基于图神经网络（GNN）的时间序列数据分析在电力交易与虚拟电厂中的应用

引言

随着能源系统向智能化、去中心化和低碳化方向发展，电力交易和虚拟电厂（VPP, Virtual Power Plant）的运营模式变得日益复杂。传统的统计方法和机器学习模型在处理高维、非结构化的电力数据时面临挑战，而图神经网络（GNN, Graph Neural Network）因其强大的关系建模能力，成为时间序列数据分析、电力市场预测和虚拟电厂优化调度的关键技术。本文将探讨GNN在电力交易和虚拟电厂中的应用，并分析其技术优势与未来发展趋势。

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一、GNN在时间序列数据分析中的优势

时间序列数据（如电力负荷、电价、新能源出力）通常具有时空依赖性，即数据点之间既存在时间上的动态变化，又存在空间上的关联（如不同区域电网的相互影响）。传统方法（如ARIMA、LSTM）难以有效捕捉这些复杂关系，而GNN通过图结构建模，能够更精准地分析电力数据。

1. 时空图建模

• 节点（Node）：代表电力市场中的实体（如发电厂、负荷中心、储能系统）。

• 边（Edge）：描述实体间的交互（如电力传输、市场交易）。