本发明属于电力技术领域，具体涉及一种新能源
光伏发电功率预测方法；包括以下步骤：S1：获取含天气突变敏感因子的光伏电站历史数据作为基本训练样本集A；S2：根据基本训练样本集A，筛选可变形基本样本构成可变形基本样本集Deformable；S3：根据可变形基本样本集Deformable选取出变形种子Seedm(m＝1,2,...,M)，由M组变形种子生成变形种子数据集Seed；S4：根据变形种子数据集Seed的前M‑1组数据Seedm(m＝1,2,...,M‑1)依次进行变形，生成M‑1组虚拟变形样本Virtualm(m＝1,2,...,M‑1)，组成虚拟变形样本集Virtual；S5：根据基本训练样本集A和虚拟变形样本集Virtual中的样本进行双重神经网络训练；S6：利用训练后的神经网络，进行超短期功率预测；本发明提升了恶劣天气条件下功率预测准确度的同时提升了电网的稳定性。
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来源：北方有色网
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