一种基于风光功率联合预测模型的算法及系统

本发明公开了一种基于风光功率联合预测模型的算法及系统，本发明涉及新能源电力系统技术领域，本发明通过光生伏特模型和贝兹极限模型，在初始化阶段，结合小尺度数值天气预报模型的输出，得到物理模型的预测功率，在稳定阶段，采用CNN‑LSTM预测光伏功率，TCN‑GRU预测风电功率，并通过注意力机制计算时序特征向量与空间特征向量的相似度得分，动态调整二者的权重，将加权后的预测结果融合得到神经网络层的预测功率，基于预测误差动态确定物理模型与神经网络层的权重比例，生成最终风光功率预测值。本发明构建物理模型与神经网络的协同机制,提升了风光功率联合预测的准确性。