需求侧资源参与电力市场机制及典型案例实践综述

来源 :全球能源互联网 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fan8
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着电力市场改革的不断深入,需求侧资源参与电力市场将促进高比例新能源接入并推动竞争型零售电力市场发展,为电力系统的经济可靠运行提供更有效的保障.首先分析了需求侧资源参与电力市场的发展路径;进而,依托电力需求侧市场主体参与电力市场的典型案例,对需求侧资源参与辅助服务市场、新能源交易和电力中长期市场的市场机制和典型案例进行整理与分析;最后,基于现阶段需求侧资源在市场规则、市场竞争力、用户行为和优化调度技术等方面的发展瓶颈提出针对性建议,为电力市场的发展和新能源消纳提供了重要支撑.
其他文献
在研究语音识别关键技术基础上,将深度神经网络模型应用于语音的关键词检索任务上,提出基于深度神经网络的语音关键词检测模型。与基线GMM-HMM模型进行对比实验,结果表明:LSTM模型的训练参数大小为436570,DNN的训练参数为698100,Gaussiam混合模型(GMM)的训练参数大小为1226760。基于LSTM-HMM和DNN-HMM模型的语音识别准确率分别为96.5%和91.6%,显著高于传统语音识别模型(GMM-HMM)的78.5%。基于LSTM-HMM模型的语音识别技术具有较高的准确率,更适