【预测模型】基于多元相关-时空图神经网络的短期居住负荷预测研究附Python代码

最新推荐文章于 2025-12-05 14:28:34 发布

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#神经网络 #python #人工智能

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🔥 内容介绍

随着智能电网的快速发展以及居民对用电可靠性和经济性要求的不断提高，短期居住负荷预测作为电力系统调度、需求响应和能源管理的关键环节，其准确性愈发重要。短期居住负荷受到多种因素影响，包括时间因素（如小时、日期、节假日等）、气象因素（如温度、湿度、光照等）以及居民生活习惯等，且不同区域的居住负荷之间存在一定的空间关联性。传统的负荷预测方法，如时间序列分析方法（ARIMA 等）和机器学习方法（支持向量机、神经网络等），往往难以充分捕捉负荷的多元相关性和时空特征，导致预测精度有限。

图神经网络（GNN）能够有效处理具有图结构的数据，为挖掘负荷的空间关联性提供了新的思路；而时空图神经网络（ST-GNN）则结合了时间序列建模能力和图神经网络的空间建模能力，在交通流量预测、能源负荷预测等领域展现出良好的性能。然而，现有基于 ST-GNN 的负荷预测方法在处理多元影响因素与负荷之间的复杂非线性关系方面仍有提升空间。因此，本文提出一种基于多元相关 - 时空图神经网络的短期居住负荷预测模型，旨在充分融合多元影响因素和时空特征，提高短期居住负荷预测的准确性。

二、短期居住负荷特性与影响因素分析

2.1 短期居住负荷特性

短期居住负荷（通常指未来几小时至几天的负荷）具有以下特性：

时间相关性：负荷在时间维度上存在明显的相关性，包括小时级的周期性（如一天中不同时段的负荷变化）、日级的周期性（如工作日与周末的负荷差异）以及周级的周期性等。

空间关联性：不同居住区域的负荷并非完全独立，相邻区域或具有相似用电特征的区域之间往往存在一定的空间关联。例如，同一城市内距离较近的小区，其负荷变化趋势可能更为相似。

非线性与波动性：居住负荷受多种因素影响，其变化呈现出较强的非线性特征，且容易受到突发因素（如天气突变、居民集中活动等）的影响而产生波动。

2.2 影响因素分析

影响短期居住负荷的因素众多，主要可分为以下几类：

时间因素：包括小时、星期几、是否为节假日等。例如，工作日的早高峰和晚高峰负荷通常较高，而周末的负荷曲线则相对平缓；节假日的负荷往往与工作日存在显著差异。

气象因素：温度是影响居住负荷的关键气象因素，夏季高温和冬季低温都会导致空调、取暖设备的大量使用，从而使负荷增加；湿度、风速、光照等也会对负荷产生一定影响。

其他因素：如居民的收入水平、家庭人口数量、用电设备拥有量等，但这些因素相对稳定，对短期负荷预测的影响较小，在本文中暂不考虑。

充分考虑这些影响因素，并挖掘它们与居住负荷之间的多元相关性，是提高短期居住负荷预测精度的关键。

三、多元相关 - 时空图神经网络模型构建

3.1 模型整体框架

本文提出的多元相关 - 时空图神经网络模型主要由三个部分组成：多元特征融合模块、时空特征提取模块和预测输出模块，整体框架如图 1 所示。

多元特征融合模块：用于处理时间因素、气象因素等多元输入特征，通过特征嵌入和交叉融合，捕捉多元因素与居住负荷之间的复杂相关性。

时空特征提取模块：基于图神经网络和时间序列模型（如 LSTM、GRU 等），提取负荷的空间关联性和时间相关性。

预测输出模块：将提取到的时空特征进行整合，通过全连接层输出短期居住负荷的预测结果。

3.2 多元特征融合模块

3.3 时空特征提取模块

四、结论与展望

本文提出了一种基于多元相关 - 时空图神经网络的短期居住负荷预测模型，通过多元特征融合模块捕捉时间、气象等因素与负荷之间的复杂相关性，利用时空图卷积单元提取负荷的时空特征，有效提高了短期居住负荷预测精度。实验结果表明，该模型在各项评价指标上均优于传统模型和现有时空图神经网络模型，且对不同预测时长具有较好的适应性。