MATLAB
实现基于
SSA-VMD-Transformer
麻雀搜索算法（
SSA）优化变分模态分解（
VMD）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的转型，太阳能光伏作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了前所未有的关注和发展。光伏发电由于其环境友好和资源丰富的特点，成为推动能源低碳转型的核心力量。然而，光伏发电的输出功率受到天气、气候、地理环境等多种因素的影响，呈现出明显的非线性、非平稳性和随机波动特征。这种特性使得光伏功率的准确预测成为提高光伏系统运行效率和电网稳定性的重要难题。
多变量时间序列光伏功率预测方法逐渐成为研究热点，因为它不仅考虑了光伏功率自身的历史数据，还综合了温度、湿度、风速、辐射强度等多个影响因素的信息，能够更全面地反映光伏功率的变化规律。然而，传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、支持向量机（SVM）和长短期记忆网络（LSTM）等，往往在处理高维、多变量、非平稳数据时表现出局限性 ...