基于CNN-BiLSTM-SE的广域光伏站点功率超短期预测方法和装置

基于CNN‑BiLSTM‑SE的广域光伏站点功率超短期预测方法和装置，其方法包括：原始特征数据采集及数据预处理，构建动态三维时空结构数据3D_Data和一维功率结构数据P_data，逐步形成历史输入‑输出数据集Real_Con，搭建了CNN‑BiLSTM‑SE预测模型，设置光伏预测模型model_y结构参数及训练超参数，并对模型进行训练，加载并启动预测模型进行光伏功率预测，根据光伏功率预测误差评价指标对模型进行性能监测，若监测误差超出性能阈值σ则重新训练模型，若否，继续使用最新的光伏预测模型model_y预测目标光伏站点的输出功率。本发明无需气象数据，能够有效地利用区域内大量光伏站点的时空动态特征进行光伏站点超短期功率预测，且CNN‑BiLSTM‑SE预测模型能够提取数据集中的关键时空特征，显著提高了光伏功率预测精度，方法具有较好的实用性和推广价值。