寒地风光发电功率多尺度融合预测方法

本发明涉及寒地风光发电功率多尺度融合预测方法，涉及寒地风光发电功率预测技术领域，包括：基于实测的不同风速、风向、光照强度下，不同区域、不同时间尺度下的风光发电基地发电机组风光输入和功率输出数据，对风光发电基地发电机组的发电功率时移性、波动性、互补性进行特性分析，构建功率特性数据库；利用时序传递修正数值天气预报风速/辐照度误差，建立风光发电功率预测模型；基于深度学习的风光发电功率与负荷联合预测，将不同区域内的风光发电功率预测模型进行区域联合，用于多尺度融合预测，本发明显著提高了数据的质量和分析的准确性。在数据采集环节，合理的采集频率设置以及对多种数据的全面收集，为后续分析提供了丰富的信息源。