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基于集成学习的负荷聚合商需求响应潜力概率预测模型
1
作者
叶尔森·赛里克
杨希
+3 位作者
李美颐
李娜
葛鑫鑫
王飞
《电测与仪表》
北大核心
2025年第4期88-96,共9页
对负荷聚合商的需求响应(demand response, DR)潜力进行日前预测可为负荷聚合商在电力市场中的投标报价提供重要参考信息,降低其市场交易风险。针对单一点预测模型在可靠性和泛化性方面的不足,文中提出了一种基于集成学习的负荷聚合商日...
对负荷聚合商的需求响应(demand response, DR)潜力进行日前预测可为负荷聚合商在电力市场中的投标报价提供重要参考信息,降低其市场交易风险。针对单一点预测模型在可靠性和泛化性方面的不足,文中提出了一种基于集成学习的负荷聚合商日前DR潜力概率预测模型,可有效提高概率预测模型的精度和泛化能力。首先提取影响负荷聚合商DR潜力的多元特征,并采用基于支持向量机的递归特征消除法(support vector machine recursive feature elimination, SVM-RFE)筛选特征;其次,基于非参数核密度估计分别建立多个单一概率预测模型;最后建立“重复博弈,动态更新”的负荷聚合商DR潜力集成概率预测模型,该模型通过重复博弈自适应学习每个基模型的权重,并随着时间的推移动态更新。仿真实验表明文中所提概率预测模型相较单一预测模型具有更好的预测精度和泛化性。
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关键词
负荷聚合商
需求响应潜力
集成学习
概率预测
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职称材料
需求响应资源潜力评估方法、应用及展望
被引量：
25
2
作者
王飞
李美颐
+4 位作者
张旭东
陈宋宋
李康平
姚良忠
王俊龙
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第21期173-191,共19页
需求响应(DR)资源潜力评估是指对特定对象在约定的控制方式下参与某一时间段内DR潜力的大小进行量化估计。作为DR研究的关键基础问题,DR潜力评估在灵活资源聚合、市场交易决策、虚拟电厂优化运行等方面均发挥着重要作用。首先,分别从DR...
需求响应(DR)资源潜力评估是指对特定对象在约定的控制方式下参与某一时间段内DR潜力的大小进行量化估计。作为DR研究的关键基础问题,DR潜力评估在灵活资源聚合、市场交易决策、虚拟电厂优化运行等方面均发挥着重要作用。首先,分别从DR潜力的类型、评估的时间维度和空间维度以及思路框架4个分类维度梳理了DR潜力评估的研究进展,并分析不同维度DR潜力评估的应用场景。其次,总结了DR潜力评估的实际项目,以典型项目为例进行重点剖析,并通过国内外案例对比分析中国DR潜力评估项目未来的发展方向。然后,介绍了综合DR、低碳DR和动态DR这3类新型DR机制,并在此基础上对DR潜力评估面向新型电力系统的应用扩展进行了分析。最后,对未来DR潜力评估的研究方向进行了展望。
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关键词
需求响应
潜力
评估
新型电力系统
应用
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职称材料
题名
基于集成学习的负荷聚合商需求响应潜力概率预测模型
1
作者
叶尔森·赛里克
杨希
李美颐
李娜
葛鑫鑫
王飞
机构
国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心)
智慧用能及能效服务数字物理混合仿真实验室
华北电力大学
出处
《电测与仪表》
北大核心
2025年第4期88-96,共9页
基金
国网新疆电力有限公司科技项目(SGXJYX0 0XXJS2200051)
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项(2018YFE0122200)。
文摘
对负荷聚合商的需求响应(demand response, DR)潜力进行日前预测可为负荷聚合商在电力市场中的投标报价提供重要参考信息,降低其市场交易风险。针对单一点预测模型在可靠性和泛化性方面的不足,文中提出了一种基于集成学习的负荷聚合商日前DR潜力概率预测模型,可有效提高概率预测模型的精度和泛化能力。首先提取影响负荷聚合商DR潜力的多元特征,并采用基于支持向量机的递归特征消除法(support vector machine recursive feature elimination, SVM-RFE)筛选特征;其次,基于非参数核密度估计分别建立多个单一概率预测模型;最后建立“重复博弈,动态更新”的负荷聚合商DR潜力集成概率预测模型,该模型通过重复博弈自适应学习每个基模型的权重,并随着时间的推移动态更新。仿真实验表明文中所提概率预测模型相较单一预测模型具有更好的预测精度和泛化性。
关键词
负荷聚合商
需求响应潜力
集成学习
概率预测
Keywords
load aggregator
DR potential
ensemble learning
probabilistic forecasting
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
需求响应资源潜力评估方法、应用及展望
被引量：
25
2
作者
王飞
李美颐
张旭东
陈宋宋
李康平
姚良忠
王俊龙
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
国网河北省电力有限公司营销部
需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
上海交通大学智慧能源创新学院
武汉大学电气与自动化学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第21期173-191,共19页
基金
国家自然科学基金资助项目(52107103)
新疆维吾尔自治区重点研发计划资助项目(2022B01020-2)
国家电网有限公司科技项目(5108-202218280A-2-383-XG)。
文摘
需求响应(DR)资源潜力评估是指对特定对象在约定的控制方式下参与某一时间段内DR潜力的大小进行量化估计。作为DR研究的关键基础问题,DR潜力评估在灵活资源聚合、市场交易决策、虚拟电厂优化运行等方面均发挥着重要作用。首先,分别从DR潜力的类型、评估的时间维度和空间维度以及思路框架4个分类维度梳理了DR潜力评估的研究进展,并分析不同维度DR潜力评估的应用场景。其次,总结了DR潜力评估的实际项目,以典型项目为例进行重点剖析,并通过国内外案例对比分析中国DR潜力评估项目未来的发展方向。然后,介绍了综合DR、低碳DR和动态DR这3类新型DR机制,并在此基础上对DR潜力评估面向新型电力系统的应用扩展进行了分析。最后,对未来DR潜力评估的研究方向进行了展望。
关键词
需求响应
潜力
评估
新型电力系统
应用
Keywords
demand response(DR)
potential
assessment
new power system
application
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习的负荷聚合商需求响应潜力概率预测模型
叶尔森·赛里克
杨希
李美颐
李娜
葛鑫鑫
王飞
《电测与仪表》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
需求响应资源潜力评估方法、应用及展望
王飞
李美颐
张旭东
陈宋宋
李康平
姚良忠
王俊龙
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023
25
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
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