摘要
本方案提供了一种超短期光伏功率概率预测的多模态扩散模型的构建方法及应用,设计了基于扩散模型搭建得到的多模型扩散模型,并采用由天空图像序列分支和光伏功率序列分支耦合的耦合U型网络进行反向去噪,在统一的端到端的多模态扩散框架内联合生成不同可能的未来天空图像及其对应光伏功率分布,充分挖掘多模态信息的关联性,避免传统“两阶段”模型在信息交互与不确定性传递上的局限,提高超短期光伏功率的准确预测。
技术关键词
功率
图像
分支
网络
线性单元
概率预测方法
注意力
数据
跨模态
多模态信息
可读存储介质
解码器
序列特征
编码器
多模型
层级
系统为您推荐了相关专利信息
六自由度运动平台
不确定性分析方法
位姿误差
预测网络模型
蒙特卡洛
网页访问请求
浏览器插件
知识库构建方法
页面
文档对象模型
声学模组
抗干扰方法
无人机
主动振动控制
误差函数
SMT生产线
图像
分辨率
深度卷积神经网络
相机