MATLAB
实现基于
CEEMD-KPCA-PINN
完全集合经验模态分解（
CEEMD
）结合核主成分分析（
KPCA
）和物理信息神经网络（
PINN
）进行多变量时序光伏功率预测的详细项目实例
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光伏发电功率呈现出显著的随机性和波动性，其背后受到太阳辐照度、环境温度、风速、组件温度、逆变器效率、光伏阵列朝向、云层变化以及周边遮挡等多种因素影响。多变量时序光伏功率预测任务，目标是在给定历史功率数据和多种环境变量序列的基础上，对未来短期或中长期的光伏出力进行定量预测，以便为电网调度、储能系统优化控制和电价策略制定提供可靠依据。传统统计模型如ARIMA、VAR等，虽然在处理平稳线性序列上具有一定优势，但难以刻画光伏功率序列多尺度、非平稳和强非线性特征，在实际工程场景中表现出精度不足和鲁棒性不够的问题。
为了提高光伏功率预测准确性和稳定性，近年来机器学习和深度学习方法被广泛引入，包括支持向量回归、随机森林、梯度提升树、LSTM、GRU以及注意 ...