一种电力系统中数据驱动的需求响应特征识别与不确定性量化方法

本发明公开了一种电力系统中数据驱动的需求响应特征识别与不确定性量化方法，首先收集用户历史需求响应数据，构建包含用户特征向量X、响应意愿标签Y和响应潜力标签Z的数据集；利用广义线性模型建立用户特征向量X与响应意愿概率的映射关系，假设Y服从伯努利分布。针对有响应意愿的用户，通过广义线性模型框架建立响应潜力标签Z的条件期望与X的映射关系，并构建Z的参数化概率分布模型。在此基础上，构建Y和Z的联合概率分布。基于样本独立同分布假设，构建对数联合似然函数，并采用梯度下降算法获取最优参数估计，通过AIC和BIC准则确定最佳模型。最终，量化响应意愿和潜力的不确定性，构建综合性指标评估用户响应的可靠程度。