一种考虑非线性行为的用户图谱驱动电量预测方法及系统

本发明涉及一种考虑非线性行为的用户图谱驱动电量预测方法及系统，包括以下步骤：S1：获取用户历史用电数据、气象时间数据、用户画像数据和时间特征数据，并预处理；S2:构建动态用户相似性图谱；S3:基于用户动态相似性图谱，使用图注意力网络，捕获用户与其邻居节点之间的非线性关系，生成图嵌入特征；S4:基于气象时间数据采用时间序列模型，获取气象时间数据时间序列特征；S5:构建电力预测模型，基于获取的图嵌入特征和气象时间数据序列特征，结合用户画像数据和时间特征数据，获取最终的用户电量预测值。本发明实现对用户用电行为的全方位建模，能够显著提升预测的准确性和鲁棒性。