摘要
本发明提供一种基于多模态学习的超短期光伏功率预测方法,涉及多模态和深度学习领域,借助深度学习方法设计功率预测模型,对未来超短期内的功率输出进行预测,以促进光伏发电的实际应用;本发明基于多模态学习方法,同时输入并处理历史功率数据和历史地基云图数据,使预测模型能学习更全面的信息,得到更准确的预测。本发明能够提高应对不同天气情况的能力。
技术关键词
数据编码器
多模态学习方法
解码器
时间段
序列特征
历史功率数据
误差反向传播
地基云图
深度学习方法
代表
模块
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取网络
振动特征
声纹特征
复合传感器模块
转向架
生成方法
布料
解码器结构
引入注意力机制
三角形
大语言模型
编码特征
注意力
数据处理方法
时间段
行人检测方法
跨尺度特征融合
编码模块
输出特征
通道