基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)實(shí)時電價研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)與社會的發(fā)展，電力產(chǎn)業(yè)不斷貫穿于各個領(lǐng)域，電力需求量不斷增加，給電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行等相關(guān)工作帶來了極大的挑戰(zhàn)。而數(shù)字化與智能化電網(wǎng)的快速發(fā)展使得大量的電網(wǎng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)被獲取，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠更好地獲取系統(tǒng)隱含的信息。基于需求響應(yīng)（Demand Response，DR）的實(shí)時電價（Real-time Pricing，RTP）策略，是實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)有效性與可靠性的關(guān)鍵技術(shù)之一，是促進(jìn)電力消費(fèi)結(jié)構(gòu)的合理化、實(shí)現(xiàn)用戶需求消峰填谷

2、的有效方法。節(jié)點(diǎn)邊際電價（Locational marginal price，LMP），作為科學(xué)的電力市場調(diào)節(jié)機(jī)制的實(shí)時電價策略，廣泛應(yīng)用于電力日前市場與實(shí)時市場中。本文基于美國PJM電力市場的真實(shí)用電數(shù)據(jù)，分析用戶對電價的響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)在LMP電價背景下，智能電網(wǎng)電力市場中供需雙方相互博弈的實(shí)時電價模型。
　　建立LMP定價預(yù)測模型。從電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)出發(fā)，采用自編碼(autoencoder)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，模擬復(fù)雜平衡電網(wǎng)，

3、進(jìn)而構(gòu)造LMP定價預(yù)測模型。以美國PJM電力市場的電力數(shù)據(jù)為例，對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，并與無特征學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)BP模型定價及實(shí)際電力市場的日前實(shí)時電價（day-ahead real time pricing）相比較，結(jié)果證明所提方法的合理性與可行性，表明了大規(guī)模的復(fù)雜電力網(wǎng)絡(luò)可以通過構(gòu)建深層的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型來模擬電網(wǎng)平衡狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)電價定價預(yù)測策略，進(jìn)而制定實(shí)時電價。
　　建立用戶響應(yīng)行為學(xué)習(xí)模型。基于用戶的需求價格彈性(price elast

4、icity of electricity demand,PED)模型，通過回歸模型(regression model)學(xué)習(xí)需求價格彈性，模擬用戶響應(yīng)行為。實(shí)驗(yàn)表明，學(xué)習(xí)獲得的用戶價格彈性可以很好地實(shí)現(xiàn)用戶響應(yīng)行為的擬合，較傳統(tǒng)的調(diào)查問卷方式獲得固定的用戶價格彈性，回歸模型具有良好的時域性，更高效地實(shí)現(xiàn)用戶響應(yīng)行為的學(xué)習(xí)，為實(shí)時電價提供決策支持。
　　建立博弈實(shí)時電價模型。在獲得LMP電價預(yù)測模型及用戶用電響應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，通過博弈