【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估附Python代码

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🔥 内容介绍

在电力系统不断发展变革的当下，配电网作为连接发电与用电的关键环节，其供电能力的高效评估至关重要。需求侧响应（Demand Response，DR）作为一种能有效调节电力供需平衡的手段，对配电网供电能力评估有着深远影响。通过挖掘用户用电行为的可调节性，需求侧响应可在不同用电时段对负荷进行优化，进而改变配电网的运行状态。本文将深入探讨基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估，从理论基础到实践应用，全方位解析这一重要领域。

一、需求侧响应与配电网供电能力概述

1.1 需求侧响应内涵

需求侧响应指用户针对电力价格变动或激励机制调整，主动改变自身用电行为的市场参与行为。常见的需求侧响应类型包括价格型和激励型。价格型需求响应借助分时电价、实时电价等电价信号，引导用户在电价高峰时减少用电，低谷时增加用电，以此实现电力消费的优化。激励型需求响应则通过直接给予用户电费折扣、补贴等激励措施，鼓励用户在特定时段削减或增加负荷 。在实际场景中，工业用户可调整生产计划，避开高峰电价时段进行高耗能生产活动；商业用户可通过智能控制系统，在高峰时段适当降低空调温度设定值，减少制冷能耗。

1.2 配电网供电能力要义

配电网供电能力是指在满足一定的运行约束条件下，配电网能够为用户可靠供电的最大负荷能力。它受到多种因素制约，如线路容量、变压器容量、电压质量、可靠性等。线路的电阻和电抗决定了其传输功率的能力，当线路传输功率接近或超过其极限容量时，会导致线路损耗增加、电压下降，影响供电质量。变压器的额定容量限制了其能够承载的负荷大小，过载运行会缩短变压器寿命，甚至引发故障。同时，配电网的拓扑结构也对供电能力有重要影响，合理的网络布局可提高供电可靠性和灵活性 。

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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