[發明專利]一種服務行業用電量預測分析方法

在審

• 申請號: 201710128012.6
• 申請日: 2017-03-06
• 公開（公告）號: CN107103380A
• 公開（公告）日: 2017-08-29
• 發明（設計）人: 陳志軍;劉彬;詹光明;趙茂;張玉紅;童劍峰;毛芹偉;戚益中;王勇勛
• 申請（專利權）人: 國網浙江開化縣供電公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18;G06F17/30;G06N3/04
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司11315
• 代理人: 許志勇

技術領域

本發明屬于用電量分析技術領域，尤其涉及一種服務行業用電量預測分析 方法。

背景技術

開化作為國家公園建設試點之一，文化旅游等服務行業成為戰略性支柱產 業，開化地區服務行業用電量呈現增長趨勢。但是開化地區山地較多，居民居 住分散，變電站數量有限，存在線路單輻射，部分線路過長，目前電網仍舊存 在薄弱環節。隨著國家公園建設的逐步開展，服務業規模越來越大，區域覆蓋 越來越廣，對電網的電量需求、供電半徑等方面要求也越來越高。如何在保證 國家公園建設的要求下合理規劃和布局電網，提高電網投資效益成了電力部門 的首要任務。國家電網發展策劃部發布“一庫三中心”深化應用工作的通知， 要求進一步提升統計數據價值和統計服務能力。開化公司以此為契機，以國家 公園建設為戰略目標，利用“一庫三中心”中的統一數據庫和數理分析中心， 對現有的海量數據進行分析、處理，獲得國家公園建設背景下開化縣產業結構 調整、文化旅游等服務業大力發展所引起的用電需求和社會經濟之間的關系。

目前采用的用電量預測方案主要有兩個方面，一種是根據往年用電量的數 據按照一定增長率來估算未來的用電量，但是由于不同的社會環境、經濟發展 政策以及地方發展需求，會導致該方案預測的結果出現較大的偏差；另一種是 根據未來報裝用戶的行業特性進行預估，但是如果用戶不向相關部門報裝，會 導致原始數據出現較大偏差，最終預估出來的用電量與實際不符，無法正確進 行電網規劃和布局。

發明內容

本發明的目的在于提供一種服務行業用電量預測分析方法，旨在解決現有 方案預測的結果出現較大的偏差；而且預估出來的用電量與實際不符，無法正 確進行電網規劃和布局的問題。

本發明是這樣實現的，一種服務行業用電量預測分析方法，所述服務行業 用電量預測分析方法包括以下步驟：

步驟一，利用一庫三中心的數理分析中心的時間序列、指數平滑和RBF神 經網絡模型，對開化全社會用電量進行了預測分析，并將預測結果與實際值進 行對比分析，確定指數平滑模型對服務業用電量進行預測；

步驟二，然后利用預測出來的“十三五”期間的用電量數據，對開化地區 “十三五”期間社會生產總值、固定資產投入、服務業投入以及電網投入進行 擬合分析；

步驟三，獲得的數據可以為開化地區“十三五”電網規劃、服務業規劃提 供數據支持和決策依據。

進一步，所述時間序列利用數理分析中心時間序列中的線性回歸擬合方法， 對開化地區全社會用電量進行了預測分析，利用線性回歸的擬合方法，可以對 開化十三五期間全社會用電量進行擬合預測。

進一步，所述指數平滑利用數理分析中心的指數平滑法，建立預測工作流， 對全社會用電量進行預測分析，利用指數平滑法能夠擬合開化地區全社會用電 量，并對擬合結果給出了評估分析表。

進一步，所述RBF神經網絡在數理分析中心建立RBF神經網絡預測工作流， 對全社會用電量進行擬合，利用RBF神經網絡對全社會用電量進行擬合。

進一步，所述服務行業用電量預測分析方法具體包括：

對運維數據中心、營銷數據中心、規劃數據中心的數據進行數據搜集；所 述數據包括：通過企業調研獲得數據、電網內部的SCADA系統數據、營銷部門 的售電量等數據、規劃部門的相關數據；

對搜集的數據進行數據集成、數據清洗、數據選擇、數據變換；

對數據集成、數據清洗、數據選擇、數據變換后的數據利用數理分析中心 的時間序列、指數平滑和RBF神經網絡模型，對開化全社會用電量進行了預測 分析，并將預測結果與實際值進行對比分析，確定指數平滑模型；根據確定的 指數平滑模型對服務業用電量進行預測分析；

然后利用預測出來的用電量數據，對社會生產總值、固定資產投入、服務 業投入以及電網投入進行擬合分析；

經擬合分析后獲得為電網規劃、服務業規劃提供數據支持和決策依據的數 據。

進一步，所述數據清洗方法包括：通過對“臟數據”的產生原因和存在形 式進行分析，利用現有的數據挖掘手段和方法去清洗原始數據，比如填充缺失 數據、消除噪聲數據等，將“臟數據”轉化為滿足數據質量要求或應用要求的 數據，從而提高數據的質量，滿足數據分析的需求。