第43卷第7期2023年7月电力自动化设备ElectricPowerAutomationEquipmentVol.43No.7Jul.2023基于融合FCN-TCN-LSTM的工业大用户可调节潜力分析模型李彬1，明雨1，郝一浩1，陈宋宋2，3，王隗东2，3（1.华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206；2.需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室，北京100192；3.中国电力科学研究院有限公司，北京100192）摘要：综合考虑调控成本和价格激励的影响，开展工业大用户双向可调节潜力的分时段分析是提升新型电力系统负荷管理能力的关键。建立一种基于融合全卷积网络、时域卷积网络、长短期记忆网络的模型，以分析工业大用户可调节潜力。建立全卷积网络数据集重构模型，并基于典型负荷特性指标实现对具有高可调节潜力负荷数据的工业大用户的遴选；以高可调节潜力数据集为基础，建立改进时域卷积网络模型，对工业大用户进行调控成本影响下的可调节潜力分析测算。基于实际数据对所提模型进行验证，算例结果表明，所提模型可分析出工业大用户典型设备的可调节潜力，且模型的稳定性与精确度较高。关键词：需求响应；可调节潜力；工业设备调控；全卷积网络；时间卷积网络；长短期记忆网络中图分类号：TM73文献标志码：ADOI：10.16081/j.epae.2022090280引言随着新型电力系统建设进程的不断推进，仅考虑电源侧、电网侧的调节资源已难以满足系统稳定运行的需求。需求侧资源主动参与电网调节可以有效缓解电源侧、电网侧的调节压力，稳定电网系统供需平衡，因而深度挖掘需求侧资源的可调节潜力成为必然［1⁃2］。需求侧资源能够快速响应新能源短周期尺度的调节需求，2022年5月国家发展改革委、国家能源局联合发布的《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》，要求全面提升电力系统的调节能力与灵活性，加快构建以新能源为主体的新型电力系统［3］。需求响应（demandresponse，DR）是需求侧资源参与电网灵活互动的重要途经，工业大用户是组成需求侧资源的主体，在参与需求响应的用户中，工业大用户负荷占95%以上［4⁃5］，因此，分析工业大用户的可调节潜力可以提高新型电力系统负荷管理能力和系统的稳定性［6］。目前，针对工业大用户的可调节潜力分析方法有2种：一种为数据分析法，该方法通过对比节假日时段、检修时段、高峰时段的工业大用户工作情况得出其轮休潜力、检修潜力和避峰潜力，再通过数学建模方式对可调节潜力进行量化［7⁃8］；另一种为聚类分组分析法，该方法基于调研方式得出工业大用户的...
