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雷达卡
Python实现基于VMD-TCN-LSTM变分模态分解（VMD）结合时间卷积长短期记忆神经网络进行多变量光伏功率时间序列预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的转型，太阳能作为一种可再生能源的利用形式，逐渐成为主流的能源供应方式。光伏发电由于其环境友好、低碳、清洁等优点，已经得到了广泛的应用。然而，光伏发电在实际应用中存在着较大的不确定性，其发电功率受气候、温度、光照等多方面因素的影响，导致其功率输出波动较大，难以预测。这种波动性对电网的稳定性和光伏发电的经济效益带来了一定的挑战。因此，如何精确预测光伏功率成为了当前研究的重要方向。
在光伏功率预测中，时间序列预测方法已被广泛应用，其中神经网络模型表现出了较好的预测性能。近年来，随着深度学习技术的发展，结合变分模态分解（
VMD）、时间卷积网络（
TCN）与长短期记忆神经网络（
LSTM
）的复合模型得到了越来越多的关注。变分模态分解（
VMD）是一种信号分解方法，可以有效地将复杂的光伏功率时间序列分解成不同的固有模态成分， ...
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