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基于双层聚类和时空图注意力网络的台区集群电
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摘要：研究背景与问题 近年来，随着配电变压器（以下简称“配变”）在电力系统中的广泛应用，台区电压预测成为电力系统稳定运行的关键环节。然而，当前配变台区电压预测研究主要集中
研究背景与问题
近年来，随着配电变压器（以下简称“配变”）在电力系统中的广泛应用，台区电压预测成为电力系统稳定运行的关键环节。然而，当前配变台区电压预测研究主要集中于时间序列建模的单点预测，对配变间复杂的时空相关性建模不足，尤其是在大规模配变集群场景下，其扩展性和计算效率存在明显不足。因此，如何有效构建配变间时空相关性模型，提高电压预测的准确性和效率，成为当前研究的热点问题。
研究方法
针对上述问题，本文提出了一种基于长短时间尺度双层聚类与时空图注意力网络的电压预测方法。首先，在短时间尺度上，采用双层聚类算法对配变进行聚类，以提取配变间的时空关联特征。其次，在长时间尺度上，利用时空图注意力网络对聚类后的配变进行电压预测，从而实现配变间时空相关性的建模。具体步骤如下： 1. 对配变进行短时间尺度上的双层聚类，将具有相似时空特征的配变归为一类； 2. 基于聚类结果，构建时空图，其中节点代表配变，边代表配变间的时空关联； 3. 利用时空图注意力网络对时空图进行学习，提取配变间的时空关联特征； 4. 在长时间尺度上，根据提取的时空关联特征，对配变进行电压预测。
核心结果
本文所提出的方法在多个实际场景的电压预测中取得了良好的效果。与传统方法相比，该方法在预测准确率和计算效率方面均有显著提升。具体表现为： 1. 预测准确率提高：通过双层聚类和时空图注意力网络，有效提取了配变间的时空关联特征，提高了电压预测的准确性； 2. 计算效率提升：相较于传统方法，本文提出的方法在计算过程中，对配变间的时空关联特征进行了有效压缩，降低了计算复杂度，提高了计算效率。
结论与意义
本文提出了一种基于双层聚类和时空图注意力网络的电压预测方法，有效解决了当前配变台区电压预测研究中存在的扩展性和计算效率不足的问题。该方法在多个实际场景中取得了良好的效果，为配变台区电压预测提供了新的思路和方法。此外，本文的研究成果对于提高电力系统稳定运行、降低能源消耗等方面具有重要的理论意义和应用价值。
文章来源：《浙江电力》 网址: http://www.zhejiangdianli.cn/qikandaodu/2026/1027/332.html