【光伏功率预测】项目介绍 Python实现基于VMD-NRBO-Transformer-TCN 变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-TCN 模型进行多

内容概要：本文介绍了一个基于VMD-NRBO-Transformer-TCN的多变量时间序列光伏功率预测项目。通过变分模态分解（VMD）对原始光伏数据进行去噪和多尺度分解，提取平稳子信号；结合Transformer的自注意力机制捕获长距离依赖关系，利用时序卷积网络（TCN）提取局部时序特征；并引入牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）对模型超参数进行高效优化，提升训练速度与预测精度。整体模型实现了对复杂、非线性、多变量光伏功率数据的高精度预测，具备良好的鲁棒性与稳定性。文中还提供了部分Python代码示例，涵盖VMD实现和Transformer-TCN网络结构定义。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，从事新能源预测、时间序列建模或智能电网相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉Python和PyTorch框架者更佳； 使用场景及目标：①应用于光伏发电系统的短期与中期功率预测，支持电网调度与储能管理；②作为多变量时间序列预测的高级案例，用于研究VMD、Transformer、TCN融合模型的设计与优化方法；③探索NRBO等数值优化算法在深度学习超参数调优中的实际应用； 阅读建议：建议读者结合代码与模型架构图逐步理解各模块功能，重点掌握VMD信号分解、Transformer与TCN的特征融合机制以及NRBO优化策略的集成方式，可自行复现模型并在真实光伏数据集上验证性能。