[发明专利]一种基于径向基神经网络的需求侧响应潜力挖掘方法

摘要

一种基于径向基神经网络的需求侧响应潜力挖掘方法。其包括采集用户总电流和总功率数据；建立多输入单输出的三层径向基函数神经网络；采用梯度下降法对三层径向基函数神经网络进行训练；将新采集的用户数据输入神经网络中，得到用户不同用电设备的负荷；建立电量电价弹性矩阵，结合用户不同用电设备的负荷，计算出不同电价下用户的需求侧响应潜力等步骤。本发明提供的基于径向基神经网络的需求侧响应潜力挖掘方法设计合理、简单易行，且精确度高。

主权项

1.一种基于径向基神经网络的需求侧响应潜力挖掘方法，其特征在于：所述的方法包括按顺序进行的下列步骤：步骤1)选取一个用户作为实验点，利用安装在该用户电力入口端的传感器，以设定的采样频率和采样周期采集总电流Ia和总功率Pa数据，并记录采样周期内该用户所有用电设备的负荷，然后对采集到的总电流Ia进行分解，得到3、5、7次谐波电流，分别记为I3、I5、I7；步骤2)建立多输入单输出的三层径向基函数神经网络，以总电流Ia、3次谐波电流I3、5次谐波电流I5和7次谐波电流I7作为输入特征量，设定输入层神经单元的数量，使输入层神经单元的个数等于输入特征量的个数，隐含层神经单元的个数等于输入层神经单元的个数，输出层含有一个神经单元；步骤3)采用梯度下降法，结合步骤1)得到的3次谐波电流I3、5次谐波电流I5、7次谐波电流I7、总功率Pa以及各用电设备的负荷，对上述三层径向基函数神经网络进行训练，得到训练好的神经网络；步骤4)将传感器新采集的用户的总功率、3次谐波电流I3、5次谐波电流I5和7次谐波电流I7数据输入到上述步骤3)中训练好的神经网络中，得到用户不同用电设备的负荷；步骤5)建立电量电价弹性矩阵，结合上述步骤4)获得的用户不同用电设备的负荷，计算出不同电价下用户的需求侧响应潜力。