【摘 要】
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针对面向新能源消纳调制广域分布的家庭蓄热式电采暖（REH）负荷的时空分布特征存在维度大、调控难的问题，提出了一种基于历史数据的REH控制方法。根据用户房屋参数、REH类型等信息对REH用户进行聚类以降低策略的求解维度；考虑用户舒适度、REH运行约束条件，并根据不同的控制目标建立对应的目标函数，采用粒子群优化算法优化历史数据中各REH集群的用电策略；基于卷积神经网络学习状态特征与REH用电策略之间的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52267005）；
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针对面向新能源消纳调制广域分布的家庭蓄热式电采暖（REH）负荷的时空分布特征存在维度大、调控难的问题，提出了一种基于历史数据的REH控制方法。根据用户房屋参数、REH类型等信息对REH用户进行聚类以降低策略的求解维度；考虑用户舒适度、REH运行约束条件，并根据不同的控制目标建立对应的目标函数，采用粒子群优化算法优化历史数据中各REH集群的用电策略；基于卷积神经网络学习状态特征与REH用电策略之间的关系，利用该卷积神经网络生成REH的实时运行策略。基于某地区冬季电网的发电数据，采用蒙特卡罗方法模拟10000台REH的用电需求并进行仿真分析，以验证所提方法的有效性。结果表明所提方法能在满足策略生成时效性以及用户舒适度的前提下，有效促进新能源消纳，并减少用户的取暖费用，平抑负荷波动。
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