审稿意见

一、总体评价

《基于图注意网络的超短期风电预测模型》一文提出了一种结合图注意力网络（GAT）和时间卷积网络（TCN）的风电功率预测模型，旨在解决传统预测模型难以充分挖掘风电功率深层特征的问题。文章结构清晰，逻辑严密，方法科学，数据详实，实验结果具有说服力，为风电功率预测领域提供了新的思路和解决方案。总体上，该文章具有较高的学术价值和实践意义，基本符合《中国电力》杂志的投稿要求。

二、具体内容评价

研究背景与意义
文章详细阐述了风电功率预测的重要性和现有预测方法的局限性，明确指出了研究的必要性和紧迫性。
介绍了图神经网络在风电功率预测中的应用前景，为文章的创新点提供了坚实的理论基础。
文献综述
对风电功率预测的物理模型、统计模型和人工智能模型进行了系统的综述，总结了各类模型的优缺点，为本文的研究定位提供了清晰的背景。
模型构建
模型构建部分详细描述了数据预处理、图拓扑结构构建、GAT模型和TCN模型的应用以及预测评价指标和损失函数的选择，内容全面且深入。
创新性地将地理距离和DTW距离相结合来构建图拓扑结构，并通过参数融合生成最优图形拓扑，体现了作者在模型设计上的独到见解。
实验与结果分析
实验设计合理，采用了多个对比模型进行验证，确保了结果的可靠性和说服力。
结果分析部分通过图表展示了不同模型的预测性能，数据详实，结论明确。
对模型参数的敏感性进行了分析，体现了研究的严谨性。
结论与展望
结论部分总结了文章的主要发现，指出了模型的优点和局限性。
对未来工作的展望具有前瞻性，为后续研究提供了方向。
三、修改建议

语言精炼与表述清晰
部分段落表述略显冗长，建议进一步精炼语言，提高文章的可读性。
对于部分专业术语和复杂公式，建议增加适当的解释和说明，便于非专业读者理解。
增强图表的解释性
图表是展示研究结果的重要工具，建议增加对图表内容的详细解释和说明，以便读者更好地理解数据背后的意义。
补充模型局限性讨论
尽管文章提到了模型的局限性，但讨论仍显不足。建议进一步补充模型在不同场景下的适用性和限制条件，为读者提供更全面的认识。
增加实际应用案例
为增强文章的应用价值，建议增加一两个实际应用案例，展示模型在实际风电场预测中的应用效果。
四、审稿结论

综上所述，《基于图注意网络的超短期风电预测模型》一文在风电功率预测领域提出了新的思路和方法，具有较高的学术价值和实践意义。建议作者在语言精炼、图表解释、模型局限性讨论和实际应用案例等方面进行修改和完善后，考虑予以录用。期待该研究成果能够为风电功率预测领域的发展做出积极贡献。