本文選題：響應(yīng)潛力 + 自組織映射(SOM)�。� 參考：《電力建設(shè)》2017年07期

【摘要】：充分挖掘聚合對象的需求響應(yīng)(demand response,DR),合理聚合響應(yīng)能力高、違約率低的優(yōu)質(zhì)用戶,是負荷聚合商(load aggregator,LA)保障收益、降低風(fēng)險、提高市場競爭力的有效途徑。首先根據(jù)居民用戶負荷的用電特性將負荷分類,并建立相應(yīng)的響應(yīng)模型;其次,以居民用戶24個時段響應(yīng)潛力值構(gòu)成的需求響應(yīng)潛力向量作為自組織映射(self-organizing map,SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸入向量進行訓(xùn)練學(xué)習(xí),得到居民用戶的響應(yīng)類型及響應(yīng)等級的分類;再次,計及響應(yīng)過程中用戶響應(yīng)違約的概率,建立了考慮風(fēng)險的LA用戶優(yōu)化聚合模型;最后,通過算例分析驗證了模型的正確性和有效性。
[Abstract]:It is an effective way for load aggregator LA (load aggregator LA) to fully exploit the demand response Dr (demand response Dr) of aggregation objects, and to reasonably aggregate users with high response ability and low default rate, which is an effective way to ensure income, reduce risks and improve market competitiveness. First, the load is classified according to the characteristics of the household load, and the corresponding response model is established. The demand response potential vector, which is composed of the response potential value of the resident user in 24 periods, is used as the input vector of the self-organizing mapping (self-organizing Map-SOM) neural network algorithm to obtain the response type and the classification of the response level of the resident user. Thirdly, Taking into account the probability of user response to default, a LA user optimization aggregation model considering risk is established. Finally, the correctness and validity of the model are verified by an example.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));華北電力大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51607068) 北京市自然科學(xué)基金項目(3164051) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2015MS81)~~
【分類號】：TM73;TM76

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本文編號：2082678