【摘 要】
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为解决分布式能源接入场景下用户行为不确定性与需求计划的冲突问题，建立一种基于用户行为预测的分布式光伏智能社区响应策略，通过分布式光伏与需求负荷资源的协调配合，协调用户行为的不确定性与需求计划的制定。建立需求资源的数学模型，采用广义回归神经网络和概率神经网络预测用户行为，形成预前调度措施。基于建立的模型与措施形成光伏社区需求响应整体策略，提出用户自主响应算法以提升用户舒适度。基于分时电价、光照辐射、
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目（51977123）；
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为解决分布式能源接入场景下用户行为不确定性与需求计划的冲突问题，建立一种基于用户行为预测的分布式光伏智能社区响应策略，通过分布式光伏与需求负荷资源的协调配合，协调用户行为的不确定性与需求计划的制定。建立需求资源的数学模型，采用广义回归神经网络和概率神经网络预测用户行为，形成预前调度措施。基于建立的模型与措施形成光伏社区需求响应整体策略，提出用户自主响应算法以提升用户舒适度。基于分时电价、光照辐射、负荷参数等信息，构建智能家居控制系统并进行仿真分析，预测模型的准确性达96.33%,具有较强的适用性，验证了需求响应策略的有效性，解决了用户行为与需求调度的配合问题，有效降低用户用电成本。
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