基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算方法

本发明涉及一种基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算方法，该方法包括：通过异常数据清洗规则剔除夜间或持续零辐照度异常数据，采用多变量尺度自适应差分构造方法生成差分特征，并结合时空动态化重构的太阳高度角时序特征，保留其负值以增强相邻日期差异性；利用可学习卷积核提取太阳高度角与气象变量的局部非线性关系，并通过全连接层融合拼接特征；构建CDAtt‑LSTM混合模型，基于Seq2Seq架构，编码器采用双层LSTM处理历史数据，解码器通过跨阶段动态注意力机制融合编码器与解码器历史状态，并引入阶段权重函数。本发明通过物理特征与深度学习的动态耦合，显著提升了辐照度预测的精度与稳定性。