【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源发电领域，具体涉及一种光伏发电功率预测方法及相关装置。
技术介绍
1、随着全球新能源产业的快速发展，光伏发电已成为可再生能源发电的重要组成部分。然而，由于天气条件、季节变化和地理位置等多种因素的影响，光伏发电系统的输出功率表现出显著的波动性和不确定性。
2、传统的预测方法，包括基于物理模型、统计模型和机器学习模型等，虽然在一定程度上可以提高光伏功率预测的精度，但对光伏发电的强非线性、长程依赖性（如昼夜周期、季节变化）建模能力较弱；其次传统预测模型通常直接采用原始气象与发电数据，忽略数据采集过程中的异常值与缺失问题，现有技术多采用简单线性插值或均值填充法处理缺失值，但此类方法无法适应光伏数据的非线性特征，导致插值后数据序列的连续性与真实性不足。
技术实现思路
1、针对现有技术中提到的问题，本专利技术提出一种光伏发电功率预测方法及相关装置，通过整合气象数据与光伏发电数据，结合概率统计分析与长短期记忆网络（lstm）模型，实现对光伏发电功率的精准预测，解决现有技术...
【技术保护点】
1.一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述气象数据包括光照强度、温度、风速风向、云量以及湿度；
3.根据权利要求1所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述预处理的过程是对采集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值，通过插值法补充缺失数据，确保数据连续。
4.根据权利要求3所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，采用四分位距法对异常值进行剔除；
5.根据权利要求1所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述得到功率的频域特征的过程是：<...
【技术特征摘要】
1.一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述气象数据包括光照强度、温度、风速风向、云量以及湿度；
3.根据权利要求1所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述预处理的过程是对采集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值，通过插值法补充缺失数据，确保数据连续。
4.根据权利要求3所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，采用四分位距法对异常值进行剔除；
5.根据权利要求1所述一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述得到功率的频域特征的过程是：
6.根据权利要求1所述一种光伏发电...
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉，易旭伟，陈福龙，熊伟，刘廷林，
申请(专利权)人：华能江西清洁能源有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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