基于GRU-Attention的多源数据融合光伏超短期功率预测方法和系统

本申请提供了一种基于GRU‑Attention的多源数据融合光伏超短期功率预测方法和系统，该方法包括：获取光伏电站的历史多源数据；根据时间步长和预测时间步长，对历史多源数据进行滑动窗口划分，构建训练样本；根据训练样本对超短期功率预测模型进行训练，得到训练完成的目标超短期功率预测模型；获取光伏电站的待预测历史多源数据，通过目标超短期功率预测模型根据待预测历史多源数据进行功率预测，得到光伏电站在预测时间步长内的预测功率。通过整合光伏电站的多源数据，弥补了单一数据源的局限性，提升了模型泛化能力，通过GRU‑Attention的组合，能够有效捕捉光伏发电的非线性特性及复杂时序依赖关系，提升了光伏电站在预测时间步长内功率预测的准确性。