一种基于双层Transformer的多模态光伏功率预测方法

本发明公开了一种基于双层Transformer的多模态光伏功率预测方法，该方法首先对天空图像和历史气象数据进行预处理，并基于动态时间规整与k‑means聚类进行相似日选取，以构建与当前气象条件相似的历史数据集。随后将天空图像输入双层Transformer结构，分层提取空间特征与时间特征，同时利用膨胀卷积从历史气象数据中提取气象特征。通过跨模态注意力机制对多源特征进行交互式融合，并结合自注意力增强全局依赖关系，得到多模态预测结果。另一方面，从历史气象数据中分离出光伏功率序列，利用长短期记忆网络LSTM生成单因素预测结果，并通过自适应门控将两类预测结果进行动态加权融合，输出最终光伏功率预测值。