【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏新能源场站功率预测，具体的是基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法及系统。
技术介绍
1、新能源场站作为市场的售电方参与电力交易市场，电力交易主要是针对未来发电量进行交易，光伏场站发电依靠太阳光进行发电，具有一定波动性，因此提升超短期功率预测准确率，可以有效提升光伏场站在电力交易中的交易能力，降低对电网的扰动，增强企业盈利能力。目前主流算法是基于统计学习，图像学习，物理模型等各种简单的超短期算法，通过对卫星云图和基地云图进行提取特征并预测超短期功率，但是由于模型的复杂度比较低，需要人工参与设计特征提取方式，人工参与方式很难有效利用所有特征，而且算法通用性比较差。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提到的不足，本专利技术的目的在于提供基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法及系统，能够提升超短期预测准确率。
2、第一方面，本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，方法包括以下步骤：
3、接收...
【技术保护点】
1.基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，其特征在于，所述将短期气象数据和卫星云图输入至预先建立的第一多模态大模型内，输出得到修正超短期气象预测数据的计算过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，其特征在于，所述将基地云图、卫星云图、气象检测站检测信息和修正超短期气象预测数据输入至预先建立的第二多模态大模型内，输出得到超短期气象预测数据的计算过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于多模...
【技术特征摘要】
1.基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，其特征在于，所述将短期气象数据和卫星云图输入至预先建立的第一多模态大模型内，输出得到修正超短期气象预测数据的计算过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，其特征在于，所述将基地云图、卫星云图、气象检测站检测信息和修正超短期气象预测数据输入至预先建立的第二多模态大模型内，输出得到超短期气象预测数据的计算过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测方法，其特征在于，所述将时间戳、温度值和场站功率以及超短期气象预测数据输入至预先建立的时序预测大模型内，输出得到超短期功率预测数据的计算过程：
5.基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于多模态大模型的光伏场站超短期功率预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖炳甲，李刍，袁旗平，张睿瑞，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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