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《自动化技术与应用》2025年第44卷第5期辨识建模与仿真

IdentificationModelingandSimulation

DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)05-0108-06.

基于神经网络的虚拟电厂辅助调峰成本预测方法

蔡晟琦，刘闯23，包铁23，何蕾23，肖望2.3

(1.国网上海市电力公司，上海200122；2.国网电力科学研究院有限公司，江苏南京210000；

3.北京科东电力控制系统有限责任制公司，北京100000)

摘要：准确预测虚拟电厂辅助调峰成本，可以为制定合理的成本策略、运营管理策略提供依据，达到增强其经济性与市场竞争力的

目的。为此，提出基于神经网络的虚拟电厂辅助调峰成本预测方法。分析虚拟电厂辅助调峰成本构成，构建原始数据样本。

建立基于主成分分析嵌人式反向神经网络(principalcomponentanalysis-ensemblebackpropagation,PCA-EBP)的虚

拟电厂辅助调峰成本预测模型，利用主成分分析(ponentsanalysis,PcA)方法去除原始样本中重叠信息，获取

有效主成分，重新构建数据样本；将单独的反向传播(backpropagation,BP)神经网络视作弱预测器，在Adaboost集成框架

下，集成多个BP神经网络，构建预测能力更强的嵌人式反向传播算法(ensemblebackpropagation,EBP)神经网络，将获得

的新数据样本作为EBP神经网络的输人，其输出的结果即为虚拟电厂辅助调峰成本预测结果。实验表明，该方法可以精准预

测出虚拟电厂辅助调峰成本，在AUC方面有着较好的表现。

关键词：神经网络；虚拟电厂，辅助调峰；成本预测；主成分分析；集成学习

中图分类号：TP183;TP3991文章编号：1003-7241(2025)05-0108-06

文献标识码：A

PredictionMethodofAuxiliaryPeakLoadBalancingCostfor

VirtualPowerPlantBasedonNeuralNetwork

CAISheng-qi,LIUChuang*,BAOTie,HELei?,XIAOWang*?

(1.StateGridShanghaiMunicipalElectricPowerCo.,Ltd.,Shanghai200122China;

2.StateGridElectricPowerResearchInstituteCo.,Ltd.,Nanjing210000China;

3.BeijingKedongElectricPowerControlSystemCo.,Ltd.,Beijing100000China)

Abstract:Accuratelypredictingtheauxiliarypeakshavingcostofvirtualpowerplantscanprovideabasisforformulatingreasonablecoststrate-

giesandoperationalmanagementstrategies,andachievethegoalofenhancingtheireconomicefficiencyandmarketcompetitiveness:

Tothisend,