基于广义需求侧资源聚合的电力系统短期负荷预测模型

被引：29

作者：

陈丽娜 ^{[1
]}

张智晟 ^{[1
,2
]}

于道林 ^{[3
]}

机构：

[1] 青岛大学电气工程学院

[2] 智能电网教育部重点实验室(天津大学)

[3] 国网莱阳供电公司

来源：

电力系统保护与控制 | 2018年 / 46卷 / 15期

关键词：

短期负荷预测; 广义需求侧资源; 聚合商; 径向基函数神经网络; 电力系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

需求响应计划的广泛实施对电力系统短期负荷预测将产生一定的影响。为了获得理想的预测精度,需要准确计及需求响应因素的实时变化,并将其融入短期负荷预测模型的构建中。首先提出了一种能够通过电价合同实现的需求响应调度方式,该方式借助负荷聚合商机构实现了广义需求侧资源的最优调度,并能够以需求响应信号的形式提供给系统调度员利用。以此为基础,构建了基于广义需求侧资源聚合的电力系统短期负荷预测模型,将需求响应因素融入到短期负荷预测模型的构建中。仿真结果表明,构建的短期负荷预测模型能够有效弥补传统负荷预测模型的不足,有利于提升模型的预测精度。

引用

页码：45 / 51

页数：7

共 20 条

[1]

From controllable loads to generalized demand-side resources: A review on developments of demand-side resources.[J].Bosong Li;Jingshuang Shen;Xu Wang;Chuanwen Jiang.Renewable and Sustainable Energy Reviews.2016, Jan.

[2]

Models and Techniques for Electric Load Forecasting in the Presence of Demand Response [J].

Garulli, Andrea ;

Paoletti, Simone ;

Vicino, Antonio .

IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY, 2015, 23 (03) :1087-1097

[3]

ISO's Optimal Strategies for Scheduling the Hourly Demand Response in Day-Ahead Markets [J].

Parvania, Masood ;

Fotuhi-Firuzabad, Mahmud ;

Shahidehpour, Mohammad .

IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, 2014, 29 (06) :2636-2645

[4]

How to engage consumers in demand response: A contract perspective.[J].Xian He;Nico Keyaerts;Isabel Azevedo;Leonardo Meeus;Leigh Hancher;Jean-Michel Glachant.Utilities Policy.2013,

[5]

Historical review of demand side management in China: Management content; operation mode; results assessment and relative incentives.[J].Zeng Ming;Xue Song;Ma Mingjuan;Li Lingyun;Cheng Min;Wang Yuejin.Renewable and Sustainable Energy Reviews.2013,

[6]

Optimal Demand Response Aggregation in Wholesale Electricity Markets [J].