俞沛宙 孔旭锋 燕俞波 朱斌 赵婉芳

摘要：在迎峰度夏高峰期，电力供应处于紧平衡状态，需要进行用户需求侧响应和有序用电工作。如何高效且精确地编制错避峰方案，快速开展需求侧管理工作是需要解决的重要问题。不同用户的用电特性不同，在用电高峰时段可响应的负荷也不同。本文基于LSTM神经网络算法对高压用户进行日负荷预测，以宁波市鄞州区专变用户为试点对象，预测未来某日内用户负荷情况，对日后的需求侧响应工作给与数据支撑。该方法通过LSTM神经网络算法对历史负荷曲线进行拟合，预测单用户未来短期负荷，并通过与传统ARMA自回归算法预测结果进行对比，分析优缺点。

关键词：需求侧响应 可控负荷 负荷特性 负荷预测 神经网络

0引言

随着电网建设的不断强化，大规模的有序用电已经成为历史，但随着经济和人民生活水平的不断提高，近几年电力供应能力仍处于紧平衡状态。根据宁波市能源局统计，2018年宁波市全社会最高用电负荷约1278万千瓦，同比增长约10.3%，逼近宁波市最高电力供电能力;预计2019年，全社会用电负荷1350万千瓦，电力供应紧平衡趋势仍将持续。

需求侧响应是解决紧平衡的最好方法，它是在电力市场改革的背景下，用户针对市场价格信号或者政府激励机制做出的改变正常电力消费模式的市场化行为。

目前电力公司、用户、政府在需求侧响应中的现状为：一是电力公司找用户难，计算响应负荷更难，因此方案编制费时、费心、费力;二是电力用户虽然了解需求侧响应政策，但不知道自己能响应多少;三是政府不知道多少用户能响应，无法进行统筹规划和激励机制的优化。……