价格响应型柔性负荷的数据驱动建模：公式与算法
系统与控制
2025-03-06 v1 系统与控制
摘要
电力系统中的柔性负荷，如可中断负荷和可转移负荷，是缓解功率不平衡的关键灵活性资源。尽管具有潜力，但这些负荷的精确建模是一项具有挑战性的工作，且尚未得到足够关注，限制了其融入运行框架。为弥补这一差距，本文发展了价格响应型柔性负荷（PRFL）的数据驱动辨识理论与算法。首先，我们引入能够捕捉其对电价变化响应的静态和动态决策机制的 PRFL 模型。其次，我们开发了一个显式纳入预测和测量误差的数据驱动辨识框架。特别地，我们给出了理论分析以量化此类噪声对参数估计的统计影响。第三，利用辨识问题的双层结构，我们提出了一种基于贝叶斯优化的算法，该算法具有大规模样本的可扩展性，并能作为副产品提供后验可微性证书。数值实验证明了所提出方法的有效性和优越性。
引用
@article{arxiv.2503.03177,
title = {On the Data-Driven Modeling of Price-Responsive Flexible Loads: Formulation and Algorithm},
author = {Mingji Chen and Shuai Lu and Wei Gu and Zhaoyang Dong and Yijun Xu and Jiayi Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03177},
year = {2025}
}