基于复杂网络与图神经网络的电力需求预测方法

本发明涉及数据分析技术领域，揭露了一种基于复杂网络与图神经网络的电力需求预测方法，所述方法包括：识别多源时序特征数据集之间的耦合关系，并利用多源时序特征数据集和耦合关系构建电力需求复杂网络，通过图神经网络对电力需求复杂网络进行特征学习，生成电力需求预测模型，对电力需求预测模型进行剪枝，得到轻量化预测模型，利用轻量化预测模型对待分析电力数据进行需求分析，得到目标预测需求，对目标预测需求进行特征归因分析，得到特征贡献度，并根据特征贡献度生成需求预测原因，根据目标预测需求和需求预测原因生成电力需求预测结果。本发明有效满足新质生产力发展背景下对电力需求预测提出的高精度、实时性和可信性要求。