内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的光伏功率预测项目，该项目融合了麻雀搜索算法（SSA）优化的变分模态分解（VMD）和长短期记忆网络（LSTM）。项目旨在通过多变量时间序列分析，提升光伏功率预测的准确性。首先，通过SSA优化VMD参数，解决了传统VMD参数选择依赖经验和模态混叠的问题。接着，利用VMD将复杂信号分解为多个本征模态函数，提取不同频率成分，显著提高了信号的可解析性和预测的准确性。最后，将分解后的信号输入LSTM网络，实现对未来光伏功率的高精度预测。项目还涵盖了数据预处理、模型训练、预测评估及可视化等多个环节，并提供了完整的代码实现和GUI设计。
适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB及其相关工具箱的研发人员，以及对光伏功率预测、时间序列分析、深度学习和群智能优化算法感兴趣的科研人员和工程师。
使用场景及目标：①通过SSA优化VMD参数，解决传统VMD参数选择难题，提高分解质量；②结合LSTM网络，实现对光伏功率复杂时序非线性关系的深入学习和精准预测；③支持智能电网调度、分布式光伏发电管理、新能源微电网优化等应用场景，推动新能源智能调度
项目背景介绍
随着全球能源结构的不断调整与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，得到了前所未有的重视。光伏功率的准确预测对于保障电力系统的稳定运行、提高新能源的消纳能力以及优化能源调度具有重要的现实意义。光伏功率受多种因素影响，如气象条件（辐照度、温度、风速等）、时间周期性变化以及设备特性等，呈现出非线性、非平稳和多变量交织的复杂特性。这种复杂性对光伏功率的精确预测提出了极高的技术挑战。
传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及ARIMA等，难以有效捕捉光伏功率的非线性和时变特征。近年来，深度学习方法，尤其是长短期记忆网络（LSTM），因其在处理时间序列数据中的长依赖关系和非线性拟合能力，成为光伏功率预测领域的主流技术。然而，直接对原始功率信号进行预测，容易受到噪声和信号混叠的干扰，导致预测精度下降。
为此，信号分解技术如变分模态分解（VMD）被引入，通过 ...