一种基于深度学习的新能源光伏功率预测系统及方法

本发明涉及深度学习技术领域，具体是一种基于深度学习的新能源光伏功率预测系统及方法。包括获取光伏站点的历史功率数据和气象数据，通过单站点功率预测模型进行当前时序的功率预测；通过建立多站点联合预测模型捕捉站点之间的空间相关性预测光伏站点功率；根据所述气象数据建立天气模式识别方法区分正常天气模式和突发天气模式；建立对抗性天气‑功率联合预测模型处理多站点功率协同预测。本发明通过在线学习和迁移学习进行单站点功率预测和多站点联合预测提高站点功率预测效率；通过模拟极端和剧烈变化的天气条件进行对抗训练建立对抗性天气预测网络，再进行天气、功率的联合预测，提升预测模型在恶劣环境下的准确性。