【摘 要】
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面向综合能源系统中多元负荷和可再生能源出力以及天气因素之间复杂耦合关系的挖掘需求，提出了一种基于改进时空图卷积网络的综合能源系统超短期联合预测方法。首先，将综合能源系统中的多元负荷、可再生能源出力、天气因素均映射为图结构数据形式，采用最大信息系数计算各输入变量间的相关性，将其作为节点相连边的加权值构造邻接矩阵；其次，在对时空图卷积运算改进的基础上简化了模型的参数结构；最后，建立基于Seq2Seq架
【基金项目】
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国家重点研发计划（2022YFB3105102）；
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面向综合能源系统中多元负荷和可再生能源出力以及天气因素之间复杂耦合关系的挖掘需求，提出了一种基于改进时空图卷积网络的综合能源系统超短期联合预测方法。首先，将综合能源系统中的多元负荷、可再生能源出力、天气因素均映射为图结构数据形式，采用最大信息系数计算各输入变量间的相关性，将其作为节点相连边的加权值构造邻接矩阵；其次，在对时空图卷积运算改进的基础上简化了模型的参数结构；最后，建立基于Seq2Seq架构的改进时空图卷积网络模型，引入自回归层改善了非线性部分对于输入数据的敏感度。仿真结果说明相对于其它模型，本文所提模型在综合能源系统的超短期预测方面具有更佳的预测性能。
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