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摘要
由于当前已有电采暖负荷调峰方法未预测电采暖负荷，导致负荷调峰效果不明显，负荷削减量较少。为解决上述问题，提出一种基于大数据的分布式电采暖负荷调峰方法。通过大数据技术采集电采暖负荷数据，根据属性划分为可观测数据和隐藏数据。分析各个变量之间的关系，组建LSTM网络结构，同时结合EM算法，获取电采暖负荷预测结果。根据预测结果，将最小发电成本作为目标，构建分布式电采暖负荷调峰模型，通过修正多目标粒子群算法求解模型，获取最优负荷调峰方案。实验结果表明，所提方法可以获取更加满意的分布式电采暖负荷调峰方案。
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单位吉林建筑大学城建学院; 吉林建筑大学
