一种基于时空图神经网络的光伏发电能力预测方法、系统及介质

本发明公开一种基于时空图神经网络的光伏发电能力预测方法、系统及介质，该方法包括：对电力系统历史数据进行预处理；将多个发电站划分为多个聚类，将电力系统抽象为拓扑图，每个聚类被视为拓扑图的一个节点；采用时间自注意力网络模型学习拓扑图的时间特征；采用空间图卷积网络模型学习拓扑图的空间特征；采用因子式结构堆叠时间自注意力网络和空间图卷积网络；使用全连接层进行预测。本发明通过将光伏发电系统建模为图模型，能够有效捕捉不同发电站之间的空间关系和时间依赖性，从而实现更高效的数据处理，不仅减少了冗余信息，还能优化数据流，通过减少对原始数据的直接操作，降低了对存储资源的需求，进而提高了硬件的处理速度。