基于区域负荷分解与迁移学习的电能替代潜力动态估计算法

为实现电能替代潜力的可靠、有效估计,提出基于区域负荷分解与迁移学习的电能替代潜力动态估计算法。首先,应用模糊决策树方法计算特征结果的信息增益最大化;其次,利用三次指数平滑法预测电能替代设备的电能替代量;最后,使用迁移学习模型计算电能替代节能量和理想点之间的贴近度。测试结果表明:本文算法在不同电能使用量占比下能够准确预测电能替代量,且实现单位节能量大于0.060m^(2).kJ的电能替代效果。