一种基于人工智能的光伏电站发电量预测方法

本发明属于光伏发电技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的光伏电站发电量预测方法。首先采集相关发电影响数据，对收集到的逆变器的历史发电量数据和气象数据进行结合得到带气象数据因素的逆变器发电量数据，进行数据清洗与修复等预处理；采用多尺度自适应门控LSTM构建预测模型，划分多尺度输入序列，经LSTM网络建模、注意力机制融合特征得到第一发电量预测数据；根据逆变器老化和温度数据计算修正系数；通过支持向量机回归对初步修正后的预测数据二次修正，得到最终预测数据。该方法提升数据质量，解决传统模型泛化能力不足问题，降低长期预测偏差，提高复杂场景下预测精度与可靠性。