内容概要：本文档详细介绍了一个基于变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-BiGCN模型的多变量时间序列光伏功率预测项目。项目旨在提升光伏功率预测的准确性，解决多变量时序的复杂依赖关系，引入VMD实现信号降噪与特征分解，采用NRBO算法提升训练效率，并构建端到端的光伏功率预测系统。项目涵盖数据预处理、模型构建与训练、性能评估及可视化展示，通过VMD分解复杂信号、Transformer提取时序特征、BiGCN建模多变量空间依赖，NRBO优化模型参数，最终实现光伏功率的精准预测。;
适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列分析和光伏功率预测感兴趣的工程师和研究人员。;
使用场景及目标：①通过VMD分解复杂信号，实现光伏功率信号的降噪与多尺度特征提取；②利用Transformer和BiGCN联合建模，捕捉多变量时序数据的复杂依赖关系；③采用NRBO优化算法，提高模型训练效率和稳定性；④构建完整的光伏功率预测系统，应用于智能电网、新能源发电系统、可再生能源市场交易等领域，提升预测精度和系统可靠性。;
其他说明：项目不仅详细介绍了模型架构、算法流程和代码实现，还提供了丰富的数据处理、模型训练、性能评估及可视化工具，确保预测系统的高效性和实用性。此外，项目强调了系统的可扩展性和适应性，支持多场景需求，并为未来的研究方向提出了多项改进建议，如深度模态自适应分解、多尺度时空注意力机制、异构数据融合等，推动光伏功率预测技术向更高智能化和自动化发展。
光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，因其清洁环保和资源丰富性，近年来在全球范围内得到了迅速发展。然而，光伏发电的出力受气象条件（如辐射强度、温度、风速等）的影响极大，表现出高度的非线性、非平稳性和多变量耦合特性。如何准确预测光伏功率，成为电网调度、能源管理和经济运行的重要课题。传统的时间序列预测方法在面对光伏功率数据的复杂波动和多维特征时，往往难以充分捕捉内在规律，导致预测精度不足。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种先进的信号分解方法，可以将复杂信号分解为若干具有不同频率带的模态分量，有效地提取时间序列的内在模式。结合牛顿-拉夫逊优化算法（Newton-Raphson Based Optimization, NRBO），能够优化模型参数，加快收敛速度，提高模型稳定性。Transform ...