一种基于卫星资料和深度学习的地区水平辐照度反演方法及系统

本发明公开了一种基于卫星资料和深度学习的地区水平辐照度反演方法及系统，属于太阳能气象学技术领域，方法包括：获取FY4A卫星数据；获取测量站的GHI数据并删除GHI缺测值，得到GHI预处理数据；将卫星数据与GHI预处理数据进行对应，剔除卫星数据中的缺测数据；根据各站所处的地理时间信息，计算某时刻每个站点的日地距离、太阳天顶角和太阳高度角；基于日地距离和太阳天顶角计算地外太阳辐射，并基于地外太阳辐射对GHI预处理数据进行质量控制，得到处理后GHI训练集；根据处理后GHI训练集对初始TabNet模型进行改进训练，得到辐照度反演模型；将重新处理的卫星数据特征集输入至辐照度反演模型中，得到高精度反演图。