MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-CNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-CNN
模型多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着可再生能源的不断发展，光伏（
PV）发电作为一种绿色、可持续的能源，越来越受到全球各国的重视。光伏功率的预测在光伏电站的规划、运行和优化中具有重要意义。准确的光伏功率预测能够为电网调度提供科学依据，帮助电力系统应对光伏发电的波动性和间歇性，提高电网的稳定性与安全性。随着数据科学和人工智能技术的进步，越来越多的先进模型被应用于光伏功率预测中。
在传统的光伏功率预测方法中，通常依赖于统计模型、物理模型和时间序列分析方法，但这些方法通常存在较大的局限性。例如，物理模型可能无法准确描述光伏发电过程中的复杂动态，而传统的统计方法可能无法捕捉到数据中的非线性特征。为了提高预测精度，近年来，基于深度学习的模型被广泛应用于光伏功率预测中，尤其是卷积神经网络（
CNN）和Transformer
模型，因其强大的特征提取和建模能力，在多变量时间序列预测任务中取得了显著的 ...