一种利用GAT-LSTM&STGCN-MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法

本发明提供一种利用GAT‑LSTM&STGCN‑MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法，包括：从数据中台和气象网站获取目标区域负载数据和天气数据；对获取目标区域的负载数据和天气数据进行数据清洗，所述负载数据包括日期、目标区域下乡镇的负载率，天气数据包括日期、目标区域气温；对进行数据清洗后的数据进行特征工程处理，得到若干维度数据；基于GAT‑LSTM时空图算法网络和STGCN‑MLP时空图算法网络构建双时空图多目标算法模型；将所得若干维度数据输入所述建双时空图多目标算法模型进行预测，得到目标区域下属乡镇的负载率预测结果。本发明在各种复杂多变的节日情况下仍能保持稳定预测，增强了模型稳定性。