如何结合CNN、LSTM和attention机制来预测分布式光伏系统的发电量？请提供Python源码的使用示例。

光伏系统发电量预测是一个涉及时间序列分析和图像处理的复杂问题。卷积神经网络（CNN）擅长从图像数据中提取空间特征，而长短期记忆网络（LSTM）则能够处理和预测时间序列数据中的长期依赖问题。在本项目中，CNN可以用来分析光伏面板的图像数据，而LSTM用于分析和预测发电量的历史数据。此外，attention机制可以增强模型对重要特征的关注，提高预测的准确性。根据《CNN+LSTM+attention光伏预测模型Python实现教程》中提供的资源，你可以利用所附的Python源码进行操作。具体步骤如下：（代码示例、参数设置、模型训练、预测结果分析等，此处略）通过这种方式，你能够将CNN、LSTM和attention机制结合起来，构建一个高效的光伏预测模型。如果你希望更深入地了解如何在实际项目中应用这些技术，并探索更多高级特性，不妨参考这份详尽的教程：《CNN+LSTM+attention光伏预测模型Python实现教程》。教程中不仅包含了源码实现，还有完整的文档说明和数据集，适合希望在分布式光伏预测领域深入学习的读者。

参考资源链接：[CNN+LSTM+attention光伏预测模型Python实现教程](https://wenku.csdn.net/doc/5tzwcouwhb?spm=1055.2569.3001.10343)