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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态多尺度特征的超短期光伏功率预测方法及系统。所述方法包括：基于不同的采样间隔得到多尺度历史地基云图与光伏功率数据作为模型的输入；利用自注意卷积长短期记忆神经网络与长短期记忆神经网络分别提取云层时空特征信息与功率时序特征信息；通过基于多头自注意力与多头交叉注意力的融合注意力机制，对多模态多尺度特征信息进行深度融合；将融合特征作为多层感知器的输入，实现超短期光伏功率预测。本发明能够提高超短期光伏功率预测精度，为电网安全、稳定运行提供支撑，具有一定的工程实用价值。
主权项：1.一种基于多模态多尺度特征的超短期光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于不同的采样间隔得到多尺度历史地基云图与光伏功率数据作为模型的输入；2利用自注意卷积长短期记忆神经网络从多尺度历史地基云图数据中提取云层时空特征信息，称为多尺度图像特征，利用长短期记忆神经网络从多尺度历史光伏功率数据中提取功率时序特征信息，称为多尺度功率特征；3对多尺度图像特征与多尺度功率特征分别利用多头自注意力机制进行模态内的特征选择，动态地分配权重给不同尺度特征，并基于多头交叉注意力机制捕捉不同尺度下图像特征与功率特征的相关性，对多模态多尺度特征信息进行深度融合；4将融合特征作为多层感知器的输入，多层感知器的输出作为超短期光伏功率预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于多模态多尺度特征的超短期光伏功率预测方法及系统
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