MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-LSTM
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-LSTM
模型多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球对可再生能源利用的需求日益增加，光伏发电作为一种绿色、低碳的能源，受到了广泛的关注。光伏系统的功率输出受多种因素影响，如太阳辐照度、温度、天气条件等，导致光伏功率具有明显的非线性、时变性和随机性。因此，精确预测光伏功率成为了确保光伏发电系统高效运行、优化电网调度和提高电力供应稳定性的关键。传统的光伏功率预测方法如统计模型和线性回归模型等，通常难以有效处理光伏功率的复杂特性，特别是在多变量环境下。这促使了基于先进机器学习和深度学习算法的光伏功率预测方法的研究与应用。
变分模态分解（
VMD）作为一种有效的信号分解方法，可以将复杂的信号分解为一系列具有单一频率成分的子信号，能够有效提取光伏功率数据中的潜在模式。而牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO ...