基于粒子群优化BP神经网络多元客户负荷可调节潜力动态评估

“双碳”及新型电力系统背景下,新能源装机容量逐年提升,数据中心、5G基站等新型负荷持续增长,用户侧负荷形态与负荷特征发生重大变化,同时叠加外界环境等因素影响,电力供需形势严峻。为保障电网安全稳定运行,深入挖掘用户负荷可调节潜力,提出一种基于粒子群优化BP神经网络多元客户负荷可调节潜力动态评估方法。分析多元客户负荷可调节潜力影响机理,构建特征标签体系,利用灰色关联度分析法选取可调节潜力相关特征,搭建可调节潜力评估模型,实现多元客户负荷调控能力评估,并根据实际响应结果校验评估模型准确性,滚动更新用户负荷、需求响应数据,实现用户侧可调节潜力的动态评估,使得模型能够适应不断变化的用户行为。