传统光伏发电功率预测存在因气象因素特征提取不综合不精确而导致预测精度不高的问题. 为了充分挖掘气象因素对光伏出力的影响, 并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势, 本文提出了一种基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆(Bi-directional Long Short Term Memory, BiLSTM)网络光伏发电短期功率预测方法. 在对原始数据进行异常值及标准化处理的基础上, 采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor, KNN)在外界温度、湿度、压强等诸多气象因素中充分挖掘影响光伏出力的关键因素, 重构多元数据序列, 并在探索输入层时间步长、模型层数及每层维数等超参数的合理设置方案的基础上, 构建BiLSTM网络模型, 实现光伏发电短期功率的高精度预测. 仿真结果表明, 与KNN、深度信念网络(DBN)、BiLSTM、PCA-LSTM等经典方法比较, 所提KNN-BiLSTM方法具有更高的预测精度.

选取基于日特征气象因素的支持向量机预测方法，用Matlab编制模型的算法程序，从数据集中选取若干天数的历史数据作为模型的训练集，其余的数据作为测试集，模型最终能够实现对测试集中不同日期的负荷大小预测 ,完整程序 附带WORD讲解（MATLAB）

人工智人-家居设计-多气象因素智能处理的区域电网母线负荷预测研究.pdf

采用第三方SVM工具箱实现基于日特征气象因素的不同日期的电力负荷预测+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。