【摘 要】
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需求响应是缓解电力部门供电压力、优化资源配置的有效手段,同时也对传统的电力系统短期负荷预测方法提出了更高的要求。针对实施需求响应后传统预测模型不能准确反映负荷曲
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(514770778)
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需求响应是缓解电力部门供电压力、优化资源配置的有效手段,同时也对传统的电力系统短期负荷预测方法提出了更高的要求。针对实施需求响应后传统预测模型不能准确反映负荷曲线变化的问题,首先,根据效用理论,构建了基于动态电价的需求响应模型来模拟电力用户在实施需求响应后的实际负荷曲线;在此基础上,构建了计及需求响应因素的径向基函数神经网络短期负荷预测模型;最后,利用某地区的实际数据,通过Matlab软件对该模型的预测性能进行了仿真验证。结果表明,本文平均预测误差为1.27%,而传统的负荷预测模型平均预测误差为3.40%
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