一种基于Bi-LSTM的光伏发电功率预测方法

本发明公开了一种基于Bi‑LSTM的光伏发电功率预测方法，涉及光伏发电功率预测方法技术领域。本发明包括以下步骤：构建Bi‑LSTM循环神经网络模型；获取光伏发电功率的历史数据以及相关的气象数据作为模型数据并对齐为时间序列；对模型数据进行预处理以及训练Bi‑LSTM循环神经网络模型；利用遗传算法对Bi‑LSTM循环神经网络模型的超参数进行优化用以获取最优Bi‑LSTM循环神经网络模型进行光伏发电功率的预测。本发明利用Bi‑LSTM模型，能够同时捕捉时间序列数据中的过去和未来信息，从而提高光伏发电功率预测的准确性；同时，本发明能够更有效地筛选和利用有效特征，克服了传统预测模型对特征筛选能力弱、易受噪声干扰的缺陷，进而显著提高光伏发电功率的预测精度。