本技术为一种特征融合图神经网络的短期住宅用电量预测方法,属于电力系统短期用电量预测技术领域。其解决了传统方法在捕捉时空依赖关系和特征融合方面的不足,主要技术要点包括:采集并预处理真实世界公开的住宅历史用电量数据及辅助特征数据,通过输入模型分别进行处理;搭建并行时间卷积结构;通过逆向三模态因子分析法构建三维动态邻接矩阵;设计多特征融合模块,将辅助特征的时空关系动态引入到主特征预测中;引入残差连接与跳跃连接结构,最终构建多特征融合时空图神经网络模型,并通过评价指标验证模型的有效性。结果表明,本发明可以提升电力调度与能耗管理的精准性,为智能电网和可再生能源管理提供技术支撑。
背景技术
随着现代社会电力需求的快速增长,短期住宅用电量预测已成为电力系统管理中的关键环节。准确的用电量预测对于电网调度优化、能耗管理以及可再生能源的高效利用具有重要意义。然而,由于住宅用电模式受天气、时间和用户行为等多种复杂因素的影响,其具有显著的非线性和时空依赖性,传统预测方法难以有效捕捉这些特性。
目前,基于时间序列的预测方法主要关注历史数据的时间维度变化,忽略了住宅之间潜在的空间关联。此外,基于单一特征的预测模型通常无法充分利用多源数据,如天气、节假日和用户行为等辅助特征,这限制了模型的预测精度。
近年来,图神经网络(Graph Neural Network,GNN)因其能够处理非欧几里得数据结构的能力而受到广泛关注,在建模节点间复杂关系方面表现出显著优势。然而,现有的图神经网络框架在结合时空特性和多特征融合方面仍存在不足,难以同时兼顾预测精度和模型鲁棒性。
实现思路