光伏发电的知识与数据双驱动人工智能自动建模方法

本发明公开了一种光伏发电的知识与数据双驱动人工智能自动建模方法，涉及自动化与人工智能的技术领域，解决了亟需一种能够灵活调整结构，且兼顾模型可解释性的光伏发电量预测方法的技术问题。该方法包括：通过超参数搜索算法设置神经网络的超参数，并采用所述超参数对所述神经网络进行训练；获取光伏组件的光伏发电功率的变量数据的重要性排序，将排序位于前三的所述变量数据作为所述神经网络的输入进行训练；将所述第一性原理模型的输出结果与所述光伏发电功率的物理公式进行组合；根据所述光伏发电功率的预测值，更新所述神经网络的超参数。本发建立的预测模型不但能够根据使用环境灵活调整结构，还兼顾模型的计算成本和可解释性。