MATLAB
实现基于
GWO-VMD-SSA-LSTM
灰狼优化算法（
GWO）结合变分模态分解（
VMD）、麻雀搜索算法（
SSA）及长短期记忆网络（
LSTM
）进行光伏功率多步滚动预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍 更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
光伏发电功率具有清洁、分布广泛、建设周期较短等优势，已经成为新型电力系统的重要组成部分。随着分布式光伏、电站级集中式光伏、园区光伏储能系统以及微电网持续建设，光伏功率预测逐渐从辅助分析任务转变为调度、交易、储能控制和安全校核的重要输入。功率预测结果直接影响日前计划编制、实时备用容量安排、电网调峰策略、电池充放电控制及市场申报决策。预测偏高时，实际出力不足可能导致备用资源不足、购电成本增加或调度偏差扩大。预测偏低时，可再生能源利用空间被压缩，储能调度与负荷响应资源也难以获得合理安排。
光伏功率时间序列具有显著的周期性、波动性、随机性和非平稳性。晴朗天气下，光伏功率通常呈现相对平滑的单峰曲线，但日出日落时段存在明显爬坡和下降特征。多云天气下， ...