基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法及装置

本申请实施例提供一种基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法及装置，其方法包括：根据电力系统中设备间的拓扑关系，构建电力系统拓扑模型；获取所述电力系统拓扑模型中每个节点的节点特征和其邻居节点的节点特征，并利用多头注意力机制融合图卷积网络对所述电力系统拓扑模型中每个节点的节点特征与其邻居节点的节点特征进行多个注意力头的特征聚合拼接，得到每个节点更新后的节点特征；获取每个节点的历史时间序列特征，并通过将每个节点的历史时间序列特征与更新后的节点特征进行融合处理，得到融合特征数据；通过将所述融合特征数据输入至训练好的深度神经网络预测模型中，得到所述每个节点的电力负荷预测结果。