摘要
本发明涉及光伏功率预测技术领域,具体公开了一种基于多尺度卷积与轻量Transformer融合的光伏功率预测方法,包括:获取训练数据集;对训练数据集进行预处理,以得到处理后的训练数据集;构建光伏功率预测模型,光伏功率预测模型包括多尺度卷积特征提取模块和轻量化Transformer模块;根据处理后的训练数据集对所述光伏功率预测模型进行训练,以得到训练后的光伏功率预测模型;将训练后的光伏功率预测模型部署到边缘计算设备上,然后将采集到的当前环境气象数据输入到训练后的光伏功率预测模型中,以输出当前环境气象数据对应的预测光伏功率数据。本发明可以显著提高了光伏功率预测的准确性和实时性。
技术关键词
光伏功率预测方法
数据
卷积特征提取
多尺度特征
气象
光伏功率预测技术
动态适应环境
局部空间特征
线性插值方法
光伏组件
前馈神经网络
模块
注意力机制
编码
矩阵
索引
策略
系统为您推荐了相关专利信息
BERT模型
智能问答系统
答案
信息处理技术
词语
数据中心
调控方法
热源
液冷系统
模糊PID控制器
车联网大数据
损伤评估方法
卷积神经网络算法
电路模型参数
训练卷积神经网络
车辆故障识别方法
故障特征
融合特征
生成对抗网络模型
车辆通信系统