一种基于多变量与时空信息的区域内光伏功率预测方法及系统

本发明公开了一种基于多变量与时空信息的区域内光伏功率预测方法及系统，预测方法包括以下步骤：采集多个光伏电站的历史光伏功率数据和气象数据，对数据进行预处理：利用特征模态分解将历史光伏功率数据分解为多个模态；通过最大信息系数对气象因素数据进行特征选择，与上述多个模态构成多变量输入矩阵，并划分为训练集和测试集；建立ETSformer时空模型，利用训练集对模型进行训练；用Halton序列和翻筋斗觅食策略对PID搜索算法进行改进，得到改进后的PID搜索算法(IPSA)；通过IPSA优化ETSformer模型的学习率、批量大小等超参数；通过测试集对光伏功率进行预测。本发明通过考虑气象因素和时空信息，适用于不同区域和不同规模的光伏电站，实现对光伏功率的高精度预测。