一种多层云覆盖驱动的多模态功率预测方法及装置

一种多层云覆盖驱动的多模态功率预测方法，包括：将静止轨道气象卫星提供的原始亮温图像按亮温阈值划分为高层云、中层云和低层云三组云图序列；通过独立的卷积神经网络编码器分别提取每层云图序列的空间特征，确定高层云特征、中层云特征和低层云特征；利用Transformer编码器对历史功率序列和气象参数序列进行时序建模，输出时间序列特征；通过交叉尺度注意力模块，将每层云图特征与时序特征动态融合，生成融合特征；拼接所有融合特征和时序特征，输入多层感知机回归器，确定未来时间的光伏功率预测值。本方法能够有效捕捉光伏站点上空云层的多尺度时空演变特征，从而提升预测精度和稳定性。