摘要
本发明涉及光伏能源技术领域,公开了一种基于视觉识别的复合光伏发电预测方法,包括:获取光伏场站的设备数据、天气预报数据以及历史发电数据;构建光伏发电预测模型得到光伏发电的第一预测数据;采集光伏场站预测日之前光伏板的环境数据,进行关键特征提取,并计算得到影响修正因子数据;构建复合预测模型,得到光伏发电的第二预测数据。本发明通过获取多源数据增强了预测的准确性,结合天气预报和设备数据进行初步预测,通过视觉识别技术采集光伏板的环境数据,提取关键特征并计算影响修正因子,捕捉局部环境变化对发电量的影响,将初步预测结果与影响修正因子相结合,构建复合预测模型,得到更加精准的最终发电量预测,提高了预测的准确性。