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摘要：本发明公开一种基于天气分类的短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：通过计算皮尔逊相关系数，得出影响光伏输出功率的气象变量，筛选出相关性高的气象变量作为关键特征；将筛选的关键特征组合成向量，采用FCM方法对向量进行聚类分析，并将结果按照天气类型分类；对于不同天气类型，采用EWT‑LSTM组合预测模型对预测模块单元进行训练；根据预测日前的气象数据确定预测日的天气类型，将历史光伏数据和预测日前的气象数据作为输入，导入到EWT‑LSTM组合预测模型中，得到预测日的光伏功率预测结果。本发明基于FCM、LSTM和EWT相结合的组合预测模型，进行短期光伏发电功率预测，预测结果的精度高。
主权项：1.一种基于天气分类的短期光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过计算皮尔逊相关系数，得出影响光伏输出功率的气象变量，筛选出相关性高的气象变量作为关键特征；S2.将步骤S1筛选的关键特征组合成向量，采用FCM方法对向量进行聚类分析，并将结果按照天气类型分类；S3.对于不同天气类型，采用EWT-LSTM组合预测模型对预测模块单元进行训练；S4.根据预测日前的气象数据确定预测日的天气类型，将历史光伏数据和预测日前的气象数据作为输入，导入到步骤S3的EWT-LSTM组合预测模型中，得到预测日的光伏功率预测结果。
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