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申请/专利权人：湖北华中电力科技开发有限责任公司;国网湖北省电力有限公司
摘要：本发明提供一种利用GAT‑LSTMSTGCN‑MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法，包括：从数据中台和气象网站获取目标区域负载数据和天气数据；对获取目标区域的负载数据和天气数据进行数据清洗，所述负载数据包括日期、目标区域下乡镇的负载率，天气数据包括日期、目标区域气温；对进行数据清洗后的数据进行特征工程处理，得到若干维度数据；基于GAT‑LSTM时空图算法网络和STGCN‑MLP时空图算法网络构建双时空图多目标算法模型；将所得若干维度数据输入所述建双时空图多目标算法模型进行预测，得到目标区域下属乡镇的负载率预测结果。本发明在各种复杂多变的节日情况下仍能保持稳定预测，增强了模型稳定性。
主权项：1.一种利用GAT-LSTMSTGCN-MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、从数据中台和气象网站获取目标区域负载数据和天气数据；步骤二、对步骤一获取目标区域的负载数据和天气数据进行数据清洗，所述负载数据包括日期、目标区域下乡镇的负载率，天气数据包括日期、目标区域气温；步骤三、对步骤二进行数据清洗后的数据进行特征工程处理，得到若干维度数据；步骤四、基于GAT-LSTM时空图算法网络和STGCN-MLP时空图算法网络构建双时空图多目标算法模型；步骤五、将步骤三所得若干维度数据输入所述建双时空图多目标算法模型进行预测，得到目标区域下属乡镇的负载率预测结果。
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