【摘 要】
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居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同
【机 构】
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云南电网有限责任公司电力科学研究院,华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程系,国网青海省电力公司
【基金项目】
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云南省新能源重大科技专项(2013ZB005);云南电网有限责任公司科技项目(YNKJQQ00000280);华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室开放课题资助项目(LAPS15009,LAPS16007,LAPS16015)~~
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居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同时间尺度下用电行为的6个特征;在此基础上,提出了一种基于引力搜索算法的用户用电模式分类模型;最后,对实测居民用电数据进行聚类,并对各类用户的用电模式及其参与需求侧响应的潜力进行了分析。
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