【摘 要】
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为提高分布式能源系统（DES）经济性及运行效率，提出基于智能负荷控制的DES调控策略。首先，基于智能电表的测量数据，采用监督学习技术训练神经网络，构建智能负荷神经网络模型计算住宅可控有功功率；其次，考虑智能负荷与DES之间的互动关系，结合DES各设备运行及互补特性，构建智能分布式能源管理系统模型，分析其可控负荷的调度策略，并给出求解流程，利用IEEE-6节点系统进行算例分析。结果表明，DES总运行
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目（19ZDA081）； ','','');
">河南省电力公司科技项目（5217L0210007）；
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为提高分布式能源系统（DES）经济性及运行效率，提出基于智能负荷控制的DES调控策略。首先，基于智能电表的测量数据，采用监督学习技术训练神经网络，构建智能负荷神经网络模型计算住宅可控有功功率；其次，考虑智能负荷与DES之间的互动关系，结合DES各设备运行及互补特性，构建智能分布式能源管理系统模型，分析其可控负荷的调度策略，并给出求解流程，利用IEEE-6节点系统进行算例分析。结果表明，DES总运行成本将随着需求响应控制的加强而降低，考虑智能负荷参与能源系统互动，可有效改善系统负荷曲线，减少切负荷现象，促进风电、光伏清洁能源的消纳。
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