摘要
本发明涉及一种基于主从博弈推演和改进多任务学习的居民用户需求响应潜力评估方法,属于居民用户需求响应潜力评估领域。包括:考虑售电公司与居民用户间的主从博弈关系,建立售电公司与个体HEMS居民用户间的主从博弈推演模型,通过粒子群算法求解博弈均衡解,根据博弈均衡下的电价‑电量信息挖掘HEMS居民用户的电力需求价格弹性系数,并提取其需求响应特性参数;通过多任务学习模型建立HEMS居民用户用电特征与需求响应特性参数之间的映射关系,并采用梯度归一化算法解决多任务学习模型在训练过程中子任务梯度大小不一致和收敛速度不匹配的问题,实现居民用户群体需求响应特性参数的泛化建模,进而评估居民用户群体的需求响应潜力。
技术关键词
需求响应潜力评估方法
居民用户用电
多任务学习模型
粒子群算法求解
归一化算法
基线
神经网络参数
电力
决策
峰谷分时电价
粒子群优化算法
日负荷曲线
关系
因子
通用特征