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基于大数据结构方程模型及分位数回归的用户需求响应分析
被引量：
7
1
作者
李峰
陈松波
+3 位作者
顾洁
时亚军
金之俭
彭虹桥
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2019年第3期120-128,共9页
研究用户用电行为是电力公司把握市场动态、提供差异化服务的基础。传统的用电行为分析大多基于用户电表信息制定电价及需求响应机制,对用户的基本信息及反馈意见等缺乏深度挖掘,该文提出一种基于多维用户信息的用户需求响应电量分析方...
研究用户用电行为是电力公司把握市场动态、提供差异化服务的基础。传统的用电行为分析大多基于用户电表信息制定电价及需求响应机制,对用户的基本信息及反馈意见等缺乏深度挖掘,该文提出一种基于多维用户信息的用户需求响应电量分析方法,针对用户数据规模大、维度高的特点,采用均值处理压缩数据规模;通过Kendall系数及结构方程模型分别对用户需求响应电量与用户的基本信息进行相关性分析,分别得到用户需求响应关联因素的直接影响路径及结构影响路径;基于此,利用分位数回归模型对新增用户的需求响应电量进行概率预测。算例分析表明:用户的需求响应电量与基本信息之间存在结构影响路径;通过对用户需求响应电量的概率预测,能较好地把握用户需求响应电量的分布,为电力公司制定需求响应机制及精细化服务提供指导。
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关键词
用户需求响应电量分析
结构方程模型
分位数回归
Kendall相关系数
结构影响路径
概率预测
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职称材料
题名
基于大数据结构方程模型及分位数回归的用户需求响应分析
被引量：
7
1
作者
李峰
陈松波
顾洁
时亚军
金之俭
彭虹桥
机构
中国南方电网广东电网有限责任公司计划发展部
上海交通大学电子信息与电气工程学院大数据工程技术研究中心
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2019年第3期120-128,共9页
基金
国家重点基础研究发展计划(2016YFB0900101)
文摘
研究用户用电行为是电力公司把握市场动态、提供差异化服务的基础。传统的用电行为分析大多基于用户电表信息制定电价及需求响应机制,对用户的基本信息及反馈意见等缺乏深度挖掘,该文提出一种基于多维用户信息的用户需求响应电量分析方法,针对用户数据规模大、维度高的特点,采用均值处理压缩数据规模;通过Kendall系数及结构方程模型分别对用户需求响应电量与用户的基本信息进行相关性分析,分别得到用户需求响应关联因素的直接影响路径及结构影响路径;基于此,利用分位数回归模型对新增用户的需求响应电量进行概率预测。算例分析表明:用户的需求响应电量与基本信息之间存在结构影响路径;通过对用户需求响应电量的概率预测,能较好地把握用户需求响应电量的分布,为电力公司制定需求响应机制及精细化服务提供指导。
关键词
用户需求响应电量分析
结构方程模型
分位数回归
Kendall相关系数
结构影响路径
概率预测
Keywords
user’s demand response analysis
structure equation modeling
quantile regression
Kendall coefficients
structural affecting path
probabilistic prediction
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于大数据结构方程模型及分位数回归的用户需求响应分析
李峰
陈松波
顾洁
时亚军
金之俭
彭虹桥
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2019
7
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