抵御潜藏性多模态注入攻击的光伏功率鲁棒预测方法与系统

本发明公开了一种抵御潜藏性多模态注入攻击的光伏功率鲁棒预测方法与系统。所述方法包括：利用注意力矩建模光伏功率量测、气象预报、云图数据等多模态数据之间的耦合联系，构建施加于多模态数据的潜藏性注入攻击；提出多模态学习框架，作为光伏功率鲁棒预测的环境；提出基于演员‑评论家算法的智能体，并采用晴空指数隶属度损失函数预训练演员模块，利用智能体迭代搜寻得到光伏功率多步鲁棒预测结果。本发明可以用于光伏电站，提供0.5小时内的高精度且能抵御外部数据攻击的光伏功率预测结果，有效提升了光伏功率预测的准确性和鲁棒性。