基于特征重建和混合深度学习的光伏发电功率预测方法

本发明公开了一种基于特征重建和混合深度学习的光伏发电功率预测方法，包括如下步骤：收集光伏发电功率历史数据，以及对应数据时间点的原始天气数据，标定每个数据时间点光伏电站的日照状态；对原始天气数据进行归一化处理，将归一化后的原始天气数据通过傅里叶变分自编码器生成增强天气数据，将增强天气数据和归一化后的原始天气数据在特征维度拼接形成数据集，把数据集内的所有样本划分为训练集、验证集和测试集，对混合深度学习模型进行训练，根据标定的不同数据时间点日照状态对混合深度学习模型输出光伏发电功率预测值进行修正；使用训练好的混合深度学习模型进行光伏发电功率的实际预测。本发明的预测结果更精准且符合光伏发电物理规律。