1.一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理步驟中，對于數(shù)據(jù)缺失值的補(bǔ)充，當(dāng)連續(xù)缺失時(shí)間在1-2小時(shí)之間時(shí)，采用線性插值法；當(dāng)連續(xù)缺失時(shí)間在2-3小時(shí)之間時(shí)，先采用線性插值法補(bǔ)充，然后對補(bǔ)充后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，采用移動(dòng)平均法，窗口大小為3，以減少插值帶來的誤差波動(dòng)；對于缺失時(shí)間超過3小時(shí)的數(shù)據(jù)段，采用線性插值法補(bǔ)充，結(jié)合相似日數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行修正，相似日的選取基于天氣類型、季節(jié)和日期類型因素的相似性判斷，通過計(jì)算相似度指標(biāo)選取相似度排名前5的日期作為相似日，取這些相似日對應(yīng)缺失時(shí)間段的數(shù)據(jù)均值，用于修正經(jīng)線性插值后的缺失值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理步驟中，數(shù)據(jù)歸一化處理采用線性歸一化方法，對歸一化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，標(biāo)準(zhǔn)化處理公式為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述特征工程中，對時(shí)間特征進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理后，采用主成分分析方法對編碼后的時(shí)間特征進(jìn)行降維處理，保留累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到90%以上的主成分。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述模型構(gòu)建與訓(xùn)練中，cnn部分的卷積層中，在每個(gè)卷積層之后添加批量歸一化層，批量歸一化層的計(jì)算公式為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述模型構(gòu)建與訓(xùn)練中，lstm部分的神經(jīng)元數(shù)量通過網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法進(jìn)行確定，首先設(shè)定一個(gè)神經(jīng)元數(shù)量的搜索范圍，范圍為[32,64,128,256,512]，然后將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；對于每個(gè)神經(jīng)元數(shù)量設(shè)置，在訓(xùn)練集上進(jìn)行模型訓(xùn)練，在驗(yàn)證集上評(píng)估模型性能，記錄相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)值；最后選擇在驗(yàn)證集上表現(xiàn)最佳的神經(jīng)元數(shù)量作為模型的最終參數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述模型構(gòu)建與訓(xùn)練中，自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整算法采用adam算法，結(jié)合學(xué)習(xí)率衰減策略，初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001，每經(jīng)過10個(gè)迭代周期，學(xué)習(xí)率衰減為原來的0.9倍，即，其中為第個(gè)epoch的學(xué)習(xí)率。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述模型評(píng)估與優(yōu)化中，使用、、和評(píng)估指標(biāo)外，還引入相對均方根誤差作為評(píng)估指標(biāo)，計(jì)算公式為：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測方法，其特征在于，所述實(shí)時(shí)預(yù)測中，氣象傳感器故障導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用異常值檢測和替換策略，通過計(jì)算實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)與滑動(dòng)窗口內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的偏離程度來判斷是否為異常值，若偏離程度超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則視為異常值；對于異常值，采用滑動(dòng)窗口內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的中位數(shù)進(jìn)行替換，再將處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入到模型中進(jìn)行預(yù)測。
10.一種光伏發(fā)電功率高精度預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：