[发明专利]一种基于时空图神经网络的多能源负荷预测方法

摘要

本发明提供了一种基于时空图神经网络的多能源负荷预测方法，包括如下步骤：选出日历特征，并获取综合能源系统中对应时间的电、热、冷负荷、气象特征数据；对各特征数据进行异常数据检测、线性插值、归一化处理，得到时间序列数据集；使用灰色关联度分析方法选择与电、热、冷负荷相关性较强的气象、日历特征，得到多能源负荷预测数据集；将多能源负荷预测数据集分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集中的数据对时空图神经网络进行训练，得到最优负荷预测模型；将测试集中的数据输入最优负荷预测模型，得到电、热、冷负荷预测结果。本发明利用时空图神经网络使多能源负荷预测模型的通用性更强，预测性能更高。