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MATLAB
实现基于
SSA-MVMD-LSTM
麻雀搜索算法（
SSA）结合多元变分模态分解（
MVMD
）和长短期记忆网络（
LSTM
）进行光伏爬坡事件下功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
光伏电站的出力具有显著的随机性、非平稳性与突变性。晴空条件下，组件接收到的太阳辐照度变化较平缓，功率曲线通常呈现较稳定的单峰形态；但在云团快速移动、局地遮挡、薄云频繁掠过、气溶胶浓度变化、组件温度波动、逆变器限发、阴影投射与测量噪声共同作用时，光伏功率会在短时间内发生快速上升或快速下降。这类变化被称为光伏爬坡事件。爬坡事件不仅表现为功率绝对值变化明显，还常伴随变化速率突然增大、持续时间较短、局部波动频率升高、预测误差集中放大等特征。
在高比例新能源接入的新型电力系统中，光伏功率预测结果直接影响日前计划、日内滚动计划、实时调度、备用容量配置、储能充放电控制、电网安全校核与现
货市场报价。普通功率预测模型通常重点关注整体平均误差，例如均方根误差、平均绝对误差与决定系数等指标。但仅依赖整体误差无法完整反映模型在爬坡时段的预测能力。模型即使在全天大多数平稳时段具有较高精度，也可能在云层快速遮挡时产 ...

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