1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
1 课题研究背景及意义2020年9月，中国在联合国大会上提出了双碳目标： 排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和，电力作为清洁、高效的二次能源，将在支撑社会经济发展，服务民生用能需求，构建清洁低碳、安全高效能源体系中发挥更加重要的作用，向所聚合的电力用户提供变动电价或激励措施，引导用户通过调节灵活负荷来改变用电行为，达到降低电网峰谷差的目的[1], 进一步提高系统灵活性资源需求。
近年来，中国城镇化进程加快,在温控负荷方面[4]、电动汽车[5]、客户侧储能[6]等负荷资源的快速增长给电网的平衡带来挑战。
为实现灵活性资源与新能源和传统电源的协调发展，应注重电源侧挖潜，推动需求侧破局，扩展电网侧形式，同时结合电力市场建设进程，构建完善的市场交易和激励机制，构建精细化、市场化、专业化和智能化需求侧资源利用体系是重要方式之一。
2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、研究或解决的问题本课题将进行基于ARIMA的需求侧灵活资源可调潜力预测，选取负荷率、峰谷差、平均负荷等有针对性的指标利用改进K-means等聚类算法对工业、商业和居民用户负荷进行聚类，并对聚类结果进行分析评价，通过分析聚类结果，得出用户负荷特性，利用差分自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA)方法，对需求侧可调负荷进行预测，从而制定更为优化的调节策略，拓展现有电力系统的调节能力，保障区域电网的供需平衡，实现电网与用户之间更友好、更安全、更经济的互动，从而制定更为优化的调节策略。
二、研究手段1.运用课程所学知识在工商民用户的典型负荷分析中，分析不同季节工商民用户日负荷的负荷率、峰谷差、最大负荷和最小负荷等评价指标的概率分布情况，选取适合不同季节工商民用户的评价指标，利用Canopy聚类算法和K-means聚类算法对不同季节工商民用户日负荷进行聚类，得出工商民用户的典型日负荷特性。
2. 取不同季节下工商民用户的历史负荷数据作为预测模型的输入，对输入数据中存在的缺省值、越限值以及奇异值进行相应的处理；选取ARIMA作为预测模型，利用平稳性、自相关性和片相关性指标选取不同预测场景下的ARIMA模型的差分参数d、自回归模型（AR）阶数p和移动平均模型（MA）阶数q；选取输入数据的时间尺度，对未来1h工商民用户的负荷进行预测，得到预测结果为第4章工商民用户可调潜力的分析提供实际值。
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