一种基于季节性趋势分解的发电量预测方法、装置、终端设备及存储介质

本发明公开了一种基于季节性趋势分解的发电量预测方法、装置、终端设备及存储介质，通过将由若干时段的发电量数据所构成的时序数据进行季节性趋势分解，生成时序数据的季节性分量、趋势分量以及残差分量。继而将残差分量输入至预设的残差预测模型中，以使残差预测模型分析残差分量中的非线性特征，并根据非线性特征进行预测，继而生成待预测时间段的预测残差分量；根据预测残差分量、季节性分量、以及趋势分量，生成待预测时段的预测发电量数据。因此，本发明通过将季节性趋势分解以及机器学习两种发电量预测方法进行结合，有效地提高了发电量预测的准确性。