分布式光伏发电量的预测方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了分布式光伏发电量的预测方法、系统、设备及存储介质，该预测方法包括：获取待预测的光伏发电数据和气象数据，经数据预处理后输入优化后的光伏发电量预测神经网络，得到预测结果。光伏发电量预测神经网络的分布式训练过程包括：初始化网络；各个客户端分别获取本地训练样本集，利用变分编码器将训练样本数据映射到概率潜在空间；将各自潜在空间表示输入本地的预测网络模型中优化预测网络模型参数并该参数到中央服务器；中央服务器聚合所有客户端上传的预测网络模型参数，更新全局网络模型参数并将其分发给各个客户端，各个客户端结合本地的训练样本数据进行下一步网络训练。本发明可以有效保护隐私，提高发电量预测结果的准确性。