基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法OA北大核心CSTPCD
A Short-term Power Load Forecasting Method Based on Spatiotemporal Graph Attention
准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本…查看全部>>
Accurate power load forecasting is crucial to the safe and economic operation of modern power systems.Power load forecasting can be expressed as a multivariable time series forecasting problem with certain potential spatial dependence.However,most existing power load forecasting work fails to explore this spatial dependency relationship.Based on this,this paper proposes a short-term power load forecasting method based on the spatiotemporal graph attent…查看全部>>
李文英;杨高才;文明;罗姝晨;于宗超;姜羽;王鼎湘
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动力与电气工程
电力负荷预测小世界网络时空图注意力门控扩张因果卷积
electric load forecastingsmall-world networkspatiotemporal graph attentiongated convolutional attention
《湖南大学学报（自然科学版）》 2024 (2)
57-67,11
国家自然科学基金青年资助项目(62106072),National Natural Science Foundation of China(62106072)能源互联网供需运营湖南省重点实验室(2019TP1053),Hunan Provincial key Laboratory of Engrgy Internet Supply and Demand Operation(2019TP1053)国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A221N008),Hunan Electric Power Company Technology Projects(5216A221N008)
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