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online Demand Response characterization Based on Variability in Customer Behavior

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2024年第3期12卷 936-946页

作者： Lester Marrero Daniel Sbárbaro Luis García-Santander the Department of Electrical Engineering University of ConcepciónConcepción 4070409Chile

This paper proposes an online framework to characterize demand response(DR)over *** proposed framework facilitates obtaining and updating the daily consumption patterns of *** essential concept of response profile class(RPC)is introduced for characterization and complemented by the measure of the variability in customer *** paper uses a modified version of the incremental clustering by fast search and find of density peaks(CFSFDP)algorithm for daily profiles,considering the multivariate normal kernel density estimator and incremental forms of the Davies-Bouldin(i DB)and Xie-Beni(i XB)validity *** studies conducted using real-world and simulated daily profiles of residential and commercial Chilean end-users have demonstrated how the proposed framework can continuously characterize *** proposed framework is proven to achieve realistic customer models for effective energy management by estimating the customer response to price signals at the distribution system operator(DSO)level.

关键词： Demand response(DR) incremental indice online characterization online clustering response profile class(RPC)

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