一种基于反向学习的光伏组件退化率预测方法及计算机设备

本发明属于光伏组件技术领域，具体涉及一种基于反向学习的光伏组件退化率预测方法及计算机设备，方法包括：将待预测时刻前光伏组件的退化特征参数数据输入到训练后的退化率预测模型中，预测得到该光伏组件在待预测时刻的退化率；所述退化率预测模型中超参数的初值为使用群智能算法进行优化得到，且得到群智能算法的初始种群的方法包括：选取起始种群中的精英个体，对选取的每个精英个体使用反向学习策略得到每个精英个体分别对应的反向个体，将每个精英个体分别和其对应的反向个体进行比较，从中选取适应度较佳的个体保留至反向种群；根据反向种群得到初始种群。提升了群智能算法初始种群的质量，从而提升了预测精度和预测模型的优化效率。