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AI 超短期光伏功率预测
本工具是一款基于 CNN-GRU-BiLSTM-AM 混合深度学习模型的 超短期光伏功率预测分析助手。 针对光伏出力的随机性与波动性，结合 卷积神经网络 (CNN) 门控循环单元 (GRU) 注意力机制 (AM)， 智能提取气象特征与时间序列规律，为您提供高精度的未来15分钟至4小时功率预测，辅助电网调度与消纳。
CNN-GRU-BiLSTM-AM 模型原理
特征提取 (CNN)
利用一维卷积神经网络（1D-CNN）从原始光伏功率和气象数据中提取局部空间特征，去除噪声干扰。
时序建模 (BiLSTM-GRU)
结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和门控循环单元（GRU），捕捉时间序列中的长期依赖关系和双向动态变化特征。
关键权重 (AM)
引入注意力机制（Attention Mechanism），自动分配不同时间步特征的权重，聚焦于对预测结果影响最大的关键信息。
常见问题
预测精度如何？
在提供完整的历史功率和辐照度数据前提下，超短期（15-30分钟）预测准确率通常可达95%以上。
需要哪些数据？
建议提供过去4小时的历史功率数据，以及当前的辐照度、环境温度、组件温度等气象参数。