基于人工智能的客户需求响应研究与分析

随着电力大数据爆炸式地增长,依靠人力物力的传统数据处理模式已经不再适应现代电力系统的发展。以红河州地区居民用电消费行为和日常行为习惯做聚类分析,借助计量自动化系统提供的电力负荷数据,并基于用户群体分析与识别,利用灰色预测、BP神经元网络、自适应BP神经元网络、PSO算法、分类随机森林算法、自适应分类随机森林等人工智能算法对负荷进行预测。通过对当地居民的用电消费行为习惯深入的研究以及电力负荷的预测,为人工智能运用于电力系统客户需求响应提供理论经验和技术支撑。主要创新点在于将自适应随机森林算法等人工智能算法应用于居民需求响应的研究,降低电网处于高峰负荷,并采用了负荷转移策略降低电网运行成本,节约能耗。