MATLAB
实现基于
SSA-VMD-LSTM-Transformer
麻雀搜索算法（
SSA）优化变分模态分解（
VMD）结合长短期记忆网络（
LSTM
）和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，清洁能源的开发与利用已成为推动可持续发展的关键方向。光伏发电作为一种典型的可再生能源，因其清洁、无污染和资源丰富的特性，正在全球范围内迅速推广。然而，光伏功率的输出高度依赖天气变化、日照强度、温度等多种复杂因素，表现出强烈的非线性、多变量和时变特性。这些特点使得光伏功率的精确预测成为提升电网调度、优化能源管理以及保障电力系统安全运行的重要基础。
传统的光伏功率预测方法如统计学模型、物理模型在处理复杂非线性关系时存在一定局限性。近年来，基于深度学习的预测模型因其强大的特征提取能力和适应复杂数据的能力，逐渐成为研究热点。尤其是长短期记忆网络（LSTM）和Transformer编码器，这两种模型分别在时间序列的长短期依赖 ...