基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法、系统及设备

一种基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法、系统及设备，方法首先获取分布式电源目标区域的气象数据，计算理论电力数据，然后基于DBSCAN算法进行聚类分析，并扩充数据维度，获得正常值与异常值数据集，接着对LSTM预测网络的损失函数进行优化，并预测获得未来的正常值与异常值预测结果，最后设置参数调整条件，重复上述步骤，直至完成预测；本发明针对历史电力数据类型繁多、异常值多的问题，改进了DBSCAN聚类算法的距离定义，结合数据点与理论输出功率的距离，提高了正常值提取的稳定性，并引入LSTM预测网络，避免了仅预测正常值的数据局限性，同时结合物理约束和理论功率改进了损失函数，优化了自适应调整参数，使得算法更加高效。