基于改进动静态图注意力的电力时序预测方法及相关装置

本发明公开了一种基于改进动静态图注意力的电力时序预测方法及相关装置，包括：获取电力时序数据；将所述电力时序数据输入时序预测模型，输出预测结果；其中，所述时序预测模型包括：多尺度时间卷积模块，利用门控机制提取时序相关性；图注意力模块，使用两个独立的图注意力网络来聚合动态和静态矩阵的信息，以优化时序特征；动静态图学习模块，通过动静态图学习层自适应学习生成动态图的映射函数与静态图的邻接矩阵，对不同数据之间的隐藏关系进行捕捉。本发明的目的在于解决传统的预测模型往往忽略电网数据的时空特性，导致预测准确性不足的问题。