[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于GWO-VMD-SSA-LSTM灰狼优化算法（GWO）结合变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）及长短期记忆网络 ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2026-10-29 15:01:23 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
GWO-VMD-SSA-LSTM
灰狼优化算法（
GWO）结合变分模态分解（
VMD）、麻雀搜索算法（
SSA）及长短期记忆网络（
LSTM
）进行光伏功率概率区间预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
光伏发电具有清洁、低碳、模块化建设灵活等优势，已经成为新型电力系统中增长速度较快的重要电源类型。与常规火电、水电等可控电源不同，光伏功率输出受到太阳辐照度、环境温度、组件温度、云层移动、湿度、风速、气溶胶浓度以及遮挡状态等多重因素共同影响，呈现出显著的随机性、波动性、间歇性与非线性。晴朗天气中，功率曲线通常具有较平滑的单峰形态；多云天气中，云团快速遮挡和辐照恢复会引起功率在短时间内急剧下降或上升；雨雪、雾霾及设备污染状态则会进一步改变功率变化规律。因而，单纯依赖历史功率序列进行点预测，常常难以完整反映真实运行中的不确定性。
在电力调度场景中，点预测仅提供单一功率数值，无法表达未来功率可能波动的范围。例如，某时刻点预测值为50千瓦，实际值 ...