【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及需求响应调度，更具体的说是涉及一种基于负载划分和q-learning的电能需求响应资源分配方法。
技术介绍
1、需求响应（demand response，简称dr）是指当电力批发市场价格上涨或电网可靠性面临威胁时，电力用户在接收到电力供应方发出的削减负荷的补偿通知或价格上升信号后，自主调整既有用电行为，通过减少或错峰用电，实现对电力需求的响应，从而维护电网稳定并抑制电价短期内的大幅攀升。在智能电网环境中，dr使得电力能够以可控、智能的方式从发电侧传输至需求侧活跃的用户。鉴于住宅用电在全球总能耗中占比高达30%至40%，对住宅社区开展需求响应研究，既具备深刻的理论价值，也具有显著的现实意义。
2、近年来，用户对隐私保护的重视程度越来越高。传统方法往往依赖用户主动提供设备运行状态、家电类型及用能偏好等详细信息，实现精细化建模和个性化调度。但部分用户出于数据安全和隐私保护考虑，拒绝共享家庭用电设备的相关信息，导致调度模型获取的用户侧信息不完整，从而影响调度策略的有效性。
3、针对上述问题，现阶段部分研究尝...
【技术保护点】
1.一种基于负载划分和Q-learning的电能需求响应资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于负载划分和Q-learning的电能需求响应资源分配方法，其特征在于，在S1中，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于负载划分和Q-learning的电能需求响应资源分配方法，其特征在于，针对每个住宅用户i根据以下公式对其在时隙t的历史负荷数据进行归一化，归一化后的值在0-1之间，计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于负载划分和Q-learning的电能需求响应资源分配方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于负载划分和q-learning的电能需求响应资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于负载划分和q-learning的电能需求响应资源分配方法，其特征在于，在s1中，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于负载划分和q-learning的电能需求响应资源分配方法，其特征在于，针对每个住宅用户i根据以下公式对其在时隙t的历史负荷数据进行归一化，归一化后的值在0-1之间，计算公式如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李晓卉，张晶，蔡彬，彭琪雅，周萌淇，陈静，彭康乐，何婧怡，代征，黄松，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：
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