用户响应机制下基于长短期记忆网络的负荷聚合商用电模型

摘要

负荷聚合商(load aggregator,LA)建立自身用电模型，能有效掌握自身响应电网的能力。鉴于LA内部用户众多，且用户响应具有随机性，难以建立整体的用电模型。因此，针对包含多类用户的LA，该文提出一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的LA用电模型搭建方法。首先，根据LA内部用户的响应特性，将用户按其激励方式分类，并将日前温度、光照强度、各用户的激励价格和用户的负荷基线等用户特征数据进行聚合，生成训练样本。然后，根据聚合后的训练样本对LSTM进行训练，建立LA特征数据与其用电曲线的映射关系。最后，以包含居民、商业楼宇、充电站、医院四类用户的LA为算例进行验证。结果表明，模型能有效表征LA实施用户需求响应(user demand response,UDR)后的用电行为。

关键词

负荷聚合商 / 用户需求响应 / 长短期记忆网络 / 用电模型