一种光伏发电负荷预测方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种光伏发电负荷预测方法、系统、设备及介质，涉及光伏发电负荷预测技术领域，包括通过数据采集系统获取历史负荷相关数据，对采集到的数据进行预处理；采用极限学习机自编码器对分解后的数据进行降维，消除冗余信息；对提取到的特征信息赋予权重，并通过加权平均优化算法优化权重信息；采用Timer模型对光伏负荷进行预测，将经过滤波、分解和降维后的时间序列特征向量作为模型的输入。本发明采用ELM‑AE将分解后的数据进行降维处理，在保留原始负荷数据特征情况下减少输入信息数量，消除负荷数据中的冗余信息，从而提升预测模型的运算效率和精度，使权重更能表现光伏负荷数据的趋势性，从而提升预测模型的准确性。