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| 负荷数据特征分析的用户集群需求响应潜力预测方法 | |
| 作者姓名： | 黄奇峰 杨世海 段梅梅 孔月萍 丁泽诚 |
| 作者单位： | 国网江苏省电力有限公司 营销服务中心,南京 210019 |
| 基金项目： | 国网江苏省电力有限公司科技项目（J2022127） |
| 摘 要： | 随着电力市场改革的逐步推进,需求响应将在未来新型电力系统中发挥越来越重要作用.针对目前DR潜力计算过程繁琐、用户数据不足的问题,提出了一种基于用户历史负荷、气温和电价数据的用户集群DR潜力预测方法.首先,通过对用户的历史负荷曲线进行数据处理和信息提取,从月负荷规律性、日负荷波动性、峰谷一致性3个方面对各用户的用电行为进行特征值计算,形成评估用户类型的指标体系.继而,提出基于时序带有外部输入的非线性自回归神经网络的用户负荷和DR潜力预测方法.最后,以工业用户为例采用Meanshift算法实现用户集群划分,并对通用零部件制造行业的DR调节功率进行预测,经与实际调节功率数据进行对比分析,验证了本文所提方法的有效性. |
| 关 键 词： | 负荷数据 需求响应潜力 负荷特征 用户集群 非线性自回归神经网络 |
| 收稿时间： | 2023-07-15 |
| 修稿时间： | 2023-10-20 |
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