基于动态组合的Stacking集成学习的光伏功率短期预测方法

本发明公开了一种基于动态组合的Stacking集成学习的光伏功率短期预测方法，用以解决对特征处理难、光伏出力的不稳定性、气象数据与光伏出力相关性差、数据和模型结构缺乏多样性以及模型泛化性不佳的问题。本发明公开了包括以下步骤：步骤1：原始数据预处理；包括高精度数据插值和气象数据选择；步骤2：利用变分模态分解和核主成分分析方法对预处理后的气象数据进行特征提取；步骤3：对Stacking集成学习模型进行最优基学习器的选择；步骤4：利用Stacking集成学习模型进行光伏功率短期预测；步骤5：对确定性预测结果进行评估；先将预测结果进行反归一化，再对预测结果进行评估。