摘要
一种基于多源数据深度学习的光伏负荷预测方法及系统，涉及新能源光伏负荷预测技术领域，在该方法中，光伏负荷预测系统通过整合影响光伏负荷预测结果的多种类型的干扰数据，构建多源数据集。在此基础上，用多源数据集训练多个不同的深度学习模型，发挥不同模型的各自优势，能够从不同侧重点对复杂的光伏负荷做出预测。再将多模型的预测结果按照其准确度加权融合，进一步提升了预测的鲁棒性和准确性。实施该方法，解决了相关技术进行光伏负荷预测过程中数据来源单一、预测偏差大的缺陷，通过整合多源数据进行深度学习模型训练，能够更全面地捕捉影响光伏负荷的关键因素，从而提高光伏负荷预测的准确性和可靠性。
