基于t-SNE可视化与深度时序注意力模型的风光功率预测方法及系统

本发明涉及新能源发电预测技术领域，本发明公开了基于t‑SNE可视化与深度时序注意力模型的风光功率预测方法及系统，包括获取风电场站和光伏场站的历史功率数据及对应历史气象数据，构建历史数据集；将预处理后的高维气象数据输入t‑SNE降维模块，通过对称联合概率密度计算，将高维数据映射至低维空间，得到低维可视化数据分布；将低维数据输入由TCN‑SENet分支和BiGRU‑GlobalAttention分支组成的并行模型，分别提取时空局部特征和全局时序特征；融合两分支输出的特征向量，通过全连接层生成风光功率预测结果并进行评估。本方法突破传统单一能源独立建模的限制，优化模型对分布式场站复杂发电模式的适应性，显著提升多能联合预测的精度与泛化能力。