可发1区的创新思路：​基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-CNN-Attention时间序列预测模型（功率预测、寿命预测、流量预测、故障诊断）

首先声明，该模型为原创！原创！原创！

一、应用场景

 该模型主要用于时间序列数据预测问题，包含功率预测、电池寿命预测、交通流量预测、电机故障检测等等。

二、模型整体介绍（本文以光伏功率预测为例）

核心架构

1. ​数据聚类：K-means对风电场机组分组，降低异质性干扰。
2. ​信号分解：EMD将功率序列分解为多尺度IMF分量。
3. ​特征提取：CNN捕捉局部气象特征（如风速突变），BiLSTM建模时序依赖。
4. ​动态加权：Attention机制聚焦关键时间步，抑制噪声。

​创新点

• ​二次分解+聚类优化：通过K-means提升输入数据质量，EMD增强信号平稳性。
• ​多模态特征融合：CNN与BiLSTM协同挖掘时空特征，Attention动态分配权重。
• ​轻量化设计：对比传统物理模