一种适应天气变化的短临期光伏发电功率预测方法

本发明公开了一种适应天气变化的短临期光伏发电功率预测方法，首先采集光伏板周围的气象数据和光伏组件功率数据，对数据进行预处理后，按比例划分训练集和测试集；构建基于ISSA优化的Bi LSTM‑Attent ion模型，通过捕捉输入数据的时序特征和历史信息，实现光伏发电功率的预测，同时计算预测值和真实值的均方误差以持续拟合预测值，进而可更新预测模型参数，实现模型自学习，进一步提升预测模型短临期光伏功率预测值的准确性。本发明方法提高不同天气条件下的光伏发电功率短临期预测精度，以助于光伏并网系统响应电网稳定需求的控制参数设计，提升光伏发电对电网的支持能力。