基于CNN-BiLSTM-RobustAttention的光伏功率预测方法

本申请提供一种基于CNN‑BiLSTM‑RobustAttention的光伏功率预测方法。光伏功率预测方法包括：对历史光伏运行数据进行数据预处理后进行数据分解，获得若干本征模态函数；将若干本征模态函数和历史光伏运行数据进行合并，得到重构数据集；将重构数据集作为训练样本对光伏功率预测模型进行训练，光伏功率预测模型包括CNN模块、BiLSTM模块和RobustAttention模块；将实时光伏运行数据输入到光伏功率预测模型，得到光伏预测功率。光伏功率预测模型可以学习到数据时空局部特征、时序数据长期依赖关系和增强模型稳定性，有利于提高模型的预测精度。