互补集合经验模态分解+核主成份降维+物理信息神经网络！CEEMD-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测，MATLAB代码
一、主要功能
该代码用于光伏功率时间序列预测，结合了信号分解、特征降维和物理约束神经网络，实现对光伏发电功率的高精度预测。
二、算法步骤
- 数据预处理（main1_CEEMD.m）
读取光伏功率数据（每小时一个点，每天96个点）
使用 CEEMD（互补集合经验模态分解） 对每个特征进行分解
将原始信号分解为多个IMF（本征模态函数）和残差项
可视化分解结果并保存 - 特征降维（main2_KPCA.m）
加载EEMD分解后的数据
使用 KPCA（核主成分分析） 进行特征降维
计算累积贡献率，保留贡献率>90%的主成分
保存降维后的数据 - PINN预测建模（main3_CEEMD_KPCA_PINN.m）
重构数据集（时间序列滑窗处理）
划分训练集（30天）和测试集（第31天）
数据归一化
构建物理信息神经网络（PINN） 模型
训练模型（含物理约束损失）
预测并评估模型性能
三、技术路线
text
原始光伏数据
↓
CEEMD信号分解 → 多尺度特征提取
↓
KPCA特征降维 → 保留主要信息，去除冗余
↓
构建时序样本（滑窗法）
↓
划分训练集/测试集
↓
PINN建模（含物理约束）
↓
预测与评估
四、参数设定
数据参数：
采样频率：fs = 1（每小时）
每天样本数：num = 96
训练天数：L1 = 30
预测天数：L2 = 31
延时步长：kim = 4
CEEMD参数：
噪声标准差：Nstd
集合次数：NR
提取模态上限：TNM
KPCA参数：
核函数：多项式核 'poly'
核参数：para = 10
PINN参数：
网络结构：64-64-64-1（3个隐藏层）
激活函数：tanh
训练轮数：numEpochs = 2000
学习率：learningRate = 0.001
物理损失权重：lambda_phys = 0.1
五、运行环境
平台：MATLAB R2024b+
必要工具箱：
Signal Processing Toolbox
Deep Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox
六、应用场景
光伏电站功率预测：用于电力系统调度
电力市场交易：提供日前功率预测报价
可再生能源研究：评估光伏发电特性
七、模型特点
✅ 多尺度分析：CEEMD提取不同频率特征
✅ 维度压缩：KPCA去除冗余信息
✅ 物理约束：PINN引入光伏功率变化规律
✅ 可视化丰富：极坐标图、误差分布、性能汇总
✅ 评估全面：RMSE、MAE、MBE、MSE、R² 多指标
