一种基于地基云图多特征提取的直接辐照度混合预测方法

本发明涉及一种基于地基云图的多特征提取的直接辐照度混合预测模型，结合了基于知识的云检测与改进的深度卷积神经网络，提取得到的全局特征与局部特征作为特征融合与辐照度预测模块的输入，与太阳高度角共同作为输入数据，经过多层全连接网络对特征进行综合处理，从而学习特征之间的复杂关系；最终，通过回归输出层给出直接辐照度的预测值。本发明充分考虑并应对复杂气象条件下的太阳直接辐射预测问题，通过全局与局部特征的联合提取，模型能够更加全面地描述云层特征，从而实现高精度的辐照度预测；实验结果验证了本发明的有效性和优越性，尤其在复杂、多变的天气条件下表现出较高的预测精度和稳定性。