【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

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🔥 内容介绍

居住负荷预测作为智能电网和智慧城市建设的关键组成部分，其精度直接影响能源调度的效率和稳定性。传统预测方法在捕捉居住负荷的时空依赖性和复杂非线性关系方面存在不足。本文提出一种基于多元相关-时空图神经网络（Multi-Correlation Spatio-Temporal Graph Neural Network, MC-STGNN）的短期居住负荷预测模型。该模型通过构建多元相关图结构，有效整合了居住单元间的静态空间关系、动态功能关系以及外部气象因素等多维度关联信息。同时，利用时空图神经网络提取居住负荷序列的时序特征和空间依赖，并通过注意力机制增强模型对重要特征的关注。实验结果表明，相较于传统预测方法和现有深度学习模型，MC-STGNN模型在短期居住负荷预测中表现出更高的精度和鲁棒性，为提升能源管理水平和优化资源配置提供了一种有效的解决方案。

关键词：居住负荷预测，时空图神经网络，多元相关，注意力机制，智能电网，智慧城市

引言

随着城市化进程的加速和人民生活水平的提高，居住建筑的用电需求日益增长。准确预测居住负荷，对于保障电网安全稳定运行、优化能源资源配置、提高能源利用效率具有重要意义。短期居住负荷预测通常指对未来几个小时至几天的负荷需求进行预测，其预测结果直接影响短期电力调度、设备维护计划和分布式能源管理等决策。因此，开发高效精确的短期居住负荷预测模型是当前智能电网和智慧城市建设的重要研究方向。

传统的居住负荷预测方法主要包括统计模型和机器学习模型。统计模型如时间序列分析、回归分析等，方法简单易于实现，但在处理非线性、非平稳的负荷数据时表现不佳。机器学习模型如支持向量机（SVM）、决策树等，能够捕捉一定的非线性关系，但需要手动提取特征，依赖于专家经验，泛化能力有限。近年来，深度学习模型凭借其强大的特征学习能力，在居住负荷预测领域得到了广泛应用。循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型能够有效处理时间序列数据，但忽略了居住单元之间的空间依赖关系。卷积神经网络（CNN）能够提取空间特征，但对复杂拓扑结构的处理能力有限。

然而，居住负荷受到多种因素的影响，既有时间上的依赖性，也有空间上的关联性。具体而言，居住单元的负荷不仅受到自身历史负荷的影响，还受到相邻单元负荷、气候条件、居民行为等多种因素的影响。因此，传统的预测方法难以充分捕捉居住负荷的时空依赖性和复杂非线性关系。

为了解决上述问题，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（MC-STGNN）。该模型的核心思想是将居住单元视为图结构中的节点，通过构建多元相关图结构，显式地表达居住单元之间的多种关联关系。然后，利用时空图神经网络提取居住负荷序列的时序特征和空间依赖，并通过注意力机制增强模型对重要特征的关注。

本文的创新点主要体现在以下几个方面：

多元相关图结构构建：
提出一种基于多元相关的图结构构建方法，综合考虑居住单元间的静态空间关系（如地理位置、建筑结构）、动态功能关系（如相似用电模式）、以及外部气象因素（如温度、湿度）等多维度关联信息，从而构建更全面的图结构。
时空图神经网络模型设计：
结合图卷积网络（GCN）和门控循环单元（GRU），构建时空图神经网络，能够同时提取居住负荷序列的时序特征和空间依赖，有效捕捉负荷数据的时空相关性。
注意力机制引入：
引入时间注意力机制和空间注意力机制，分别用于关注重要的时间步和空间节点，增强模型对关键特征的关注，提高预测精度。

本文后续章节将详细介绍MC-STGNN模型的构建方法、实验设置和结果分析，并对未来研究方向进行展望。

模型构建

MC-STGNN模型的核心思想是将居住单元视为图结构中的节点，并通过构建多元相关图结构，将居住单元间的各种关联关系纳入模型中。然后，利用时空图神经网络提取居住负荷序列的时序特征和空间依赖，并通过注意力机制增强模型对重要特征的关注。模型的整体结构如图1所示。

[插入模型结构图]

模型主要由以下几个模块组成：

多元相关图结构构建模块：
该模块负责构建居住单元之间的多元相关图结构，包括静态空间相关图、动态功能相关图和气象因素相关图。
时空图神经网络模块：
该模块利用图卷积网络（GCN）提取空间依赖，利用门控循环单元（GRU）提取时间依赖，从而实现时空特征的联合提取。
注意力机制模块：
该模块引入时间注意力机制和空间注意力机制，分别用于关注重要的时间步和空间节点，增强模型对关键特征的关注。
预测模块：
该模块将提取到的时空特征输入到全连接层，最终输出预测结果。

2.1 多元相关图结构构建

传统的图神经网络通常只考虑节点之间的静态连接关系，忽略了节点之间可能存在的动态关联和外部因素的影响。为了更全面地描述居住单元之间的关联关系，本文提出一种基于多元相关的图结构构建方法。

静态空间相关图：
静态空间相关图反映了居住单元之间固有的地理位置关系和建筑结构关系。例如，相邻的居住单元在地理位置上距离较近，在负荷模式上可能存在一定的相似性。静态空间相关图的邻接矩阵可以根据居住单元之间的距离或建筑结构相似度进行构建。常用的构建方法包括基于距离的K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）和基于相似度的阈值法。
动态功能相关图：
动态功能相关图反映了居住单元之间在用电模式上的相似性。例如，具有相似生活习惯的居民的用电模式可能也比较相似。动态功能相关图的邻接矩阵可以根据居住单元之间历史负荷数据的相似度进行构建。常用的相似度度量方法包括皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）和动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）。
气象因素相关图：
气象因素相关图反映了气象因素（如温度、湿度）对居住单元负荷的影响。例如，在夏季高温天气下，空调的使用量会显著增加，从而导致居住单元负荷的上升。气象因素相关图的邻接矩阵可以根据居住单元与气象站之间的距离进行构建。

通过将以上三种相关图进行融合，可以得到更全面的多元相关图结构。融合方法可以采用简单的加权平均，也可以采用更复杂的图神经网络进行学习。

2.2 时空图神经网络

时空图神经网络是本文模型的核心组成部分，它能够同时提取居住负荷序列的时序特征和空间依赖。本文采用图卷积网络（GCN）提取空间依赖，利用门控循环单元（GRU）提取时间依赖。

图卷积网络 (GCN): 图卷积网络是一种用于处理图结构数据的神经网络。它通过聚合邻居节点的信息，来更新每个节点的表示。在本文中，GCN被用于提取居住单元之间的空间依赖。
门控循环单元 (GRU): 门控循环单元是一种改进的循环神经网络，它通过门控机制来控制信息的流动，从而更好地处理长序列数据。在本文中，GRU被用于提取居住负荷序列的时间依赖。

通过将GCN和GRU进行结合，可以构建时空图神经网络。具体而言，首先利用GCN提取每个时间步的空间特征，然后将提取到的空间特征输入到GRU中，从而提取时间特征。

2.3 注意力机制

为了增强模型对重要特征的关注，本文引入时间注意力机制和空间注意力机制。

时间注意力机制： 时间注意力机制用于关注重要的时间步，赋予不同的时间步不同的权重。

3.对比模型

为了验证MC-STGNN模型的优越性，本文将其与以下几种模型进行了对比：

**ARIMA: ** 经典的时间序列预测模型。
**SVM: ** 支持向量机，一种常用的机器学习模型。
**LSTM: ** 长短期记忆网络，一种常用的深度学习模型。
**STGCN: ** 时空图卷积网络，一种现有的时空预测模型。

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（MC-STGNN）。该模型通过构建多元相关图结构，有效整合了居住单元间的静态空间关系、动态功能关系以及外部气象因素等多维度关联信息。同时，利用时空图神经网络提取居住负荷序列的时序特征和空间依赖，并通过注意力机制增强模型对重要特征的关注。实验结果表明，相较于传统预测方法和现有深度学习模型，MC-STGNN模型在短期居住负荷预测中表现出更高的精度和鲁棒性。

未来的研究方向主要包括：