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作者：任润虎;戴天乐;郭巨新;
单位：内蒙古电力(集团)有限责任公司乌兰察布供电分公司;天津大学智能与计算学部;
摘要：针对传统图卷积模型仅考虑静态或动态邻接矩阵的单一生成方式，以及建模风电场机组之间的时空相关性上具有较强的局限性，提出一种融合静态邻接矩阵和动态邻接矩阵的时空自适应模型。首先，根据风电场节点间的空间距离及差分相似性特征，预定义静态邻接矩阵；其次，使用时空自注意力机制提取数据的高维特征，同时生成时空嵌入矩阵，用于引导动态邻接矩阵生成；最后，整合门控循环单元和图神经网络，融合预定义的静态邻接矩阵和实时生成的动态邻接矩阵，使用时空自适应图卷积循环模块进行风电功率预测。算例结果表明，所提模型有助于提高风电功率预测的预测精度。
关键词：风电功率预测;时空自注意力机制;图卷积模型;门控循环单元
