一种基于深度学习的光伏发电功率预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的光伏发电功率预测方法及系统，涉及光伏发电技术领域，该方法的步骤包括：采集发电环境数据集和卫星光谱图像，并采集光伏发电系统对应的功率输出数据；将光伏发电厂进行区域划分，得到植被影响区域和植被未影响区域；提取所述植被影响区域的卫星光谱图像，通过所述发电环境数据集和植被影响区域的卫星光谱图像得到植被影响区域植被生长趋势影响系数和环境影响系数，并记录其对应的天气条件；设置天气动态发电预测模型，预测光伏发电功率；实时监测植被生长趋势影响系数，判断是否向管理员发出预警。本发明解决了在光伏发电功率预测中由于生态原因误差较大的问题，确保光伏发电功率预测过程的可靠性和高效性。