基于多元数据融合的超短期光伏功率预测方法、系统、设备和介质

本发明针对光伏功率预测准确性不高的问题，提出一种基于多元数据融合的超短期光伏功率预测方法、系统、设备和介质，方法包括将下垫面数据、地面气象监测数据和卫星监测数据输入WRF‑Solar模型，预测太阳辐照度；将太阳辐照度、历史天气数据和光伏电站历史数据输入LSTM功率预测模型，预测超短时光伏功率。通过融合下垫面数据、地面实时气象监测数据、卫星监测数据、光伏组件运行状态等多源异构数据，结合机器学习模型与物理模型的协同优化，能够有效提高超短期数值天气预报精度，降低极端天气和复杂场景下的短时预测误差，从而提升超短期光伏预测的准确性，增强电网对光伏波动性的适应能力，优化能源调度效率与稳定性。