一种基于WPB-BiLSTM模型的太阳能光伏发电预测方法

本发明公开了一种基于WPB‑BiLSTM模型的太阳能光伏发电预测方法，主要应用于光伏发电系统的功率预测。该方法包括以下步骤：1、使用WPB对光伏发电历史数据进行多尺度分解，得到多个不同频率子带的时间序列数据；2、将所获得的各频率子带的时间序列数据输入至BiLSTM模型，利用BiLSTM模型对光伏发电的时间序列特征进行学习，提取长期依赖的时间序列特征，并预测未来的光伏发电功率，BiLSTM模型的输出预测结果。为提高预测精度，本发明还引入了注意力机制，动态加权BiLSTM的输出，突出关键时间步的影响。本方法发明与现有预测方法相比，能够显著提高光伏发电预测的准确性和稳定性，尤其在短期预测中表现优异。