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作者：田年杰;苏祥瑞;姚文峰;赵倩;李腾木;张嘉宸;
单位：贵州电网有限责任公司电力调度控制中心;南方电网科学研究院;天津大学电气自动化与信息工程学院;
摘要：在电力市场的各种激励措施影响下，用户的需求响应行为改变了传统的用电模式。为提高考虑需求响应的短期负荷预测精度，提出同时考虑市场电价和需求响应信号的最优输入修剪的新型神经网络集成预测器。该预测器包含两层结构：底层由多种不同结构和参数的长短期记忆网络子预测器组成，顶层为综合这些子预测器的非线性组合的人工神经网络。采用基于保持稳定平衡特征化的变换技术增强的共识粒子群优化方法计算需求响应信号模型，并训练最优输入修剪的新型神经网络集成预测器。通过实际电网数据的测试结果，验证了所提方法在计算质量、扩展性和泛化能力等方面的有效性。
关键词：短期负荷预测;需求响应;电价信号;长短期记忆网络;非线性集成
基金资助：贵州电网有限责任公司科技项目（GZKJXM20222359）
