基于分量感知动态图Transformer的短期电力负荷预测

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摘 要：准确的短期负荷预测对于电力系统的稳定运行和有效调度至关重要。电力负荷数据因存在非线性、非平稳性而导致预测精度低。分解可以降低序列非平稳性的影响从而有效地提高预测精度，但现有分解预测方法缺乏对分解分量间关系的捕获且显著增加了预测时间。为此，提出分量感知动态图Transformer（component-aware dynamic graph Transformer，CDGT）模型。（剩余25277字）

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