【摘 要】
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针对目前居民用电挖掘中存在的数据量大等问题,提出将SOM分类的居民用户需求响应特征提取系统.首先对居民用电需求响应特征量进行分析,包括分时响应量与多时段综合特征响应量.之后,对将SOM分类作为基础的用户电量需求特征提取进行分析,创建神经网络算法,利用大量神经元连接,创建输入输出映射关系.评估用户调峰潜力,利用样本训练得出神经网络,应用到新用户调峰潜力评估中.然后,对居民用户需求响应特征提取系统的构成分析,以50户居民为例进行算例分析,验证了模型的有效性与正确性.
【机 构】
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国网江西省电力有限公司供电服务管理中心,江西南昌330001
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针对目前居民用电挖掘中存在的数据量大等问题,提出将SOM分类的居民用户需求响应特征提取系统.首先对居民用电需求响应特征量进行分析,包括分时响应量与多时段综合特征响应量.之后,对将SOM分类作为基础的用户电量需求特征提取进行分析,创建神经网络算法,利用大量神经元连接,创建输入输出映射关系.评估用户调峰潜力,利用样本训练得出神经网络,应用到新用户调峰潜力评估中.然后,对居民用户需求响应特征提取系统的构成分析,以50户居民为例进行算例分析,验证了模型的有效性与正确性.
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