一种多算法混合模型的光伏发电预测方法

本发明涉及光伏发电技术领域，具体为一种多算法混合模型的光伏发电预测方法，包括以下步骤：S1、历史数据预处理：采用BIRCH算法对历史光伏数据进行气象条件聚类，划分为晴天、多云、阴雨三类数据集，并通过皮尔逊相关系数筛选关键影响因子；S2、EEMD分解与重构：对预处理后的光伏数据进行集合经验模态分解，根据IMF分量的能量分布和贡献率重构数据；S3、混合预测模型构建：利用BiLSTM神经网络处理非平稳IMF分量，采用Holt‑Winters模型处理平稳IMF分量，通过反向传播加权融合预测结果，输出最终光伏功率预测值。该方法结合深度学习和统计模型的优势，并对数据进行精细化的预处理和分解重构，有效提高了光伏功率预测的精度和稳定性。