基于SOM需求响应潜力的居民用户优化聚合模型

发布时间：2018-06-29 16:20

  本文选题：响应潜力 + 自组织映射(SOM)　； 参考：《电力建设》2017年07期

【摘要】：充分挖掘聚合对象的需求响应(demand response,DR),合理聚合响应能力高、违约率低的优质用户,是负荷聚合商(load aggregator,LA)保障收益、降低风险、提高市场竞争力的有效途径。首先根据居民用户负荷的用电特性将负荷分类,并建立相应的响应模型;其次,以居民用户24个时段响应潜力值构成的需求响应潜力向量作为自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络算法的输入向量进行训练学习,得到居民用户的响应类型及响应等级的分类;再次,计及响应过程中用户响应违约的概率,建立了考虑风险的LA用户优化聚合模型;最后,通过算例分析验证了模型的正确性和有效性。
[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.
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);华北电力大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51607068) 北京市自然科学基金项目(3164051) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015MS81)~~
【分类号】：TM73;TM76

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本文编号：2082678