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雷达卡
Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-RNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-RNN
模型多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着全球能源结构的转型和可持续发展战略的推进，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到越来越广泛的关注和应用。光伏发电具有零排放、资源丰富和安装灵活等优点，但其输出功率受环境因素影响极大，具有明显的非线性、非平稳和高度不确定性特征。因此，准确预测光伏功率成为提升电力系统运行效率、保障电网安全稳定运行的关键技术之一。
多变量时间序列预测是光伏功率预测的核心任务之一，它需要综合考虑气象数据（如光照强度、温度、风速等）、历史功率数据以及其他相关辅助变量的变化规律。传统统计方法和经典机器学习模型在处理光伏功率复杂动态变化时，往往受限于模型假设和对非线性特征的表达能力，难以获得理想的预测效果。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的模型在捕捉时序特征和非线性关系 ...
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