基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估

李志煌; 邵振国; 朱少林; 陈飞雄; 张承圣

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0720

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基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估

更新时间：2025-12-03

- 基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估
- Vol. 49, Issue 5, Pages: 1781-1791(2025)
- 作者机构：
  
  1. 数字能源福建省高校重点实验室(福州大学)
  2. 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0720
  CLC： TM73
- Published：2025
- 稿件说明：
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李志煌, 邵振国, 朱少林, et al. 基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估[J]. 2025, 49(5): 1781-1791.
DOI：

李志煌, 邵振国, 朱少林, et al. 基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估[J]. 2025, 49(5): 1781-1791. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0720.

摘要

针对居民用户内部隐私信息难以观测、历史需求响应信息缺乏而导致的需求响应潜力评估难题，提出一种基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估方法。首先，对于信息不完备下的居民用户需求响应行为建模问题，建立售电公司与居民用户家庭能源管理系统间的主从博弈推演模型，根据虚拟博弈均衡下的电价-电量信息挖掘居民用户的电力需求价格弹性系数，并提取需求响应特性参数。其次，通过多任务学习模型建立用电特征与需求响应特性参数之间的映射关系，采用梯度归一化算法解决子任务梯度大小不一致和收敛速度不匹配的问题，实现居民用户群体需求响应特性的泛化建模，进而评估居民用户群体的需求响应潜力。最后，采用北爱尔兰居民用户数据验证了所提方法在需求响应特性挖掘及需求响应潜力评估中的优越性。

Abstract

关键词

Keywords

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