计及多重时空相关性的配电网净负荷预测方法及系统

本发明公开计及多重时空相关性的配电网净负荷预测方法及系统，属于电力系统技术领域；预测方法包括：基于配电网历史净负荷数据和多维气象数据，通过XGBoost极限梯度提升算法分析各类型气象特征对净负荷预测的重要性，通过逐级性能实验进行特征筛选；基于筛选后的气象特征历史数据，通过模糊C均值聚类算法对不同天气类型净负荷数据进行聚类；基于小波变换提取净负荷高低频分量，并进行分量重构；针对重构后的高频分量，基于GCN‑LSTM提取多重时空特征进行预测；针对重构后的低频分量，基于LSTM进行净负荷时序预测；根据实际净负荷值与高、低频融合预测值，采用评价指标，对预测结果的准确度与适应性进行量化分析。