基于业扩报装大数据的电量预测方法的介绍

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我国经济快速发展，经济快速发展离不开工业体量急速增长的支持，地方的业扩报装容量在近几年以稳定的增长速度逐年攀升。近些年，经济全球化发展背景下，我国也积极融入这一发展大趋势，很多地方的业扩报装容量增长都有显著的波动，这也给用电量增长造成间接的影响。在过去的多年的发展中，部分地方电力营销系统积累了大量的历史业扩数据，这将给大数据在地方的发展提供重要的支撑，是为地方的发展留下的珍贵的无形宝藏。

1 概述

在电力企业运营的过程中，电力企业和电力科研单位以及高校的相关从业人员都对中长期电量预测方法做了大量的基础研究。在这些大量的研究中，很大一部分都是对预测的计算方法进行优化与创新，但是，由于受到传统思维的限制，大多数研究人员不能够以宽阔的视野和思维来解决问题，在很多问题面前缺乏想象力，这就导致预测方法的思路比较单一，譬如：在开展地区的总电量的预测过程中，往往建立预测模型，然后把本地区的总用电量的历史数据带入所建立的模型中，通过此种方式实现对行业用电量的预测，之后对行业的电量数据进行分析与计算。这是一种最为常规的预测的思路，具有简单直接的优点，同时，该方法有一个很大的问题，即整个方法在实行过后不能够体现出各层次的联系。行业的电量发展规律比较明显，所以，电力企业进行电量预测后需要得出具有较高可信度的结果，即需要保证各地区的总用电量与各行业的电量之和相同，这就说明各行业电量预测和地区电量预测之间存在不可磨灭的天然联系。所以，基于以上内容的考虑，通过不同行业电力预测的分析，优化和创新中长期电力预测方法。

2 业扩电量影响模型的建立

（1）数据的清洗：在当今的信息化时代，各行各业在发展过程中，都会产生大量的数据信息，电力企业也是如此，并且由于电力企业的用电户比较多，这也致使电力企业的数据信息也是非常的大，如何利用有效的信息来服务于电力企业显得尤为重要，在开展相关工作时，需要对所有的信息进行相应的甄别，即对收集到的信息和数据进行清理。所分析的历史信息和数据必须是为实际生产和用电服务的，业扩报装工作完成后，用户用电数据要有相应表明，并保证所采用的业扩建数据能反映在用户随后的用电发票中。在此过程中，所有的信息并不都能够科学地反映真实的情况，所以，电力企业也就需要把双路电源、供电线路变更等原因申请的业扩报装数据进行科学的清洗，然后留下有效的业扩报装数据，这些数据做出的结果才能更科学合理。

（2）数据的预处理：因为不同的用电户在业扩报装的申请时间有所差异，进行数据的分析时要将数据时间进行统一。那么在开始之初就需要默认起始的时间为业扩申请的时间，如果业扩报装发生在下一个月，那么时间就需要设置为第0月之后，同时还需要注意，1～18个月需要设置为每个月的电量时间，进行此操作之时，如若遇见有用户在多次业扩报装且时间很短，这将导致系统很难辨识出是哪次业扩使得电量产生变化，最终影响预测的结果。因此，在进行数据的预处理过程中，需要将此类用户剔除，从而保证整个预测的准确性。

（3）剔除非正常影响因素：业扩之后，伴随的就是用户用电量发生变化，这些变化当中可能是多方面因素影响的结果，例如：一般的用户在夏季以及冬季的两个季节的电量有很大的起伏，造成这些起伏的主要原因是在这两个季节中用户会经常使用空调，而对于一些大的用电户，其往往会因为节假日的影响，使得电量的波动量变化比较大。因此，在进行业扩对用电量的影响分析过程中，相关研究人员就需要利用节假日电量影响模型、气象电量影响模型等模型来剔除其他因素产生的影响，保证电量预测的准确性与科学性。

（4）模型的构建受到电能影响：使用统一时间处理后的业务报装和安装数据，同时要保留受天气、节假日等不利因素干扰的数据，然后统计这18个月的用电量的变化情况，以上述数据为基础来构建业扩负荷利用率变化值模型。其中的负荷利用率变化值是当月电量变化量/业扩容量X24X月实际天数，如若有新装、增容等情况的业扩，那么电量自然是随着变化的。同时，如果当月的电量变化量显示值为正数，可以推断出负荷利用率的变化值同样也是正数；如果这种情况随着时间而呈现增长趋势，那么显示的数值必将是增长的，该数值会在后期逐渐的保持在一个固定的数值周边。否则，如果出现减容、销户类型的业扩，由于用电量是呈减少趋势，当月电量变化量将会显示为负数，因此，负荷利用率的变化值将会显示为负值，这种情况会随着时间的变化而逐步变得更大，这个情况不会一味继续，最终会保持在一个固定值周围。

3 业扩影响模型下的电量预测方法

业扩报装影响用电预测方法：以待分析的报装时段、预测时段、区域、行业和类型为参数输入计算公式，采用公式和安装数据，并利用业扩影响模型计算产业扩张对电力的影响，以及基于业扩报装的信息电力预测模型，如图1所示。

图1 基于业扩信息的电量预测模型

以第2季度业扩情况分析对第4季度的电量影响为例说明预测方法的主要步骤。

（1）根据地区不同、不同类型、不同行业等参数，统计4、5、6个月的电力业扩数据。

（2）循环4、5、6个月的数据：以4月份的数据为例。与10月份隔6个月、11月份隔7个月、12月份隔8个月间隔相比，根据不同地区的行业类型、业扩类型和间隔月份，从负荷利用变化模型中可以得到相应的负荷率变化值。

（3）依靠所得到的负荷率变化值×业扩统计数据，计算出电力增长值。

（4）依据各地区、各月的业扩报装情况，将第四季度的电力增长值用数据表明出来。

4 案例分析

以下为几个相关行业的案例，然后运用上述所分析的报装模型和模型下的电力预测方法。业扩报装后典型行业负荷率如表1所示。

表1 2018年典型行业扩装后负荷率

基于业扩模型的电量预测结果如表2所示。

表2 典型行业2018年基于业扩模型的电量预测结果

从表1、表2的数据看出，基于业务扩展报表大数据的电量预测方法是有效的，其作为电力系统电量预测的辅助和校正方法是可行的。

5 结语

如今，经济全球化的速度加快，电力企业需要抓住这个发展的机遇，做好用电量精确的测量，这个工作将会对整个企业的后期发展产生巨大的影响，同时也会对人们的生产生活产生很大的影响。所以，这项工作对电力企业的重要性不言而喻。电力企业在进行这项工作的过程中，最为关键的一部分工作就是务必保持测量电量的精确性，这项工作是一切后期工作的基础，能够为接下来的电网调度储存较高可靠性的数据，将为部门的总体调度的准确性产生重要影响，为接下来选出更加科学合理的运行方式提供重要保障，做好电力预测工作将提升当前电网的运行的经济型，使得公司产生更多利润，同时，电网运行将更加稳定。同时人们的正常的生产生活也能够得到保证，减少由于预测不到位而产生的经济损失，为社会发展做出积极的贡献。