基于时空双流网络与多重注意力的光伏功率预测

李恒杰; 隆贤华; 周云; 冯冬涵; 马喜平

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1741

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基于时空双流网络与多重注意力的光伏功率预测

更新时间：2026-03-06

- 基于时空双流网络与多重注意力的光伏功率预测
- Vol. 47, Issue 2, Pages: 51-59(2026)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1741
  CLC： TM615
- Online First：05 March 2026，
  
  Published：05 March 2026
- 稿件说明：
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李恒杰, 隆贤华, 周云, et al. 基于时空双流网络与多重注意力的光伏功率预测[J]. 2026, 47(2): 51-59.
DOI：

李恒杰, 隆贤华, 周云, et al. 基于时空双流网络与多重注意力的光伏功率预测[J]. 2026, 47(2): 51-59. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1741.

摘要

针对光伏发电的间歇性和随机性给光伏功率预测带来的准确性不足问题

提出基于时空双流网络与多重注意力的短期光伏功率预测模型。模型结合ModernTCN、ITransformer、GRU及TimesNet网络

充分挖掘光伏发电的空间分布特性和时间序列动态性

利用迭代交叉注意力机制有效融合独立提取的特征

形成包含丰富时空信息的特征向量

从而有效提升光伏功率的短期预测精度。实验结果证实

该模型在预测精度方面要优于现有主流时序模型。

Abstract

For accuracy limitations in photovoltaic （PV） power prediction due to the intermittent and stochastic nature of PV power generation

this study proposes a short-term PV power prediction model based on spatio-temporal dual-stream networks and multi-attention. The model integrates networks ModernTCN

ITransformer

GRU

and TimesNet networks

effectively exploring the spatial distribution characteristics and temporal dynamics of PV power generation. In addition

the model fuses extracted features

and generates feature vectors rich in Spatio-Temporal information by an iterative cross-attention feature mechanism. Experimental results demonstrate that the model is superior to the current mainstream timing series models in terms of prediction accuracy.

关键词

Keywords

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