一种基于人工智能大模型的风光功率预测方法

本发明涉及风光功率预测技术领域，具体涉及一种基于人工智能大模型的风光功率预测方法，该方法包括：采集风电场和光伏电站的历史功率数据并同步收集相关的气象数据和地理信息数据；对采集到的数据进行数据清洗，并按时间顺序划分训练集、验证集和测试集；构建基于Transformer架构的风光功率预测模型，根据不同类型数据设计数据嵌入模块进行编码和融合，并在模型内部构建和数据类型数量相同且并行的子网络分支，对不同数据的特征进行学习和提取；对构建好的风光功率预测模型进行训练、优化和修正，确定模型版本，进行实际的风光功率预测。本发明通过多源数据采集结合人工智能技术，有效处理数据的复杂性和不确定性，提高了风光功率预测的精度。