电力市场下的用户行为识别模型：LVQ与SOM神经网络应用

本研究论文主要探讨了在市场竞争机制下，如何通过识别用户的用电行为特性来优化电力市场运营和提升电网的安全稳定性。研究焦点在于构建一个有效的用户用电行为辨识模型，以应对电力市场环境的变化。 首先，论文提出构建了一个市场行为评价指标体系，主要包括购电潜力、电价敏感度和需求响应潜力三个方面。这些指标反映了用户在市场环境中对价格变动的反应以及他们潜在的用电调整能力。通过对初始用户样本进行这些指标的量化，论文采用了二次聚类法对用户进行初步分类，以便更好地理解和分析他们的行为模式。 接下来，研究者引入了两种先进的神经网络技术——学习向量量化（LVQ）神经网络和自组织映射（SOM）神经网络。LVQ神经网络以其快速学习和分类能力而闻名，而SOM则能捕捉数据集中的结构和相似性。这两种网络被结合，提出了一个具有类别增量学习功能的自适应辨识模型。这意味着模型能够在新数据到来时自动更新和扩展，从而更有效地识别出新的用户类型，提高了模型的灵活性和实用性。 论文进一步通过实证研究验证了这一模型，选择了某地市的实际用户数据作为测试案例。结果显示，该自适应辨识模型的识别精度高，能够准确地识别出不同的用户类别，并且在模型更新速度上表现出显著的优势。这对于电力市场参与者来说，意味着能够更快地响应市场变化，提供个性化的服务，并确保电网的稳定运行。 总结来说，这篇论文的重要贡献在于开发了一种基于神经网络的自适应用户用电行为辨识模型，它不仅有助于电力市场的精细化管理，还能提升服务质量，对于电力行业的市场研究和实践具有重要的理论和应用价值。同时，该模型的实时性和准确性使其成为电力市场动态环境下有效分析用户行为的关键工具。