CN119401396A 一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法及系统 （连云港智源电力设计有限公司）

一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率本发明公开了一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法及系统，该预测方法包融合特征；利用Transformer模型进一步挖掘融合特征中的时序特性，得到深层多模态时序特2步骤一：通过LSTM模型对历史光伏功率序列进行特征步骤三：基于残差交叉注意力机制对功率时序特征与云层时空动态特征进行特征融MLP为多层感知机模型。2.根据权利要求1所述的一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法，其特征tttxfhfxchccxghg3.根据权利要求1所述的一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法，其特征3hw分别为池化窗4.根据权利要求1所述的一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法，其特征5.根据权利要求1所述的一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法，其特征final为多模态时序特征，fTran6.一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测行权利要求1_5任意一项所述的基于多阶段时序特征挖掘的光伏功7.根据权利要求6所述的一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测系统，其特征功率特征提取模:通过LSTM模型对历史光伏功率序列进行特征提取，得到功率时序特图像特征提取模块通过3DCNN模型对历史卫星云图序列进行特征提取，得到云层时空特征融合模块基于残差交叉注意力机制对功率时序特征与云层时空动态特征进行特深层特征提取模块利用Transformer模型进一步挖掘融合特征中的时序特性，得到深时序预测模块将图像显著时空特征、历史光伏功率为由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1_5中任一项所述的基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方处理器执行时实现如权利要求中1_5任一项所述的基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预45[0004]本发明的目的在于提供一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏功率预测方法及系6t-1tWhixfhfxchcxghghw分别为池[0030]优选的，所述步骤四，Ffinal为多模态时序特征，fTransformer为Transform7[0034]图像特征提取模块通过3DCNN模型对历史卫星云图序列进行特征提取，得到云层[0035]特征融合模块基于残差交叉注意力机制对功率时序特征与云层时空动态特征进[0036]深层特征提取模块利用Transformer模型进一步挖掘融合特征中的时序特性，得[0046](2)应用残差交叉注意力机制对功率特征与图像特征进行融合，挖掘两种特征间8[0053]本发明提供了如图1所示的一种技术方案：一种基于多阶段时序特征挖掘的光伏t-1tWhixfhfxchcxghg"9"表示哈达玛积。[0069]本发明在步骤二中通过3DCNN模型对历史卫星云图序列进行特征提取，得到云层9hw分别为池[0076]如图3所示，步骤三通过残差交叉注意力机制对功率时序特征与云层时空动态特[0079]本发明在步骤四中利用Transformer模型进一步挖掘融合特征中的时序特性，得多头注意力作为Transformer模型的核心，其能够使得模型能够同时关注输入序列的不同学表示如下：lQO是线性映射的权重系数。[0097]图像特征提取模块通过3DCNN模型对历史卫星云图序列进行特征提取，得到云层[0098]特征融合模块基于残差交叉注意力机制对功率时序特征与云层时空动态特征进[0099]深层特征提取模块利用Transformer模型进一步挖掘融合特征中的时序特性，得[0106]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，