【摘 要】
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需求侧管理可有效实现电力负荷的削峰填谷，提高电力系统的稳定性和运行效率。随着电力物联网的发展，不同用户在参与需求响应过程中的行为差异得以凸显，出于对用户隐私的保护，用户用电信息在采集后往往只能就地利用而不能进一步上传，给多元化负荷行为特征分析带来困难。提 出了云边环境下基于Asynchronous advantage actor- critic algorithm （A3C）强化学习算法和Lon
【机 构】
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智能电网教育部重点实验室(天津大学)
【基金项目】
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国家电网公司科技项目（5100-202114296A-0-0-00）；
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需求侧管理可有效实现电力负荷的削峰填谷，提高电力系统的稳定性和运行效率。随着电力物联网的发展，不同用户在参与需求响应过程中的行为差异得以凸显，出于对用户隐私的保护，用户用电信息在采集后往往只能就地利用而不能进一步上传，给多元化负荷行为特征分析带来困难。提 出了云边环境下基于Asynchronous advantage actor- critic algorithm （A3C）强化学习算法和Long short term memory （LSTM）网络的需求侧管理方法，通过强化学习解决需求侧管理决策中前瞻性不足的问题；通过基于LSTM网络的虚拟环境模拟多元用户行为特征，加速学习过程，降低算法实施成本。通过算例分析可知，所述决策方法保证用户隐私的同时可有效加快学习进程，价格决策可更准确地把握用户响应行为特征，保证决策的经济性。
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