为提高光伏发电的预测精确度,提出一种结合主成分分析(PCA)、双通道注意力(CSA)机制和Informer的短期光伏发电量预测新模型.采用Spearman相关分析方法对光伏发电的多元时间序列进行分析,并结合PCA提取时序特征,构建输入数据集.同时,引入CSA机制模块,提取光伏发电历史数据的时间维度和空间维度的特征,然后输入Informer模型进行预测.采用以　30　min为分辨率的光伏电站公开数据集进行实验验证和对比分析.实验结果表明,本研究所提出的预测模型在　4　步预测中的平均绝对误差为　0.061　5,均方误差为0.0205,均方根误差为　0.1435,R2　为　0.9872,均优于其他比较模型,有望为光伏短期发电量预测提供更好的预测精确度.