【摘 要】
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随着以新能源为主体的新型电力系统发展，规模化灵活需求侧互动响应资源挖掘成为必然。针对需求响应聚合商缺少聚合用户需求响应历史数据时的潜力分析问题，本文提出一种基于深度子领域自适应的需求响应潜力评估方法。该方法首先分析影响电力用户参与需求响应的关键因素，建立了建筑用户典型用电模式下的二次回归参数库；在此基础上，采用基于参数特征相似度的需求响应潜力评估方法，得到用户参与响应的初始估计值；将用户参与响应关
【机 构】
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智能电网教育部重点实验室(天津大学)
【基金项目】
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国家重点研发计划项目课题资助（2017YFB0902900，2017YFB0902902）；
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随着以新能源为主体的新型电力系统发展，规模化灵活需求侧互动响应资源挖掘成为必然。针对需求响应聚合商缺少聚合用户需求响应历史数据时的潜力分析问题，本文提出一种基于深度子领域自适应的需求响应潜力评估方法。该方法首先分析影响电力用户参与需求响应的关键因素，建立了建筑用户典型用电模式下的二次回归参数库；在此基础上，采用基于参数特征相似度的需求响应潜力评估方法，得到用户参与响应的初始估计值；将用户参与响应关键影响因素和参与响应的降负荷率数据应用于训练深度子领域自适应神经网络，并对网络全连接层提取的特征参数进行特征对齐，实现了缺少响应历史数据时潜力评估神经网络的训练。通过算例分析，验证了本文所提方法的有效性。
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