【摘 要】
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位于上海市中心的黄浦区商业建筑虚拟电厂是一座零排放的“电厂”，它是以商业建筑在用电高峰时期通过自主控制降低用电负荷，以“数据”为燃料实现“发电”的电厂。由于中心城区商业建筑分布广阔，不同建筑内的用电设备种类繁多，管理人员能力也不尽相同，使虚拟电厂在执行需求响应任务时虚拟发电机执行能力存在一系列问题。将近年来黄浦区商业建筑虚拟电厂中50幢商业楼宇参与需求响应真实事件作为原始数据，使用决策树算法对虚拟
【基金项目】
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上海市科委科研计划项目（20DZ1206200）～～；
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位于上海市中心的黄浦区商业建筑虚拟电厂是一座零排放的“电厂”，它是以商业建筑在用电高峰时期通过自主控制降低用电负荷，以“数据”为燃料实现“发电”的电厂。由于中心城区商业建筑分布广阔，不同建筑内的用电设备种类繁多，管理人员能力也不尽相同，使虚拟电厂在执行需求响应任务时虚拟发电机执行能力存在一系列问题。将近年来黄浦区商业建筑虚拟电厂中50幢商业楼宇参与需求响应真实事件作为原始数据，使用决策树算法对虚拟电厂中虚拟发电机组的执行力进行分析，从而提高需求响应事件中虚拟电厂整体发电执行力的预测精准度。通过该算法的训练和验证，在当前场景下准确度达到72.3%，且通过随机森林、贝叶斯等方法优化后有进一步提高精准度的可能。决策树模型算法在该场景下有较好的应用价值，可用于虚拟电厂执行能力预测。
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