Abstract：
需求响应是实现电网削峰填谷，缓解电网供需平衡的新手段。蓄能空调是需求响应中的有效弹性资源，可极大提升建筑用能灵活性。以西安市某蓄能空调实验平台为对象，开发预测模型，并进一步实施需求响应策略。为获取历史负荷数据，搭建TRNSYS仿真模型，基于负荷预测精度最高的Elman神经网络算法，建立蓄能罐的储、释能时长预测模型。结果显示，Elman负荷预测模型拟合度R~2可达到0.91,储能、释能时长预测模型的R~2值分别为0.97、0.94。此外，与传统4种需求策略对比，基于Elman神经网络的需求响应策略在需求响应时段内的耗电量最少，且全天运行费用最低。
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Source ：
建筑科学
Year： 2022
Issue： 04
Volume： 38
Page： 190-197+204
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