摘要
本发明公开一种光伏功率超短期预测方法、系统、设备及存储介质,涉及新能源预测技术领域。所述方法包括:构建改进的集合经验模态分解算法对原始光伏功率数据进行分解,并对分解后的若干本征模态函数进行区分及重构,得到高、中、低频分量的重构序列;针对高频和中频分量,采用扩展卡尔曼滤波算法进行动态去噪;将原始数据、低频分量以及去噪后的高频分量和中频分量输入WTConv1d模块,通过小波滤波器和卷积操作提取多尺度特征,并将其与气象数据构建的多维输入矩阵输入Transformer模型进行预测。本发明能够有效抑制噪声干扰,增强多时间尺度特征表达,并充分利用自注意力机制捕捉跨尺度依赖关系,从而提高预测的精度与稳定性。