一种基于数据驱动光伏阵列功率预测方法

该发明公开了一种基于数据驱动光伏阵列功率预测方法，属于数据处理领域。本发明通过融合数据预处理、改进的冰山emperor‑纹分解算法(EEMD)、经验小波变换(EWT)、K均值聚类以及双向长短期记忆网络(BiLSTM)等多种先进算法，深度挖掘光伏阵列历史数据与环境因素之间的关系，提升功率预测的精度和对环境因素波动的适应性，弥补现有技术的不足。