원래 이름 기록: 国网甘肃省电力公司; 国网甘肃省电力公司张掖供电公司

本发明公开了基于集成学习的风光资源纠偏系统，包括：数据采集层：构建原始数据采集网络；边缘计算层：基于边缘设备集成Flink实时数据引擎进行流式处理与增量学习；云端智能层：通过多源数据融合模块采用动态时间规整算法进行数值模式与实时数据时空对齐并结合质量评估体系修复异常值，集成学习纠偏模型采用LightGBM+随机森林混合架构结合误差补偿算法，物理约束生成模块运用Physics‑Informed GAN引入流体力学方程约束生成符合物理规律的地形数据以计算微尺度特征，时空特征提取模块通过ConvLSTM网络自动提取时空特征，数字孪生验证平台推演仿真验证纠偏策略有效性并持续优化模型参数；应用层：集成纠偏后的风速以及辐照度数据通过风光功率预测系统输出短时预测结果。

本发明公开了基于卫星资料的分布式光伏超短期预测方法，包括以下步骤：多源异构数据采集与同步融合：利用多源设备采集异构数据；云团动态捕捉与高分辨率数据插值：结合光流法与CNN构建云运动模型对卫星云图序列进行运动估计生成云团移动速度场，同时采用TimeGAN生成卫星数据并通过cGAN对原始数据进行重建；极端天气应急响应与动态修正：引入历史相似天气模式库通过模式匹配进行功率预测补偿降低极端天气下的预测偏差；多模型协同预测与机制优化：以LSTM为核心通过PSO优化超参数结合多群PSO并行搜索提升全局寻优效率实现PSO‑LSTM云量预测；预测结果输出与效果评估：采用分位数回归网络生成概率预测区间结合残差分析定量评估预测效果。