考虑集群辨识的海量用户负荷分层概率预测

顾洁; 孟璐; 郑睿程; 金之俭

doi:10.7500/AEPS20200423008

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考虑集群辨识的海量用户负荷分层概率预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑集群辨识的海量用户负荷分层概率预测
- Load-stratified Probability Forecasting for Massive Users Considering Cluster Identification
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第5期页码：71-78
- 作者机构：
  
  上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海市 200240
- 作者简介：
  
  顾洁(1971—)，女，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：大数据与人工智能技术在电力系统中的应用、电力市场及电力系统优化规划。E-mail：gujie@sjtu.edu.cn
  孟璐（1997—），女，硕士研究生，主要研究方向：大数据与人工智能技术在电力系统中的应用。E-mail：futuremeng@sjtu.edu.cn
  郑睿程(1995—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统负荷预测、数据挖掘与优化运行。E-mail：zhengrcchn@foxmail.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100);上海市科委科研计划资助项目(18DZ1100303)
- DOI：10.7500/AEPS20200423008
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-04-23，
  
  修回日期：2020-09-09，
  
  网络出版日期：2020-10-12，
  
  纸质出版日期：2021-03-10
- 稿件说明：
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顾洁,孟璐,郑睿程等.考虑集群辨识的海量用户负荷分层概率预测[J].电力系统自动化,2021,45(5):71-78.

GU Jie,MENG Lu,ZHENG Ruicheng,et al.Load-stratified Probability Forecasting for Massive Users Considering Cluster Identification[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(5):71-78.
顾洁,孟璐,郑睿程等.考虑集群辨识的海量用户负荷分层概率预测[J].电力系统自动化,2021,45(5):71-78. DOI： 10.7500/AEPS20200423008.

GU Jie,MENG Lu,ZHENG Ruicheng,et al.Load-stratified Probability Forecasting for Massive Users Considering Cluster Identification[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(5):71-78. DOI： 10.7500/AEPS20200423008.

摘要

随着电力公司等传统能源企业向综合能源服务商的加速转型，原有的粗放式用户用电管理模式逐渐难以满足电力营销管理的需求。针对海量用户场景提出了用电模式分层聚类方法及用户集群辨识模型。基于用户集群辨识结果提出了条件残差模拟负荷概率预测模型，进行负荷分层概率预测，以实现对用户精细化用电管理。通过典型案例验证了所提方法的可行性与优越性。

Abstract

With the accelerated transformation of traditional energy companies such as power companies to integrated energy service providers

the original extensive power management model of users has gradually become difficult to meet the needs of power marketing management. A stratified clustering method of electricity consumption patterns and a model of user cluster identification are proposed for the scenarios including massive users. Based on the identification results of user clusters

this paper proposes a probability forecasting model of conditional residual simulation load. The load-stratified probability forecasting is carried out to realize the refined power management of users. A typical case verifies the feasibility and superiority of the proposed method.

关键词

Keywords

references

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