MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiGCN
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
随着全球能源需求的不断增长，传统化石燃料资源的逐渐枯竭和环境污染的加剧，推动了新能源的开发与应用。在这一背景下，光伏发电作为一种绿色、可再生的能源形式，受到了各国政府和科研机构的高度关注。光伏发电系统能够利用太阳能转化为电能，具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。然而，光伏发电功率的波动性和不确定性问题，仍然是制约其普及和应用的主要因素之一。尤其是在面对复杂的气象条件和非线性因素时，光伏功率的预测精度直接影响到电力系统的调度和负载管理。为了有效提高光伏功率的预测精度，基于深度学习和先进的优化算法的混合模型得到了广泛研究。
传统的时间序列预测方法，尤其是基于自回归模型（
AR）、滑动平均模型（
MA）等经典统计方法的光伏功率预测，往往难以捕捉到光伏功率的复杂非线性特征和时变性。为了克服这些局限性，近年来，基于深度学习的模型逐渐成为主流，如长短期记忆网 ...