逐时间步的太阳总辐射多时域预测方法、产品及设备

本发明提供了一种逐时间步的太阳总辐射多时域预测方法、产品及设备。其中上述方法包括：获取多个数据源的气象观测数据并进行预处理，得到模型特征数据；根据模型特征数据和预设的多个目标预测时域构造得到多组滑动窗口序列；利用滑动窗口序列分别训练得到多个结构互异的深度学习基模型；将多个深度学习基模型输出的基础预测序列送入注意力堆叠融合层进行融合处理，得到融合预测序列；根据融合预测序列输出多时域的多步太阳总辐射预测结果。通过此方法，能够为太阳总辐射多时域预测中的每一个预测步独立学习最优的基模型组合权重，自适应捕捉不同预测距离上各模型的优势，在所有时域上均取得更优预测精度。