基于时序深度强化学习集群电力用户负荷基准线响应方法

基于时序深度强化学习集群电力用户负荷基准线响应方法，其通过精准估计用户负荷基线、动态修正负荷准线，并结合多因素优化模型和强化学习算法，实现集群电力用户需求响应的智能化与精准化。包含以下步骤：（1）对海量电力用户负荷时序数据进行清洗与标准化处理，去除数据中的噪声和异常值；（2）运用 Elbow 法则确定最佳聚类数，采用 KMedoids + SoftDTW 聚类算法对电力用户进行分类，构建电力用户典型负荷基线；（3）对集群电力用户负荷准线CDL初步确定，并考虑响应能力对准线进行调整。本发明通过精准估计用户负荷基线、动态修正负荷准线，并结合多因素优化模型和强化学习算法，实现集群电力用户需求响应的智能化与精准化。