考虑需求响应综合影响因素的RBF-NN短期 负荷预测模型

摘要：

为提高计及需求响应的短期负荷预测精度,通过量化电价、用户响应程度以及温度等外界因素,构建了考虑需求响应综合影响因素的径向基函数神经网络(radial basis function-neural network,RBF-NN)短期负荷预测模型.结合峰谷分时电价(time-of-use price,TOU price),根据消费者心理学原理描述了基于Logistic函数的用户模糊需求响应机理,用于有效辨识用户对峰谷电价的响应参数.利用半梯形隶属度函数消除用户响应模糊属性,将需求响应精确量化结果引入RBF-NN预测模型.通过实际算例,分析了该文构建模型在不同电价机制下的预测性能,证明了在RBF-NN模型中综合考虑电价、用户响应度等因素的重要性,为计及需求响应的短期负荷预测研究提供了一定的理论依据.

关键词：需求响应、分时电价、RBF神经网络、短期负荷预测

所属期刊栏目：38

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金51477078

在线出版日期：2018-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1631-1638,后插5