【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源发电功率预测，具体涉及一种基于gwo-bilstm-adaboost的光伏功率组合预测方法。
技术介绍
1、近年来，太阳能发电技术凭借其资源储量丰富、建设周期短、环境友好及安全可靠等突出优势，在新能源领域受到广泛关注。光伏发电系统的功率输出呈现明显的时变特征，这种波动性主要受气象条件变化以及设备温度、电压、电流等运行参数的综合影响。光伏发电功率的波动性在并网运行过程中可能影响电力系统的稳定性。为提高电网运行安全水平，建立高精度的光伏发电功率预测模型显得尤为重要。从经济效益视角来看，精准的功率预测能够显著降低由发电波动引发的电力市场风险，为光伏发电企业带来更大的经济收益。
2、传统lstm仅单向处理时序数据，适合捕捉历史信息，但无法利用未来数据，对光伏功率突变预测不足。bilstm结合前向和后向lstm层，能同时分析历史与未来时序依赖，更全面建模气象因素对功率的影响，显著提升预测精度，尤其擅长捕捉复杂的场景。但bilstm模型在光伏功率预测等复杂任务中仍存在若干固有缺陷。bilstm的超参数通常依赖人工经验...
【技术保护点】
1.一种基于GWO-BiLSTM-Adaboost的光伏功率组合预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利1所述的一种基于GWO-BiLSTM-Adaboost的光伏功率组合预测方法，其特征在于，所述步骤一中，获取历史光伏发电功率数据集，数据集包括气温、地面气压、相对湿度以及太阳散射辐射指数等16组气象数据，该数据集的采样频率为15分钟，每天可生成96个光伏功率观测值。
3.根据权利1所述的一种基于GWO-BiLSTM-Adaboost的光伏功率组合预测方法，其特征在于，所述步骤二中，发电功率数据进行预处理主要包括数据划分和数...
【技术特征摘要】
1.一种基于gwo-bilstm-adaboost的光伏功率组合预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利1所述的一种基于gwo-bilstm-adaboost的光伏功率组合预测方法，其特征在于，所述步骤一中，获取历史光伏发电功率数据集，数据集包括气温、地面气压、相对湿度以及太阳散射辐射指数等16组气象数据，该数据集的采样频率为15分钟，每天可生成96个光伏功率观测值。
3.根据权利1所述的一种基于gwo-bilstm-adaboost的光伏功率组合预测方法，其特征在于，所述步骤二中，发电功率数据进行预处理主要包括数据划分和数据转换两部分，数据划分是将数据集按9：1的比例分为训练集和测试集，数据转换环节是对功率和气象数据采用极值归一化方法，使功率与气象数据均落在0到1的取值范围内，
4.根据权利1所述的一种基于gwo-b...
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