Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测（含完整的程序，GUI设计和...

内容概要：本文详细介绍了使用 Matlab 实现 VMD-TCN-GRU 模型对多变量光伏功率时间序列进行预测的全过程。首先通过变分模态分解（VMD）将复杂的光伏功率时间序列数据分解为多个本征模态函数（IMFs），再利用时间卷积网络（TCN）和门控循环单元（GRU）对分解后的各模态信号进行训练，从而提高光伏功率预测的精度。项目涵盖数据预处理、模型构建、训练、优化、评估及可视化等多个步骤，并通过实时预测框架实现智能电网调度。同时，文章提供了完整的代码实现和详细的 GUI 设计，方便研究人员和开发者理解和应用。 适合人群：具备一定编程基础和深度学习知识的研究人员和开发人员，特别是在能源管理和光伏发电领域的从业者。 使用场景及目标：① 高精度的光伏功率时间序列预测；② 优化电网调度，提高能源利用效率；③ 实时监测和管理光伏发电系统。 其他说明：本文详细阐述了 VMD-TCN-GRU 模型的设计思路和实现细节，为相关领域的研究人员和开发人员提供了宝贵的经验和参考。此外，文章还讨论了模型的可扩展性和未来改进方向，如引入外部特征、增强数据融合、实时在线学习等，为未来的研究和应用提供了方向。