基于分解误差修正和深度学习的光伏发电功率预测方法

摘要

本发明涉及一种基于分解误差修正和深度学习的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：S1、形成历史负荷特征库及影响因素特征库；S2、得到K个光伏功率模态分量；S3、将步骤S2中得到的K个光伏功率模态分量进行分类；S4、对CNN‑GRU‑AM网络进行训练后得到光伏功率模态分量的预测结果；S5、构建XGBoost模型，得到光伏发电功率的预测结果。本发明能够综合考虑不同模态分量的波动特点，并提升光伏发电功率预测精度。