一种基于天气数据的新能源发电预测的方法

本发明公开了一种基于天气数据的新能源发电预测的方法，包括以下步骤：步骤a：进行原料特性分析，采集生物质原料的物理特性参数，包括干基热值、湿基含水率及质量，通过热力学模型生成初始发电量预测；步骤b：在原料储存区部署分布式温湿度传感器网络，实时采集温度、湿度、降雨量数据，结合环境参数动态预测原料霉变速率与含水率变化；本发明通过多维度数据感知、多物理场耦合建模与智能决策引擎，实现了生物质能发电中原料质量与运输效率的动态预测，将发电量预测误差降低，同时减少原料损耗，为新能源发电中的生物质能发电的大规模高效利用提供关键技术支撑。