基于支持向量机的家庭负荷控制策略研究
本文关键词:基于支持向量机的家庭负荷控制策略研究,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:针对家庭用户多样性的特点,提出基于支持向量机预测的家庭用电策略优化方案。根据不同家庭用户的历史用电数据,结合与电器使用情况密切相关的天气数据,基于支持向量机预测算法,对于不同用户在不同情况下的用电行为进行预测;在此基础上对用户的用电策略进行优化。仿真分析结果表明,基于支持向量机的预测能够较为准确的预测不同用户在不同情况下的用电情况,而优化策略也能够在兼顾用户用电习惯的同时达到降低用户电费支出、改善用户负荷曲线的目的。
【作者单位】: 国家电网北京市电力公司;华北电力大学电气与电子工程学院;中国电力科学院;
【关键词】: 需求响应 智能用电 支持向量机 家庭负荷控制
【基金】:国家电网总部科技项目(52020115001J)
【分类号】:TM73
【正文快照】: 随着人们生活水平的日益提高,家庭用户对于电能的使用量日益增加。在分时电价和其他激励措施的引导下,家庭用户的用电行为可以被调节,从而达到改善用户负荷曲线的目的。文献[1-3]探究了家庭用户与供电方的互动体系和运营模式,为家庭用户用电响应与用电优化策略的制定打下了基
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5 刘骏;;基于支持向量机方法的衢州降雪模型[A];第五届长三角气象科技论坛论文集[C];2008年
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7 赵晶;高隽;张旭东;谢昭;;支持向量机综述[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年
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10 侯澍e,
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