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本发明公开了一种电力区域负荷的图神经网络预测方法，包括如下步骤：1、建立区域电力特征库，提取出负荷预测的训练集、验证集和测试集；2、挖掘各个信息数据之间以及信息与预测对象之间的关联关系，采用斯皮尔曼相关系数与皮尔逊相关系数对关联关系进行量化表征；3、将多种外源信息及其关联关系转换成包含节点和边的图结构数据，获取区域负荷信息图；4、构建基于深度图残差卷积网络的负荷预测模型，实现区域负荷信息图到预测目标功率的非线性映射；5、将训练集中的训练样本分成若干个批次并按批次送入负荷预测模型中进行训练，并用验
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113822467 A
(43)申请公布日 2021.12.21
(21)申请号 202110976490.9 H02J 3/00 (2006.01)
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