基于多场景评估的区域电网需求响应潜力.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于多场景评估的区域电网需求响应潜力.docx
基于多场景评估的区域电网需求响应潜力随着能源需求的不断增加和能源的日益短缺,区域电网需求响应潜力成为了当前电力领域探索的焦点。需求响应潜力指的是通过充分发挥用户可调节的负载及分布式能源的灵活性,来实现电力系统能源平衡、降低能源消耗和减少电力系统成本的一种技术手段。如何综合评估区域电网的需求响应潜力,成为了当前研究的重点和难点之一。首先,对于评估区域电网需求响应潜力,需要从电力系统的多个场景进行考虑。具体来说,需求响应的场景涉及到以下几个方面:季节、日变化、用户类型、负载耗能等。在季节方面,不同季节下用户对
智能电网需求侧用户响应潜力评估方法研究.docx
智能电网需求侧用户响应潜力评估方法研究智能电网是指通过先进的技术手段,包括信息技术、通信技术、控制技术等,实现电力系统在供需双方进行智能化交互,使电网运行更加高效、可靠和可持续。其中,需求侧用户的响应潜力评估是智能电网中重要的研究方向之一。本文将介绍智能电网需求侧用户响应潜力评估的方法,并探讨其在智能电网建设中的应用。一、需求侧用户响应潜力评估的意义需求侧用户的响应潜力评估对智能电网建设具有重要的意义。首先,通过评估需求侧用户的响应潜力,可以预测电力系统的负荷变化情况,提前调整发电计划,提高电力系统的供需
面向多类型用户负荷的需求响应潜力量化评估.docx
面向多类型用户负荷的需求响应潜力量化评估目录一、内容综述................................................21.1背景与意义...........................................21.2国内外研究现状.......................................3二、需求响应概述............................................42.1需求响应定义..............
一种基于深度森林的需求响应潜力评估方法.pdf
本发明公开了一种基于深度森林的需求响应潜力评估方法,它包括:采集用户用电历史数据和柔性负荷数据进行预处理,得到用户需求响应潜力分析数据,分为训练数据及验证数据;对所述训练数据进行抽样处理,得到抽样数据;根据BP反向传播算法将所述抽样数据作为输入生成并训练神经网络,根据数据规模与精度要求建立若干个神经网络识别模型;并将所述神经网络进行并联组合成深度森林模型;对深度森林模型进行验证;将目标用户的需求响应潜力分析数据输入至训练好的深度森林模型需求响应潜力预测,完成对目标用户的需求响应潜力评估;解决了现有技术方法
基于神经网络和强化学习的电网需求侧响应潜力评估及负荷转移方法.pdf
本申请涉及一种基于神经网络和强化学习的电网需求侧响应潜力评估及负荷转移方法,包括以下步骤:使用改进的k‑means聚类算法对海量的客户用电数据进行聚类生成用电行为标签,将客户数据聚类为无峰、单峰和多峰三类;搭建并训练多层感知机MLP神经网络模型,以客户96点工作日负荷数据和用电行为标签作为输入,挖掘输入数据与客户参与需求响应意愿和潜力之间的隐式映射关系;利用深度强化学习对所构建的负荷转移模型进行求解,输出最优的分时电价制定建议。本申请充分挖掘和利用客户用电数据特征,进而预测客户参与需求响应的意愿和潜力;提