科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
集群基线负荷（ABL）是指负荷聚合商代理的所有用户基线负荷（CBL）之和，其是系统运营商和负荷聚合商进行激励型需求响应补偿结算的依据。基于用户聚类的估计方法是目前常见的ABL估计方法，然而该类方法将“聚类”和“估计”这两个环节分开执行，两者目标并不统一，估计精度有待进一步提升。为此，提出一种基于聚类-估计联动的ABL估计方法，其基本思路是将估计精度作为调整用户聚类的导向，寻找一种最优的用户聚类方式使得ABL估计的精度最高。首先，对所有用户进行一级聚类，将所得类簇中的所有用户负荷进行累加以作为二级聚类的输入；其次，进行二级聚类，并根据估计结果在验证集上的表现对聚类进行调整，进而得到最优聚类结果。在实际数据集上对所提方法与现有方法进行了对比，结果表明所提方法能够有效提升ABL的估计精度。
- 单位
