基于时序迁移学习的含分布式光伏用户集群需求响应能力预测方法

徐飞; 崔威; 王艺峰; 崔晓; 朱恩山; 郝玲

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.02.001

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基于时序迁移学习的含分布式光伏用户集群需求响应能力预测方法

更新时间：2026-07-18

- 基于时序迁移学习的含分布式光伏用户集群需求响应能力预测方法
- Vol. 45, Issue 2, Pages: 1-8(2026)
- 作者机构：
  
  1. 清华大学新型电力系统运行与控制全国重点实验室
  2. 国网河北省电力有限公司
  3. 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.02.001
  CLC： TM615;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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徐飞, 崔威, 王艺峰, et al. 基于时序迁移学习的含分布式光伏用户集群需求响应能力预测方法[J]. 2026, 45(2): 1-8.
DOI：

徐飞, 崔威, 王艺峰, et al. 基于时序迁移学习的含分布式光伏用户集群需求响应能力预测方法[J]. 2026, 45(2): 1-8. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.02.001.

摘要

大规模分布式光伏接入后，特别是一些表后光伏，与用户实际用电负荷耦合在一起，显著改变了用户的需求响应(demand response

DR)能力特性，使得仅依赖历史数据训练的模型难以适应未来DR能力预测的需求，从而导致现有方法因泛化能力不足而表现不佳。为此，提出了一种基于时序迁移学习的含分布式光伏用户集群DR能力预测方法。首先，采用基于预测驱动的方法对影响DR能力的多元特征进行筛选；其次，针对DR能力序列复杂的变化模式，将其下采样为不同分辨率的时间序列，并在各分辨率下进行域划分，以更直观地刻画不同时间尺度下DR能力的分布变化特性；最后，基于Timemixer模型，提出了一种时序迁移学习算法，通过时序域对抗学习提取跨域之间的时序不变特征，并融合不同时间尺度的信息，从而优化DR能力预测建模。仿真实验结果表明，相较于传统的LSTM预测模型，均方根误差降低了3.32%

平均绝对误差降低了3.26%。研究成果可为电网调度运行工作提供指导。

Abstract

关键词

Keywords

references

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