一种基于人工智能的光伏负荷预测方法及装置

本申请属于计算机技术领域，公开了一种基于人工智能的光伏负荷预测方法及装置，该方法，包括：获取光伏电站的历史光伏数据；基于数据同胚的生成对抗网络对历史光伏数据进行扩充，得到训练数据集；采用训练数据集训练基于探索式梯度下降的全连接神经网络，得到特征提取模型；获取待测光伏数据，并输入特征提取模型，得到目标特征数据；将目标特征数据输入训练好的特征降维模型，得到目标降维数据；将目标降维数据输入训练好的分类器模型，得到负荷预测区间。本申请能够解决了训练数据数量不足的问题，提高了特征提取模型的泛化能力、稳定性和模型性能。