基于居民需求响应的自学习优化方法及其应用前景 CNR225-2852

本文针对居民需求响应中用户行为难以量化、激励策略粗放、响应成本偏高等问题，研发了基于居民需求响应的自学习优化方法，通过构建用户激励弹性模型与时间卷积神经网络预测模型，有效提升了负荷管理的精细化水平和居民参与需求响应的积极性。

这个项目要解决什么背景问题？

随着居民用电负荷在电网总负荷中的占比持续上升，居民侧的用电灵活性与可调节潜力逐渐受到重视。尤其在用电高峰时段，居民空调、电热水器等大功率设备集中使用，给电网的供需平衡带来明显压力。传统上依靠发电侧调节和工业用户错峰的手段，已难以完全满足日益复杂的负荷管理需求，居民需求响应因此成为缓解供需矛盾的重要途径。

然而，居民用户数量庞大、个体用电行为差异显著，且参与需求响应的意愿随激励水平、时

基于上述背景，本项目提出了一种基于居民需求响应的自学习优化方法，旨在通过构建用户激励弹性模型和时间卷积神经网络预测模型，实现响应潜力的量化评估、邀约比例的合理选择以及激励水平的优化决策，从而在满足负荷削减目标的同时降低响应成本。

现场存在哪些具体问题？

本项目的创新目标是什么？

本项目旨在构建一套面向居民需求响应的自学习优化方法，通过建立居民智慧用能服务标本库、用户激励弹性模型、响应优先级队列和需求响应成本模型，

技术方案如何实现？

本方法首先构建居民智慧用能服务标本库，用于收集和分析用户的负荷特性以及参与需求响

在此基础上，方法进一步量化评估用户的响应潜力，并根据评估结果形成响应优先级队列。在优先级队列的基础上，确定不同邀约比例下用户的响应负荷潜力关系，从而选择合适的邀约比例，以最大化用户参与度和响应效果。随后，构建需求响应成本模型，在响应成本最小化的约束下输出最优的激励水平值，为电网运营商提供决策依据。

最后，引入时间卷积神经网络模型，针对不同场景进行需求响应实验。该模型能够预测居民的响应电量，并评估需求响应的效果。通过不断训练和优化模型输出参数，提高预测的准确性，从而进一步优化需求响应策略。整体流程形成“数据采集—模型构建—潜力评估—策略优化—效果预测”的闭环，使需求响应方案能够随用户行为变化持续调整。

创新亮点有哪些？

落地应用效果如何？

目前，该方法已在实验室环境中得到验证，展现了良好的应用前景。实验结果表明，基于用

对于产业单位而言，转化该成果将带来显著收益。通过优化需求响应策略，电网运营商能够更有效地管理负荷，降低运营成本，提高电网的稳定性和可靠性。同时，居民用户也能够通过参与需求响应获得一定的经济激励，提高用电的灵活性和满意度。该成果在电力行业和居民用户中都具有广泛的应用前景和潜在的经济价值。

产出物：居民智慧用能服务标本库、用户激励弹性模型、响应优先级队列生成方法、需求响应成本模型、基于时间卷积神经网络的响应电量预测模型及配套策略优化流程。

适用场景：居民侧需求响应项目、电网负荷管理、智能电网用户侧互动、居民智慧用能服务等场景。

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常见问题

Q：该方法是否需要大量居民用户数据才能发挥作用？

A：方法本身具备自学习能力，初期可基于有限的历史响应数据建立基础模型，随着参与用户和响应次数的增加，标本库和模型参数会持续丰富，预测和优化效果逐步提升。

Q：时间卷积神经网络在需求响应预测中的主要优势是什么？

A：该模型能够捕捉居民响应行为的时序特征和不同场景下的变化规律，相比传统预测方法，在响应电量预测中具有更高的精度和场景适应性，且可通过持续训练优化输出参数。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。

本文由中广研创新整理。