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

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，该预测方法包括：通过LSTM模型对历史光伏功率序列进行特征提取，得到功率时序特征；通过3DCNN模型对历史卫星云图序列进行特征提取，得到云图时空动态特征；基于残差交叉注意力机制对功率时序特征与云图时空动态特征进行特征融合，得到多模态融合特征；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征；通过多层感知机输出预测结果，用以预测未来1小时至4小时的光伏功率。本发明能够提高光伏功率预测精度，为电网安全、稳定运行提供支撑，具有一定的工程实用价值。