一种基于Q学习组合模型的光伏电站发电功率预测方法

本发明涉及电力系统与智能电网技术领域，且公开了一种基于Q学习组合模型的光伏电站发电功率预测方法，通过采集气象数据、电站运行数据和时间序列数据，并对采集的原始数据进行预处理，筛选出较强相关性特征；依据处理的数据建立基于XGBoost模型的光伏功率预测模型，依据处理的数据建立基于LSTM模型的光伏功率预测模型，在分别得到XGBoost模型和LSTM模型的初步预测结果后，采用Q学习算法优化组合模型权重，实现光伏功率的精确预测，最后选取决定系数、均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差这4种指标，对得到的预测结果进行评价，综合上述步骤，最终得到具备动态优化组合参数、自适应数据分布变化、增强小样本泛化能力的预测方法。