基于联邦时空图神经网络的新型电力系统多区域负荷预测研究

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基于联邦时空图神经网络的新型电力系统多区域负荷预测研究

更新时间：2025-09-18

- 基于联邦时空图神经网络的新型电力系统多区域负荷预测研究
- Issue 4, Pages: 101-107(2025)
- 作者机构：
  
  广西电力职业技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TM715;TP183
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (4): 101-107.
DOI：

[J]. 2025, (4): 101-107. DOI：

摘要

针对新型电力系统多区域负荷预测中动态空间依赖建模、时间多尺度特征提取与非独立同分布(Non-IID)数据协同优化的核心挑战，笔者提出联邦时空图神经网络框架。首先，设计基于元学习的动态图结构生成器，通过多头注意力机制自适应捕捉电网拓扑演化与气象耦合效应；其次，构建双通路时序编码器，融合门控机制实现从分钟级至季节级的多尺度特征提取；最后，开发差异化联邦聚合算法，结合注意力权重分配与梯度稀疏化技术，在隐私保护前提下高效处理Non-IID数据问题。基于SGCC-East和CEPRI-South数据集的实验结果表明：1)72 h负荷预测的RMSE降至17.85 MW

相比基准模型提升7.3%;2)联邦学习总传输量降低99.8%

20个区域协同训练时间缩短65%;3)成员推理攻击成功率为31.6%(ε=0.3)

预测精度损失为1.48%。该框架可为构建安全、高效的跨区域电力协同预测体系提供关键技术支撑。

Abstract

关键词

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references

牟文浩.基于联邦学习的电力物联网数据安全聚合算法研究[D].重庆大学,2022(09).

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王生,张和茂,王晓荣.基于CNN-LSTM-AM模型的短期电力负荷预测研究[J].电工电气,2025(05).

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