基于电费回扣的CPP机制下的居民用电需求动态模型，曾鸣，，考虑到智能电网下需求侧响应的完善和智能电能表使用的普及，提出了一种居民峰荷定价的新方法。该方法首先介绍了当前峰荷定价的发

通信电源

使用内核方法预测电力需求 这项工作的目标是实施下周能源消耗的预测方法。从工程的角度来看，任何负责电力服务网络的人都需要能够做出准确的预测，因为这是影响许多其他系统组件（如输电和配电）的东西，另一方面，电荷是能源价格的决定性因素，因为它是需求的指标， 所以它也应该是一个可靠的模型。准确可靠的模型在风险评估和管理中也至关重要。 首先，进行了数据的转换，因为它们与每小时的需求进行了细分，为了实现这项工作，我们将仅考虑日常用电量。为此，我们通过使用dem_diaria.m将相应24小时的消耗量相加来累积每天。功能。 由于高消耗值会导致计算和处理延迟，因此选择它来缩放数据，即使用规范化函数将其从 0 规范化为 1.m，并将非规范化.m函数返回到原始缩放。 为了形成回归量的向量，开发了一个回归量.m函数，从进入的日期开始，历史数据集，要符合的回归量的类型及其维度，返回相应的向量。

电力行业月度报告：用电需求持续回暖，光伏板块表现良好.pdf