基于机器学习的智能电网实时电价研究

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1、．‘ｔ．巧．单位代括１０１４４分类号ＪＫｉＬ编号一—硕±学位论文ｍ目蔓奇批１巧习贿罐舱乾巧变的匙佈刮％研究生姓名３｝而届务池义辕专业）（导师姓名夸缚骑＇论文完成日期＾／在聲！之诗疑地巧＾欠達ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ？沈阳理工大学硕±学位论文原创性声明，由本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下作者本人独立完成的、，。有关观点、方法数据和文献的引用己在文中指出并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内容外，本论文不包含任何其他

2、个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要。贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ？明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。感作者（签字）；帝日期：年＾月ｇ日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，目Ｐ：化阳理工大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘。本人授权沈阳理工，允许论文被查阅和借阅大学可从将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可、。站采用影印、缩印或其它复制手段保存汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用

3、本授权书）ｇ兩备学位论文作者签名：指导教师签名：麵５ｆ日期：是、Ｓ日期；＞〇化分类号：N945.1密级：ＵＤＣ：621.3编号：工学硕士学位论文基于机器学习的智能电网实时电价研究硕士研究生：邓丽指导教师：黄海新副教授学科、专业：系统工程沈阳理工大学2016年3月分类号：N945.1密级：ＵＤＣ：621.3编号：工学硕士学位论文基于机器学习的智能电网实时电价研究硕士研究生：邓丽指导教师：黄海新副教授学位级别：工学硕士学科、专业：系统工程所在单位：自动化与电气工程学院论文提交日期：2015年12月10日论文答辩日期：2016年03月10日学

4、位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:N945.1U.D.C:621.3AThesisfortheDegreeofM.EngResearchontheReal-timePricinginSmartGridBasedonMachineLearningCandidate:DengLiSupervisor:ViceProf.HuangHaixinAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:SystemEngineeringDateofSubmission:December

5、,10,2015DateofExamination:March,10,2016University:ShenyangLigongUniversity摘要随着经济与社会的发展，电力产业不断贯穿于各个领域，电力需求量不断增加，给电网的稳定运行等相关工作带来了极大的挑战。而数字化与智能化电网的快速发展使得大量的电网历史运行数据和实时运行数据被获取，机器学习技术能够更好地获取系统隐含的信息。基于需求响应（DemandResponse，DR）的实时电价（Real-timePricing，RTP）策略，是实现智能电网有效性与可靠性的关键技术之一，是促进电力消费结构的合

6、理化、实现用户需求消峰填谷的有效方法。节点边际电价（Locationalmarginalprice,LMP），作为科学的电力市场调节机制的实时电价策略，广泛应用于电力日前市场与实时市场中。本文基于美国PJM电力市场的真实用电数据，分析用户对电价的响应，实现在LMP电价背景下，智能电网电力市场中供需双方相互博弈的实时电价模型。建立LMP定价预测模型。从电力系统结构出发，采用自编码(autoencoder)的无监督学习方式训练网络，模拟复杂平衡电网，进而构造LMP定价预测模型。以美国PJM电力市场的电力数据为例，对模型进行检验，并与无特征学习的传统BP模型定价

7、及实际电力市场的日前实时电价（day-aheadrealtimepricing）相比较，结果证明所提方法的合理性与可行性，表明了大规模的复杂电力网络可以通过构建深层的学习网络模型来模拟电网平衡状态，实现电价定价预测策略，进而制定实时电价。建立用户响应行为学习模型。基于用户的需求价格弹性(priceelasticityofelectricitydemand,PED)模型，通过回归模型(regressionmodel)学习需求价格弹性，模拟用户响应行为。实验表明，学习获得的用户价格弹性可以很好地实现用户响应行为的拟合，较传统的调查问卷方式获得固定的用户价格弹性

8、，回归模型具有良好的时域性，更高效地实现用户响应行为的学习，为实时