一种考虑物理机制校正的光伏功率预测方法及系统

本发明公开了一种考虑物理机制校正的光伏功率预测方法及系统，获取历史光伏电站数据和未来时刻的物理数据，然后选择与历史光伏功率相关性高的参数作为预测输入；这些输入参数和未来时刻的物理数据被输入到预先训练好的物理‑神经网络联合模型中，以得到最终的光伏功率预测。该联合模型的训练过程包括将预测输入参数输入神经网络模型得到神经网络预测值，同时基于物理数据得到物理预测值，并通过权重校正将两者结合得到最终预测值。最后，基于实际光伏功率和最终预测值确定联合损失函数，并采用GA遗传算法对权重和神经网络超参数进行优化，从而得到训练好的模型。该方法结合了物理机制和神经网络技术，提高了光伏功率预测的准确性和可靠性。