MATLAB
实现EMD-KPCA-Transformer
多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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光伏发电作为一种重要的可再生能源，越来越受到全球能源领域的关注。近年来，随着技术进步和成本降低，光伏发电的规模和应用范围不断扩大。然而，光伏功率的波动性和不确定性使得其在电力系统中的稳定性和调度问题成为一个挑战。光伏发电的预测精度直接影响到电力系统的调度与运行，尤其是在大规模接入光伏发电的区域，这一问题变得更加突出。为了提高光伏功率预测的准确性，研究者提出了多种预测方法，其中，基于时间序列分析的方法得到了广泛应用。
然而，传统的时间序列预测方法如ARIMA、SVM等存在一定的局限性，它们往往无法充分挖掘数据中的非线性特征，导致预测精度的提升有限。为了克服这些问题，近年来的研究逐渐转向了深度学习和机器学习相结合的方法。特别是EMD（经验模态分解）、KPCA（核主成分分析）以及Transformer模型的结合，提供了一种新的思路。EMD能够将复杂的时间序列信号分解为多个本征模 ...