基于时空特征聚类和双层动态图卷积的净负荷预测方法

    公开(公告)号:CN118535938A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410635582.4

    申请日:2024-05-22

    摘要: 本发明提出了基于时空特征聚类和双层动态图卷积的净负荷预测方法,涉及电力负荷预测领域,包括:获取目标区域电网的用户气象数据和净负荷数据;提取净负荷数据的日内时间特征、长期趋势特征、空间关联特征考虑不同子特征的权重差异,通过聚类模型实现净负荷子集群聚类;以子集群为图节点构建考虑“负荷‑光伏”双重维度相关性的图结构;构建LSTM层连接的双层动态图卷积模型,实现净负荷短期日前预测。本发明具有更强的时空信息学习能力和准确性,为直接负荷或间接负荷的准确预测提供了支撑。