一种基于贝蒂曲线的数据驱动光伏发电估计方法及系统

本发明公开了一种基于贝蒂曲线的数据驱动光伏发电估计方法及系统，包括：采集第一对象数据，进行第一重构计算，得到第一对象的第一特征。根据第一对象数据进行统计计算，得到第一对象的第二特征。针对第一对象数据的特定信息，进行第一转换任务，得到第一转换任务结果。拼接第一特征、第二特征和第一转换任务结果，形成特征空间，输入至第一预测模型，输出第一对象的预测结果。本发明捕捉了时间序列的复杂动态模式，实现了特征空间的多样化，提高了预测模型的泛化能力。结合了多维特征并采用高效的机器学习算法，实现了对光伏发电功率的高精度估计，同时提升了模型对非线性和多尺度特性的适应性。