一种基于多尺度时空图注意力网络的电力负荷预测方法

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一种基于多尺度时空图注意力网络的电力负荷预测方法
申请号:CN202511127515
申请日期:2025-08-13
公开号:CN120978734A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电力系统负荷预测技术领域,且公开了一种基于多尺度时空图注意力网络的电力负荷预测方法,包括:时空负荷信息图构建、图注意力建模和门控特征融合单元。该种基于多尺度时空图注意力网络的电力负荷预测方,利用元胞划分区域空间,构建考虑元胞空间相关性的拓扑图,构建了三维特征融合的预测架构,通过图注意力网络解析空间拓扑关联,一维卷积网络挖掘负荷特征深层模式,双向门控循环单元捕获时间序列动态特性,门控机制进行多尺度特征加权融合,能够更好地建模复杂时空依赖,提升模型泛化能力,适应高频波动、多源异构的数据环境,提高电力负荷预测的准确性,为建设清洁低碳、安全高效的现代化电力体系提供有力支持。
技术关键词
电力负荷预测方法 注意力 门控循环单元 GRU神经网络 电力系统负荷预测技术 元胞 节点 输出特征 多尺度特征 负荷特征 融合特征 拓扑图 关系 线性 矩阵 异构