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基于图卷积神经网络与K-means聚类的居民用户集群短期负荷预测

董雷陈振平韩富佳王晓辉蒲天骄

电网技术2023，Vol.47Issue(10)：4291-4301,11.

电网技术2023，Vol.47Issue(10)：4291-4301,11.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.1407

基于图卷积神经网络与K-means聚类的居民用户集群短期负荷预测

Short-term Load Forecasting of Residential User Groups Based on Graph Convolutional Neural Network and K-means Clustering

董雷 ¹陈振平 ¹韩富佳 ²王晓辉 ²蒲天骄²

作者信息

1. 新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学),北京市昌平区 102206
2. 中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区 100192
折叠

摘要

关键词

智能配电网/用户级负荷预测/居民用户集群/图数据/时空同步图卷积神经网络

Key words

smart distribution network/user-level load forcasting/residential user group/graph data/spatial-temporal synchronization graph convolutional neural network

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

董雷,陈振平,韩富佳,王晓辉,蒲天骄..基于图卷积神经网络与K-means聚类的居民用户集群短期负荷预测[J].电网技术,2023,47(10):4291-4301,11.

基金项目

国家电网公司科技项目(5400-202112507A-0-5-ZN).Project Supported by Science and Technology Project of State Grid Corporation of China(5400-202112507A-0-5-ZN). （5400-202112507A-0-5-ZN）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-3673

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