一种基于孤立森林算法的光伏功率预测异常值检测方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于孤立森林算法的光伏功率预测异常值检测方法、系统、设备及介质，属于光伏功率预测技术领域，包括：采集光伏电站的历史发电功率、气象与预测功率数据；构建包含时间、气象、功率与衍生特征的多维特征向量；以该特征向量为输入数据点训练孤立森林模型，计算每个数据点的异常得分；依据历史正常数据的得分分布，采用动态阈值策略生成异常判定阈值；对实时数据构建特征向量输入所述模型，计算异常得分并进行异常判断。本发明可有效提升光伏功率异常检测的准确率与实时性，具备良好的阈值自适应能力与多类型异常处理能力，适用于光伏场站运维智能化需求，降低人工干预成本，增强系统运行的稳定性与可靠性。