一种半监督学习下的寒潮天气光伏发电预测方法

本发明公开了一种半监督学习下的寒潮天气光伏发电预测方法，包括以下步骤:（1）获取光伏电站历史发电数据及同期气象数据，基于温度骤降特征定义寒潮判别标准；（2）采用Grubbs检验检测并剔除异常值，通过分段三次Hermite插值法补全缺失数据，构建寒潮小样本数据集；（3）利用SMOTE算法对寒潮小样本进行数据扩充，结合K‑medoids聚类筛选高置信度样本，使用标注数据训练初始化CNN‑LSTM模型；（4）采用鲸鱼优化算法WOA优化CNN‑LSTM模型参数，最终输出光伏出力预测结果并进行误差验证；本发明对于新能源功率预测、电网调度等领域的技术研究具有重要意义。