使用概率神经网络将负载特性分配给消费者

电力行业中新出现的运营条件迫使电力市场参与者开发新工具。在这些工具中，负载特性是零售电力市场的关键问题。对于没有每15分钟负载测量的小型消费者，典型负载特性（TLPs）的确定可以作为确定其负载图的工具。它们的主要功能是在消费者偏离合同计划时进行计费。此外，还需要建立一种简单直接的方法，将TLP分配给特定合格消费者。本文提出了一种使用概率神经网络（PNN）分配消费者负载特性的方法。该方法基于经过预处理的测量负载特性（MLPs），使用小波多分辨率分析，并通过适当的聚类有效性度量与FCM聚类算法聚类。结果证明了所提议的TLPs形成程序的效率。