基于动态关联图注意力网络的虚拟电厂居民短期负荷预测OA北大核心CSTPCD

居民短期负荷预测能够为虚拟电厂提供实时、灵活的电力需求信息,有助于虚拟电厂实现能源高效利用与优化电力市场交易。由于居民负荷相关性的日益凸显,传统预测方法仅基于单个居民历史负荷进行时序预测,无法满足规模化虚拟电厂对居民负荷关联性的综合需求。基于此,文中提出一种基于动态关联图注意力网络的虚拟电厂居民短期负荷预测方法。首先,提出了混合相关性分析方法来刻画居民负荷之间的线性和非线性关系,并进一步提出了权重剪枝阈值机制得到居民负荷混合相关性矩阵;然后,基于该矩阵构建动态关联图结构,进而提出时间图注意力网络机制以深入学习居民负荷的时空关联特性,并实现居民短期负荷预测目标;最后,以某地区实际居民负荷数据为例,验证了所提方法的有效性。