本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + 需求響應(yīng)��； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年07期

【摘要】：制定基于分時(shí)電價(jià)的需求響應(yīng)激勵(lì)策略需要充分掌握居民用戶的用電特性。針對(duì)此問題,該文建立了基于蒙特卡洛方法的需求響應(yīng)行為影響因素評(píng)估模型,基于此模型分析居民用戶用電數(shù)據(jù)和調(diào)查問卷,得到了居民用戶需求響應(yīng)行為的主要影響因素�；谥鞒煞址治龊椭鸩骄�性回歸建立了用電設(shè)備負(fù)荷曲線提取算法,剝離了與需求響應(yīng)行為有較強(qiáng)相關(guān)性用電設(shè)備負(fù)荷曲線,提取了居民用戶對(duì)分時(shí)電價(jià)機(jī)制的響應(yīng)特性。與測量數(shù)據(jù)的對(duì)比表明,負(fù)荷曲線提取算法是準(zhǔn)確和有效的�；谪�(fù)荷曲線提取算法分析分時(shí)電價(jià)機(jī)制下負(fù)荷曲線的演變特性,可為峰時(shí)電價(jià)制定、需求響應(yīng)等提供有效的數(shù)據(jù)支撐。
[Abstract]:It is necessary to fully grasp the power consumption characteristics of the residents to formulate the demand response incentive strategy based on time-sharing price. In order to solve this problem, this paper establishes a demand response behavior assessment model based on Monte Carlo method. Based on this model, the main influencing factors of the demand response behavior of residents are obtained by analyzing the data of household electricity consumption and questionnaire. Based on principal component analysis (PCA) and stepwise linear regression (PCA), a load curve extraction algorithm for electrical equipment is established, which has a strong correlation with demand response behavior, and extracts the response characteristics of residents to time-sharing pricing mechanism. The comparison with the measured data shows that the load curve extraction algorithm is accurate and effective. Based on the algorithm of load curve extraction, the evolution characteristics of load curve under time-sharing price mechanism are analyzed, which can provide effective data support for peak-hour pricing, demand response and so on.
【作者單位】： 大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心(上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院);
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃支持項(xiàng)目(2016YFB0900101) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51477100)~~
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：1915455