Enhanced Load Forecasting with GAT-LSTM: Leveraging Grid and Temporal Features

📄 arXiv: 2502.08376v1 📥 PDF

作者: Ugochukwu Orji, Çiçek Güven, Dan Stowell

分类: cs.LG, eess.SP

发布日期: 2025-02-12

💡 一句话要点

提出GAT-LSTM模型，融合电网和时序特征，提升电力负荷预测精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 电力负荷预测 图注意力网络 长短期记忆网络 时空数据 智能电网

📋 核心要点

  1. 可再生能源的引入增加了电网的复杂性和不确定性，对准确的电力负荷预测提出了更高的要求。
  2. GAT-LSTM模型通过融合图注意力网络和长短期记忆网络，并结合电网边缘属性，有效捕捉空间和时间依赖关系。
  3. 实验结果表明，GAT-LSTM模型在电力负荷预测任务上显著优于现有方法，各项指标均有大幅提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种混合模型GAT-LSTM，结合了图注意力网络（GAT）和长短期记忆网络（LSTM），用于提高电力负荷预测的准确性。该模型的关键创新在于将线路容量和效率等边缘属性融入注意力机制，从而能够动态地捕捉基于电网特定物理和运行约束的空间关系。此外，通过对空间图嵌入和时间序列特征进行早期融合，该模型有效地学习和预测空间依赖性和时间模式之间的复杂交互，从而提供电力系统动态的真实表示。在巴西电力系统数据集上的实验评估表明，GAT-LSTM模型显著优于现有最优模型，MAE降低了21.8%，RMSE降低了15.9%，MAPE降低了20.2%。这些结果突出了GAT-LSTM模型的鲁棒性和适应性，使其成为电网管理和能源规划应用的强大工具。

🔬 方法详解

问题定义：电力负荷预测对于电网的有效运行和规划至关重要。现有方法难以充分利用电网的空间结构信息，特别是线路容量和效率等关键的边缘属性，导致预测精度受限。此外，现有模型对空间依赖性和时间模式之间的复杂交互建模能力不足。

核心思路：本文的核心思路是将电网建模为图结构，利用图注意力网络（GAT）学习节点之间的空间依赖关系，并结合长短期记忆网络（LSTM）处理时间序列数据。通过将电网的边缘属性融入GAT的注意力机制，使模型能够更准确地捕捉电网的物理和运行约束。同时，采用早期融合策略，将空间图嵌入和时间序列特征进行有效整合，从而更好地学习空间和时间模式之间的复杂交互。

技术框架：GAT-LSTM模型的整体架构包含以下几个主要模块：1) 图构建模块：将电网建模为图结构，节点表示电网中的区域，边表示区域之间的电力线路。2) 图注意力网络（GAT）模块：利用GAT学习节点之间的空间依赖关系，并将边缘属性融入注意力机制。3) 长短期记忆网络（LSTM）模块：利用LSTM处理时间序列数据，捕捉时间模式。4) 融合模块：采用早期融合策略，将GAT输出的空间图嵌入和LSTM输出的时间序列特征进行融合。5) 预测模块：利用融合后的特征进行电力负荷预测。

关键创新：该模型最重要的技术创新点在于将电网的边缘属性（如线路容量和效率）融入图注意力网络的注意力机制中。与传统的图神经网络相比，该方法能够更准确地捕捉电网的物理和运行约束，从而提高预测精度。此外，早期融合策略也是一个创新点，它能够更好地学习空间和时间模式之间的复杂交互。

关键设计：GAT模块采用多头注意力机制，以提高模型的表达能力。LSTM模块采用标准的LSTM结构。损失函数采用均方误差（MSE）。模型的训练采用Adam优化器。具体参数设置（如GAT的层数、LSTM的隐藏层大小等）通过实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在巴西电力系统数据集上的实验结果表明，GAT-LSTM模型显著优于现有最优模型，MAE降低了21.8%，RMSE降低了15.9%，MAPE降低了20.2%。这些结果表明，GAT-LSTM模型在电力负荷预测任务上具有很强的竞争力，能够有效地提高预测精度。

🎯 应用场景

GAT-LSTM模型可应用于智能电网管理、能源规划和需求响应等领域。通过提高电力负荷预测的准确性，可以优化电网运行，降低能源损耗，提高可再生能源的利用率，并为电网规划提供更可靠的依据。该模型还可用于预测其他类型的时空数据，如交通流量和空气质量。

📄 摘要（原文）

Accurate power load forecasting is essential for the efficient operation and planning of electrical grids, particularly given the increased variability and complexity introduced by renewable energy sources. This paper introduces GAT-LSTM, a hybrid model that combines Graph Attention Networks (GAT) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. A key innovation of the model is the incorporation of edge attributes, such as line capacities and efficiencies, into the attention mechanism, enabling it to dynamically capture spatial relationships grounded in grid-specific physical and operational constraints. Additionally, by employing an early fusion of spatial graph embeddings and temporal sequence features, the model effectively learns and predicts complex interactions between spatial dependencies and temporal patterns, providing a realistic representation of the dynamics of power grids. Experimental evaluations on the Brazilian Electricity System dataset demonstrate that the GAT-LSTM model significantly outperforms state-of-the-art models, achieving reductions of 21. 8% in MAE, 15. 9% in RMSE and 20. 2% in MAPE. These results underscore the robustness and adaptability of the GAT-LSTM model, establishing it as a powerful tool for applications in grid management and energy planning.