【摘 要】
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对电力用户用电特性的正确分析是实现电力系统高效运行和增值服务的关键。本文提出一种基于自动编码器与改进模糊C均值聚类算法结合技术的用户响应特征分析方法。首先,对用电
【机 构】
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国网天津市电力公司,智能电网教育部重点实验室（天津大学）
【基金项目】
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国家电网公司咨询资助项目(城市能源大数据中心发展模式及实施应用研究)
论文部分内容阅读
对电力用户用电特性的正确分析是实现电力系统高效运行和增值服务的关键。本文提出一种基于自动编码器与改进模糊C均值聚类算法结合技术的用户响应特征分析方法。首先,对用电模式进行聚类来确定用户的行为特性,利用自动编码器和改进模糊C均值聚类算法实现特征提取和数据处理。然后,基于用户用电模式的分类结果,利用神经网络等智能算法对每类用户进行需求响应建模,拟合激励信号与用户响应量之间的关系,获得准确反映用户需求的响应特性与响应能力。最后,通过某实际电网数据验证了该方法的有效性。
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