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基于自适应图注意力网络的短期用户负荷预测

黄冬梅陈欢王宁吴志坚胡伟孙园

电力系统保护与控制2023，Vol.51Issue(20)：140-149,10.

电力系统保护与控制2023，Vol.51Issue(20)：140-149,10.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.230392

基于自适应图注意力网络的短期用户负荷预测

Short-term user load prediction based on an adaptive graph attention network

黄冬梅 ¹陈欢 ²王宁 ³吴志坚 ³胡伟 ⁴孙园⁵

作者信息

1. 上海电力大学电子与信息工程学院,上海 201306
2. 上海电力大学电气工程学院,上海 200090
3. 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司,江苏苏州 215004
4. 上海电力大学经济与管理学院,上海 200090
5. 上海电力大学数理学院,上海 201306
折叠

摘要

关键词

短期用户负荷预测/自适应图注意力网络/时序特征提取/动态图学习/图神经网络

Key words

short-term user load prediction/adaptive graph attention network/time sequence feature extraction/dynamic graph learning/graph neural network

引用本文复制引用

黄冬梅,陈欢,王宁,吴志坚,胡伟,孙园..基于自适应图注意力网络的短期用户负荷预测[J].电力系统保护与控制,2023,51(20):140-149,10.

基金项目

This work is supported by the National Social Science Foundation of China(No.19BGL003). 国家社会科学基金项目资助(19BGL003) （No.19BGL003）

上海市科委地方院校能力建设项目资助(20020500700) （20020500700）

电力系统保护与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1674-3415

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