【摘 要】
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随着电力物联网的加速建设,需求侧资源管理也愈加信息化和智能化,为引导用户节能降耗提供了精细化调控的基础。传统的集群负荷调控大多面向群体优化,而忽略了个体用户的用能偏好,难以同时满足用户的差异化舒适度需求和经济性需求。提出一种计及用户差异化用能需求的集群空调负荷协同控制策略,基于LSTM神经网络模拟单个用户行为特性,引入用能行为相似度量化对用户差异化需求的切合程度进行量化,进而采用DQN强化学习制定个性化用能策略,降低用户用能成本的同时满足各用户的差异化舒适需求,并且有效降低了峰谷差。最后,仿真结果验证了文
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,中国电力科学研究院有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFF0201201)。
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随着电力物联网的加速建设,需求侧资源管理也愈加信息化和智能化,为引导用户节能降耗提供了精细化调控的基础。传统的集群负荷调控大多面向群体优化,而忽略了个体用户的用能偏好,难以同时满足用户的差异化舒适度需求和经济性需求。提出一种计及用户差异化用能需求的集群空调负荷协同控制策略,基于LSTM神经网络模拟单个用户行为特性,引入用能行为相似度量化对用户差异化需求的切合程度进行量化,进而采用DQN强化学习制定个性化用能策略,降低用户用能成本的同时满足各用户的差异化舒适需求,并且有效降低了峰谷差。最后,仿真结果验证了文
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