《基于业扩报装大数据的电量预测模式》
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[摘 要]近一段时期以来,受到宏观领域经济发展态势带来的影响,云南电网有限责任公司大理供电局业扩报装的容量提升率呈现出较大波动现象,这使得云南电网有限责任公司大理供电局在整体电力使用量方面会出现一定幅度的波动.为了更好地测算云南电网有限责任公司大理供电局今后一段时期地电力使用量波动发展地趋势,本文对云南电网有限责任公司大理供电局地业扩报装方面地历史资料信息给予了研究,就报装情况、运行容量、电力使用量之间的相互关系给予了分析与探讨,通过资料信息的汇总研究,进行业扩造成用电量提升的影响分析.希望能通过本文的研究,为云南电网有限责任公司大理供电局的电力使用量预测,电网调度给予技术方面的支持与推动.
[关键词]业扩报装； 大数据； 电量预测；
中图分类号：F426.61 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）03-0120-01
1业扩-电量影响模型的建立
业扩报装会因为业务规模的变更,增大或缩减而造成用户用电量因之受到影响而发生波动,不过此类波动并非同比的,而存在一定的滞后性,因此要分析业扩报装对电量波动带来的影响,需要综合考虑多方面因素.如果在用户电量测算上使用的方法不正确,会导致电量预测精确度受到其影响而存在不同[4-5],所以笔者就业扩报装导致用电量受其影响而发生的波动进行研究,广泛汇总了云南电网有限责任公司大理供电局近一段时期以来有关业扩报装的各类资料信息,就信息实施了研究.
针对业扩报装问题分析用户用电量受其影响而发生变化的二者关系研究,需要针对业扩报装实施后在一定阶段里面用户用电量负荷利用率的变化情况发展趋势给予研究分析,分析有关时间点出现的电力负荷利用率波动的发展规律,从而获得影响分析结果的研究方法.
因为用户类型上的差异性会导致业扩申请的时间上存在差异性,因而需就资料信息实施时间归一化转换,这样才可以实现就不同时段发生的业扩资料实施系统化处理.另外,对于模型的建设工作而言,应就各个方面信息实施分类研究,还应当考虑到气象因素影响、节假日影响等对用电量带来的影响效果,将此类因素实施拆解分析,才能够获得比较精确的模型.模型够简单额程序步骤本文在图1中进行了列示.
数据清洗.就规模庞大的业扩报装资料信息实施清洗,研究历史资料首先要弄清哪些资料有用,哪些资料无用,因而应就资料信息当中的有用部分给予提取,这样把对计算工作没有用的部分给予剔除,以保障计算活动的准确性与科学性.
2）资料信息预处理.因为不同的用户在业扩报装申请时间上具有一定的差异性,因而需要就资料信息实施依据时间的归一化转换.将业扩申请时间设成起始时间,报装开始的第一个月规定成起始月,进而把每月电量的时间分配到从1到18的不同月份当中,并且就一些于较短时期内进行了若干次业扩报装的用户,因无法划分其电量波动主要受到哪次业扩的影响,因而将其剔除出分析对象范围.
3）剔除别的影响因素.业扩出现以后的电量波动有可能受气象、节假日等因素带来的影响而呈现一定的差异性,因此分析工作的开展应采用对应的影响模型用于剔除此类影响因素带来的影响效果.
4）形成业扩电量影响模型.使用经时间归一化转换后的用户资料信息合去除了影响因素以后的18个月电量波动指标,构建模型.负荷利用率变化值的计算采用当月电量波动指标除以业扩容量再乘以24,然后乘以当月实际天数,负荷利用率波动值是正数,并且跟随时间发展而提升,最后趋向与稳定.反之则会减少并趋向与稳定.
2业扩影响模型下的电量预测方法
理论上,针对此类现象的电量预测方法是：将需要研究的时间段、地区、行业等指标都设置为参数纳入到计算活动中,建立影响分析模型,通过模型用于电量受影响情况的测量,具体模型内容本文在图2里面进行了列示.
根据云南省2017年1到6月的业扩资料,就10到12月的电量影响进行预测当做案例,阐释预测措施的关键性程序.
1）按照不同性质与类型指标上的差异性,分别汇总4月到6月的业扩资料信息.
2）循环从4月到6月的资料信息：以4月为例,其跟10月相比,中间的间隔达到了6个月,与11月相比,中间的间隔达到了7个月,根据不同地区的行业差异性、业扩类型不同、间隔月份等,依据负荷利用率波动模型采集到的资料信息进行计算,获得负荷率变化指标.
3）把记录到到的电量负荷率变化值乘以业扩统计容量,就能够得到电量的提升参数.
4）把全部地区的指标进行累加、将不同月份当中的业扩情况对10到12月的电量增长值给予计算.
统计Mstart～Mend月份业扩就今后一段时期Meffect月份的用电量影响计算公式是：
其中：Pexpan为Mstart～Mend月份业扩对未来Meffect月份的容量影响量,Mstart和Mend表示业扩的统计起始月份和结束月份,Meffect表示业扩容量影响的对应月份,jS表示S集合下的第j个用户,Pj表示该行业下第j个业扩申请用户增加/减少的容量,F（·）为业扩对应的负荷率计算函数.
3 案例分析
根据典型行业作为案例进行分析,就笔者设立的模型合预测方法实施测试.典型行业在2017年的业扩报装之后的电力负荷率情况本文在表1中进行了列示.
预测获得的资料数据本文在表 2中进行了列示.
通过以上资料信息的观察可以发现,电量预测方法在整体效果上还是不错的,能够作为电力系统实施电量预测的辅助措施给予应用.
4 结语
对于电网管理工作而言,电量预测工作的科学性与技术性越强,准确度越高,在实施电力系统管理方面所掌握的依据越有效,因而通过技术升级与理论建设,提高电量预测工作的精确度与科学性,是改进提高电力系统管理工作质量,提高电力系统管理工作效率的重要技术革新与理论建设工作.
本文针对云南电网有限责任公司大理供电局业扩报装的电量影响问题,构建出理论模型用于分析其电量受影响情况,通过模型给予预测,并进行了预测结果的检验.数据显示,本文采用的方法经检验具有显著的理论价值与可操作性,能够当做现阶段用于电量预测的方法措施在电力系统管理的实践领域给予推广与应用.
参考文献
[1]基于生长曲线的行业业扩用电趋势研究[J].余向前,王林信,张维静,罗欣,赵燃.电力需求侧管理.2017（02）
[2]适用于地区电网的几种负荷预测方法探讨[J].楊晨燕,李润沁,周瑜.华东电力.2013（12）
[3]基于业扩报装的全社会电量预测方法研究[J].葛斐,李周,杨欣,荣秀婷,李凯,石雪梅.安徽电气工程职业技术学院学报.2013（04）
[4]基于GIS的业扩报装优化与决策系统设计[J].齐志刚,金波,邱朝明.中国电力.2011（04）
该文结论，这篇文章为一篇关于大数据方面的大学硕士和本科毕业论文以及装大和电量预测模式和数据相关大数据论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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