【光伏功率预测】Python实现基于VMD-NRBO-Transformer-BiGCN变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊...

内容概要：本文档详细介绍了一个基于变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-BiGCN模型的多变量时间序列光伏功率预测项目。项目旨在提升光伏功率预测的准确性，解决多变量时序的复杂依赖关系，引入VMD实现信号降噪与特征分解，采用NRBO算法提升训练效率，并构建端到端的光伏功率预测系统。项目涵盖数据预处理、模型构建与训练、性能评估及可视化展示，通过VMD分解复杂信号、Transformer提取时序特征、BiGCN建模多变量空间依赖，NRBO优化模型参数，最终实现光伏功率的精准预测。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列分析和光伏功率预测感兴趣的工程师和研究人员。; 使用场景及目标：①通过VMD分解复杂信号，实现光伏功率信号的降噪与多尺度特征提取；②利用Transformer和BiGCN联合建模，捕捉多变量时序数据的复杂依赖关系；③采用NRBO优化算法，提高模型训练效率和稳定性；④构建完整的光伏功率预测系统，应用于智能电网、新能源发电系统、可再生能源市场交易等领域，提升预测精度和系统可靠性。; 其他说明：项目不仅详细介绍了模型架构、算法流程和代码实现，还提供了丰富的数据处理、模型训练、性能评估及可视化工具，确保预测系统的高效性和实用性。此外，项目强调了系统的可扩展性和适应性，支持多场景需求，并为未来的研究方向提出了多项改进建议，如深度模态自适应分解、多尺度时空注意力机制、异构数据融合等，推动光伏功率预测技术向更高智能化和自动化发展。