MATLAB
实现基于辛几何模态分解（
SGMD
）进行多变量单步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与环境保护的迫切需求，光伏发电作为清洁可再生能源的重要组成部分，正日益成为现代能源系统的重要支柱。光伏系统的功率输出受多种复杂因素影响，包括太阳辐射强度、气象条件（如温度、湿度、风速等）、地理位置及设备特性等，这些因素的非线性、多变性和多源异构性使得光伏功率的精准预测成为技术难题。高精度的光伏功率预测不仅对电网的安全稳定运行至关重要，也对优化能源调度、降低运行成本、提高可再生能源利用率具有重大现实意义。尤其在风光储互补、电力市场交易等应用场景下，短期及单步光伏功率预测能够为电网调度中心提供准确的功率参考，保障供需平衡和电网安全。
传统的光伏功率预测方法多依赖统计模型、物理模型及机器学习算法，例如ARIMA、支持向量机、随机森林、深度学习等，虽然在一定程度上取得了成果，但在面对光伏功率的非线性动态变化、多变量耦合及噪声干扰时，模型的泛化能力和鲁棒性仍存在不足。 ...