数学的实践与认识

期刊导读

电力工业论文_考虑广义需求侧资源的深度置信网

来源:数学的实践与认识 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-10-19

文章摘要:随着智能电网信息化水平的不断提高以及可控负荷、分布式电源和储能等广义需求侧资源的大量接入,将产生海量负荷数据集并改变负荷特性,为了提高负荷预测精度,提出了一种考虑广义需求侧资源的深度置信网络(deep belief network, DBN)负荷预测方法.首先,借助负荷聚合商确定了广义需求侧资源参与电力市场的机制,构建了基于合同的广义需求侧资源调度模型,并利用该模型求解广义需求侧资源参与电力市场的最优调度计划.其次,引入DBN结构,并将广义需求侧资源的最优调度计划作为其输入量,建立了短期负荷预测模型.最后,以实际数据进行仿真测试,结果表明,本文所提方法具有更高的预测精度.

文章关键词:

论文作者:胡实 唐昊 吕凯 杨晨芳 

论文分类号:TM715