一种基于图注意力机制及深度可分离卷积的母线负荷预测方法

本发明公开了一种基于图注意力机制及深度可分离卷积的母线负荷预测方法，涉及电力系统智能负荷预测技术领域，包括利用母线及气象数据构建时空图数据，建立节点特征矩阵与邻接矩阵以形成全连接时空图；基于多尺度趋势分解与图注意力机制提取母线时空特征，结合深度可分离卷积进行特征压缩与残差预测；采用动态趋势残差融合门控机制，将趋势预测与残差预测结果加权融合输出母线负荷预测值。本发明所述方法通过将母线及气象特征构建为全连接时空图，模型能够自适应地计算节点间的注意力权重，实现母线间空间耦合关系的精准捕获；再通过多尺度趋势分解与动态门控融合机制，有效区分长期趋势与短期扰动，实现高精度的负荷预测。