一种基于多模态大核交互注意力机制的光伏功率损耗预测方法、系统、终端及介质

本发明公开了一种基于多模态大核交互注意力机制的光伏功率损耗预测方法，方法建立了新的用于光伏功率损耗的预测和估计的网络模型LKFSolarNet，提出大核交互注意力融合(LKCA Fusion)机制用于光伏污染图像和环境因素之间的特征动态交互，提出多特征聚合下采样(MFAD)方法，提出一种梯度流增强(GFE)训练方式，上述改进提高了对光伏功率损耗的预测与估计精度，增强了网络对不同模态之间的特征捕捉和融合利用能力，增强了主干网络对光伏污染图像特征的提取能力，避免光伏板重要特征信息流失，进一步增强LKCA Fusion的融合效果，使浅层网络得到更好的训练。