研究背景与问题

随着新能源的广泛应用和新型电力系统的快速发展，电网负荷调控的复杂度日益增加。传统的负荷直控方式已无法满足需求侧资源柔性互动的需求。在当前调控架构中，电网企业依赖负荷聚合商及其下属的边缘代理对海量的需求侧资源进行调控。然而，由于调控指令的多样性和需求侧资源的异质性，使得调控效果难以保证，亟需一种新的负荷调控方法。

研究方法

本研究提出了一种基于贝叶斯需求侧资源属性分类的负荷调控方法。该方法首先对需求侧资源进行属性分类，通过贝叶斯网络模型对各类资源进行概率推理，实现资源的智能分类。在此基础上，结合资源属性和调控指令，构建了多目标优化模型，以实现负荷调控的优化目标。此外，通过仿真实验验证了所提方法的有效性。

核心结果

实验结果表明，所提方法能够有效提高负荷调控的精度和效率。与传统方法相比，该方法在保证调控效果的同时，降低了调控成本，提高了需求侧资源的利用率。具体来说，该方法在保持相同调控效果的情况下，将调控成本降低了20%，提高了需求侧资源利用率15%。

结论与意义

本研究提出的基于贝叶斯需求侧资源属性分类的负荷调控方法，为解决新型电力系统中负荷调控问题提供了一种新的思路。该方法能够有效提高负荷调控的精度和效率，降低调控成本，提高需求侧资源的利用率。这对于推动新型电力系统的健康发展，促进能源结构的优化升级具有重要意义。同时，该方法具有较好的通用性，可应用于其他领域的需求侧资源调控。