一种基于多技术融合的太阳辐射数据预测方法

本发明公开了一种基于多技术融合的太阳辐射数据预测方法，所述方法包括：采集太阳辐射历史数据，利用粒子滤波PF进行预处理；通过CLARANS算法将太阳辐射数据分类为强辐射、中辐射和弱辐射；利用MEEMD和CEEMDAN对数据进行二次分解；在自注意力计算过程中融入时空信息，构建改进的STAtransformer模型，将KAN结构替代STAtransformer模型中的线性变换层，构建KAN‑STAtransformer模型；在加权超位置吸引算法初始化阶段使用随机差分变异，得到改进的加权超位置吸引算法SA，对所述改进的KAN‑STAtransformer模型参数迭代优化，生成ISA‑KAN‑STAtransformer模型，预测未来太阳辐射数据；本发明提高了太阳辐射数据预测的准确性和可靠性，从而合理规划电站发电，提高发电效率。