山东建筑大学信息与电气工程学院
Published:2026
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彭勃, 崔宝林, 马昕, et al. 基于LSTM-WGCNA聚类与负荷准线的用户需求响应潜力评估[J]. 2026, 50(6): 2327-2341.
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彭勃, 崔宝林, 马昕, et al. 基于LSTM-WGCNA聚类与负荷准线的用户需求响应潜力评估[J]. 2026, 50(6): 2327-2341. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1044.
在“双碳”战略与新型电力系统建设背景下,如何挖掘并高效利用居民侧柔性资源,已成为当前电网调节与需求响应研究的关键问题。为此,文章提出一种基于长短期记忆网络(long short-term memory
LSTM)与加权基因共表达网络分析(weighted correlation network analysis
WGCNA)相结合的用户需求响应潜力评估方法。该方法将居民用户的24h负荷曲线等价为基因表达谱,进而构建负荷共变网络,并基于拓扑重叠矩阵识别负荷变化具有高度相关性的用电模式模块,从而实现对用户用电模式的聚类。在此基础上,构建与负荷准线相匹配的响应潜力评估体系,以定量刻画用户在不同时段的群体性与个体性响应能力。通过对比K-means、自组织映射(self-organizing maps
SOM)等高效算法,验证了LSTM-WGCNA方法在类内一致性和边界可分性方面的显著优势。算例结果表明,该方法能有效识别典型用电模式,精确评估用户潜力,为负荷聚合商差异化资源配置与响应策略制定提供数据支撑与方法参考。
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