LSTM与Transformer融合的光伏发电预测模型

1. 项目背景与核心突破

光伏发电预测一直是新能源领域的重点研究方向。传统预测方法往往面临天气突变、设备衰减等复杂因素带来的精度挑战。我们团队创新性地将LSTM的时序建模能力与Transformer的全局注意力机制相结合，在工业级数据集上实现了R²=99%的预测精度，较传统方法提升15%以上。

这个方案最巧妙的地方在于：LSTM负责捕捉局部时间模式（如云层移动导致的功率波动），而Transformer的self-attention机制则能识别跨时间段的依赖关系（如晨间雾霾对午后发电量的持续影响）。两者优势互补，就像给预测系统装上了"显微镜"和"望远镜"。

关键创新点：模型采用并联架构而非简单堆叠，LSTM和Transformer分支各自提取特征后，通过可学习的权重矩阵动态融合，避免信息冗余。

2. 模型架构详解

2.1 双分支输入处理

输入数据采用6维时序特征：

• 历史功率值（归一化到[0,1]）
• 辐照度（W/m²）
• 环境温度（℃）
• 组件温度（℃）
• 相对湿度（%）
• 风速（m/s）

python复制class DualInput(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super().__init__()
        self.lstm_proj = nn.Linear(input_dim, 64)
        self.trans_proj = nn.Linear(input_dim, 64)
        
    def forward(self, x):
        lstm_in = self.lstm_proj(x)  # [bs, seq_len, 64]
        trans_in = self.trans_proj(x)  # [bs, seq_len, 64]
        return lstm_in, trans_in

2.2 LSTM分支设计

采用双层BiLSTM结构，隐藏层维度128。特别之处在于：

• 最后一层输出接入Temporal Attention模块
• 每层后添加Layer Normalization
• 使用CuDNN加速实现

python复制cl