[发明专利]一种基于图神经网络的短期风能数据预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的短期风能数据预测方法及装置，通过对历史风能数据进行数据预处理，得到标准历史风能数据；构建包括CNN模块、GNN模块和时序卷积模块的初始CGNN模型；将标准历史风能数据输入到初始CGNN模型中，以使CNN模块对标准历史风能数据进行特征提取，得到稀疏图邻接矩阵，GNN模块对稀疏图邻接矩阵进行节点信息融合，得到信息融合图结构，时序卷积模块对信息融合图结构进行高维特征提取，得到第一风能预测数据；将采集的待预测地区的第一历史风能数据输入CGNN模型中，得到短期风能预测数据；与现有技术相比，本发明通过构建CGNN模型，能综合考虑各信息节点间的关系，提高风能预测数据的准确性。