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家庭集聚需求侧响应策略分析
被引量：
10
1
作者
顾默
董树锋
+3 位作者
张舒鹏
王海林
焦昊
陈锦铭
《电力工程技术》
北大核心
2022年第4期100-107,共8页
在智能用电的背景下,家庭用户可通过参加电力需求响应促进电力系统的安全稳定和经济运行,并获得额外收益,据此文中提出了一种家庭集聚需求侧响应策略。首先,提出家庭集群化的理念,将居民家庭聚合为社区进行管理并设计居民侧的响应机制;...
在智能用电的背景下,家庭用户可通过参加电力需求响应促进电力系统的安全稳定和经济运行,并获得额外收益,据此文中提出了一种家庭集聚需求侧响应策略。首先,提出家庭集群化的理念,将居民家庭聚合为社区进行管理并设计居民侧的响应机制;其次,考虑需求响应时的居民用电习惯与影响因素,构建家庭用电的可响应负荷函数,对家庭的需求侧响应潜力进行量化,并在此基础上设计兼顾完成度和用户体验的家庭需求响应策略;最后,提出评价响应策略的3个具体指标,即任务完成率、用户不适度和经济效益,并用算例验证了所提策略的有效性和经济性。
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关键词
需求侧响应
家庭集群化
用户体验
负荷管理
集中式储能
电力市场
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职称材料
基于时间卷积网络与图注意力网络的分行业日售电量预测方法
被引量：
19
2
作者
顾默
赵兵
陈昊
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1287-1296,共10页
为控制电力成本及提高电力部门绩效考核能力,需要高效准确地进行日售电量预测。深度学习卷积神经网络常被用于电力数据预测,但由于其输入数据信息量有限,现有模型预测存在上限,致使其存在难以捕捉长时特征等问题。为高效准确地预测日售...
为控制电力成本及提高电力部门绩效考核能力,需要高效准确地进行日售电量预测。深度学习卷积神经网络常被用于电力数据预测,但由于其输入数据信息量有限,现有模型预测存在上限,致使其存在难以捕捉长时特征等问题。为高效准确地预测日售电量,提出了一种基于时间卷积网络与图注意力网络相结合的分行业日售电量预测方法,搭建了高维度分行业日售电量预测模型。该方法可同时输入多个行业的日售电量,提取反映单个行业时序特征的高维变量,将多个行业的高维变量进行拼接学习,得到各行业之间的影响因素。通过多个行业日售电量的集成增加输入数据的信息量,从而实现各行业的日售电量预测。以中国东南某城市的21个行业日售电量为实际算例,上述方法的平均误差为4.03%。与时间卷积网络、门控循环单元网络、Facebook的Prophet模型、M4冠军模型指数平滑递归神经网络等进行对比,实验表明,所提出的分行业日售电量预测模型具有更高的预测精度。
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关键词
日售电量预测
时间卷积网络
图注意力网络
高维变量
时序特征
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职称材料
题名
家庭集聚需求侧响应策略分析
被引量：
10
1
作者
顾默
董树锋
张舒鹏
王海林
焦昊
陈锦铭
机构
浙江大学电气工程学院
国网江苏省电力有限公司
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2022年第4期100-107,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077193)。
文摘
在智能用电的背景下,家庭用户可通过参加电力需求响应促进电力系统的安全稳定和经济运行,并获得额外收益,据此文中提出了一种家庭集聚需求侧响应策略。首先,提出家庭集群化的理念,将居民家庭聚合为社区进行管理并设计居民侧的响应机制;其次,考虑需求响应时的居民用电习惯与影响因素,构建家庭用电的可响应负荷函数,对家庭的需求侧响应潜力进行量化,并在此基础上设计兼顾完成度和用户体验的家庭需求响应策略;最后,提出评价响应策略的3个具体指标,即任务完成率、用户不适度和经济效益,并用算例验证了所提策略的有效性和经济性。
关键词
需求侧响应
家庭集群化
用户体验
负荷管理
集中式储能
电力市场
Keywords
demand response
family clustering
user experience
load management
centralized energy storage
electricity market
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
基于时间卷积网络与图注意力网络的分行业日售电量预测方法
被引量：
19
2
作者
顾默
赵兵
陈昊
机构
中国电力科学研究院有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1287-1296,共10页
文摘
为控制电力成本及提高电力部门绩效考核能力,需要高效准确地进行日售电量预测。深度学习卷积神经网络常被用于电力数据预测,但由于其输入数据信息量有限,现有模型预测存在上限,致使其存在难以捕捉长时特征等问题。为高效准确地预测日售电量,提出了一种基于时间卷积网络与图注意力网络相结合的分行业日售电量预测方法,搭建了高维度分行业日售电量预测模型。该方法可同时输入多个行业的日售电量,提取反映单个行业时序特征的高维变量,将多个行业的高维变量进行拼接学习,得到各行业之间的影响因素。通过多个行业日售电量的集成增加输入数据的信息量,从而实现各行业的日售电量预测。以中国东南某城市的21个行业日售电量为实际算例,上述方法的平均误差为4.03%。与时间卷积网络、门控循环单元网络、Facebook的Prophet模型、M4冠军模型指数平滑递归神经网络等进行对比,实验表明,所提出的分行业日售电量预测模型具有更高的预测精度。
关键词
日售电量预测
时间卷积网络
图注意力网络
高维变量
时序特征
Keywords
forecast for daily electricity sales
time convolution network
graph attention network
high-dimensional variables
temporal characteristics
分类号
TM715 [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
家庭集聚需求侧响应策略分析
顾默
董树锋
张舒鹏
王海林
焦昊
陈锦铭
《电力工程技术》
北大核心
2022
10
在线阅读
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职称材料
2
基于时间卷积网络与图注意力网络的分行业日售电量预测方法
顾默
赵兵
陈昊
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
19
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