，该方法首先利用VMD对原始非平稳光伏功率序列进行自适应分解，实现了对复杂气象因素影响下光伏出力波动的高精度拟合与预测。
有效降低数据复杂性与噪声干扰；随后引入麻雀搜索算法（SSA）对LSTM网络的关键超参数（如学习率、隐层节点数等）进行全局寻优，掌握参数调优技巧与模型性能评估方法，; 适合人群：具备一定电力系统、新能源发电或时间序列预测基础知识，熟悉MATLAB编程环境，; 使用场景及目标：①应用于光伏电站的短期与超短期功率预测，为电网安全调度、电力市场交易、储能系统配置及需求侧响应提供精准数据支撑；②解决传统单一预测模型（如ARIMA、BPNN、单一LSTM）在处理非平稳、强波动性光伏数据时存在的精度不足、稳定性差等问题；③为风电、负荷等其他非平稳时序预测问题提供一种有效的分解-优化-预测混合建模范式与技术实现路径， 内容概要：本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）优化与长短期记忆网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型（VMD-SSA-LSTM），并将结果重构得到最终的光伏功率预测值，克服传统试凑法效率低、易陷入局部最优的问题。
从而真正掌握该先进混合预测模型的核心思想与应用精髓，构建多个LSTM子模型分别预测各模态分量，; 阅读建议：建议读者结合文中提供的完整MATLAB代码，获得一系列具有更稳定特征的本征模态分量（IMFs），通过实际历史数据进行模型复现与对比实验（如与VMD-LSTM、SSA-LSTM等模型比较），深入理解VMD信号分解、SSA优化算法流程及LSTM网络构建的每一个技术环节，从事光伏功率预测、智能电网调度、可再生能源集成、负荷预测等领域研究的科研人员、工程技术人员及高校研究生，该混合模型充分融合了VMD在信号预处理中的优异分解性能、SSA在参数优化中的高效搜索能力以及LSTM在捕捉时间序列长期依赖关系上的强大建模优势，。
显著提升模型收敛速度与泛化能力；最后，旨在提升光伏发电预测的精度与鲁棒性。