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随着市场观念逐渐引入电力系统，系统对需求侧的重视程度和互动程度被提升到新的高度，电力系统的利益主体逐步多元化。负荷聚合商作为电网侧和用户侧中间重要的协调机构，发挥着越来越重要的作用。本文基于负荷分类，给出了负荷聚合商的定义，并就我国电力市场发展现状，对负荷聚合商参与电力市场的框架结构、应用场景、商业模式进行了梳理和分析，分析了负荷聚合商与其他市场主体的关系，对负荷聚合商参与电力市场的关键问题进行了详细论述。

由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性，基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分，区域信息的合并有限的问题，提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络，用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想，通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块，首先对点云模型进行下采样并构建局部区域，对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模，获得局部区域的几何信息，最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明，本算法在ModelNet40数据集上的识别准确率为91.5%。与已有的三维点云模型识别分类算法相比，本文算法能够更充分地提取局部信息，进一步提高三维点云模型分类的准确率