【摘 要】
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针对需量控制下高耗能企业用电响应的问题,基于现行两部制电价的前提下,考虑生产的基本电费成本,提出一种负荷转移调度的高耗能企业电能需量控制方法。本文采用Elman神经网络
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,湖南省风电装备与电能变换协同创新中心,智能计算与信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170191,61402391）
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针对需量控制下高耗能企业用电响应的问题,基于现行两部制电价的前提下,考虑生产的基本电费成本,提出一种负荷转移调度的高耗能企业电能需量控制方法。本文采用Elman神经网络进行负荷预测,以最小化基本电费成本为激励,建立高耗能企业日前负荷转移调度模型,增大高耗能企业最大需量控制的可调控范围。并通过算例表明,在某钢铁企业实施负荷转移调度模型与不实施需量控制相比,日均基本电费降比约2.7%;比仅有智能设备实时需量控制时日均基本电费降比约1.04%。
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