【摘 要】
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为提高计及需求响应的短期负荷预测精度,通过量化电价、用户响应程度以及温度等外界因素,构建了考虑需求响应综合影响因素的径向基函数神经网络(radial basis function-neura
【机 构】
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青岛大学自动化与电气工程学院; 国网莱阳供电公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51477078)~~
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为提高计及需求响应的短期负荷预测精度,通过量化电价、用户响应程度以及温度等外界因素,构建了考虑需求响应综合影响因素的径向基函数神经网络(radial basis function-neural network,RBF-NN)短期负荷预测模型。结合峰谷分时电价(time-of-use price,TOU price),根据消费者心理学原理描述了基于Logistic函数的用户模糊需求响应机理,用于有效辨识用户对峰谷电价的响应参数。利用半梯形隶属度函数消除用户响应模糊属性,将需求响应精确量化结果引入RBF-NN预测模型。通过实际算例,分析了该文构建模型在不同电价机制下的预测性能,证明了在RBF-NN模型中综合考虑电价、用户响应度等因素的重要性,为计及需求响应的短期负荷预测研究提供了一定的理论依据。
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