极端天气下配电网云团遮蔽特征的异常值自修正与元学习对抗的多源特征融合方法

本发明提供一种极端天气下配电网云团遮蔽特征的异常值自修正与元学习对抗的多源特征融合方法，该方法包括：步骤S110，提取与预测云团遮蔽特征；步骤S120，筛选出与太阳辐照度相关性较高的气象变量；步骤S130，基于步骤S110中的云团遮蔽特征，生成云团遮蔽的空间范围；步骤S140，针对步骤S130生成的云团遮蔽的空间范围，执行异常值检测与修正；步骤S150，基于元学习的生成对抗网络算法将修正后的云团遮蔽特征与气象变量融合。与传统方法相比，在极端天气下突变区域的聚焦更准确，显著提升了云团遮蔽特征提取与预测的高精度和效率。