基于深度学习与联邦学习的短期光伏发电预测方法及系统

本申请公开了一种基于深度学习与联邦学习的短期光伏发电预测方法及系统，所述方法包括：采集每个光伏场站的历史光伏发电关联数据作为特征数据，对应生成每个光伏场站的训练数据集；采用构建的LSTM神经网络作为每个光伏场站的光伏发电预测模型；采用引入MAS算法的联邦学习算法对各光伏发电预测模型进行模型联合训练，获得训练好的各光伏发电预测模型；利用训练好的每个光伏场站的光伏发电预测模型预测对应光伏场站的光伏发电量。本申请能够实现保障各光伏场站的光伏发电预测模型数据安全的同时，提升光伏发电预测模型的预测精度。