Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiTCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiTCN
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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随着全球能源结构的转型和环境保护的需求日益迫切，太阳能作为一种清洁、可再生的能源，正逐步成为未来能源体系的重要组成部分。光伏发电以其无污染、无噪音、运行成本低等优势，广泛应用于各类电力系统和分布式能源网络。尽管光伏发电具有巨大潜力，但其输出功率受天气变化、光照强度、温度等多因素影响，具有高度的时变性和非线性，给电网的稳定运行和能源管理带来挑战。因此，准确预测光伏功率成为提高光伏系统运行效率和电网调度能力的关键环节。传统的时间序列预测方法，如ARIMA和基本神经网络，难以有效捕捉光伏功率数据中的复杂动态变化和非线性特征，导致预测精度有限。近年来，基于深度学习的多变量时间序列预测技术，通过对光伏功率及相关环境变量的联合建模，取得了显著进展，展现出强大 ...