[發明專利]一種基于能源大數據的新建企業用能預測方法

在審

• 申請號: 202011599117.8
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN113033864A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 陳昊宇;褚洪濤;唐曉東;朱曉敏;楊茜文
• 申請（專利權）人: 青島新奧清潔能源有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 青島智地領創專利代理有限公司 37252
• 代理人: 林琪超

本發明提供了一種基于能源大數據的新建企業用能預測方法，包括新建企業用能預測系統，新建企業用能預測系統包括企業用能數據庫模塊、預測企業輸入模塊、用能數據匹配模塊和用能預測生產模塊。建立企業用能數據庫，待測用能企業調研與調查，待測用能企業用能需求預測，待測用能企業各類負荷統計匯總這些過程來預測新建企業用能。本發明通過全面分析待測用能企業，進行深度企業認知，進而建立企業特征模型，將工業企業用能需求與特征模型匹配并建立關聯，大幅拓展工業用能需求預測依據及信息來源，精準把握企業用能訴求；建立并運用企業能源大數據，將能源大數據技術應用到工業用能需求預測中，大幅提高工業企業用能需求預測精準度。

技術領域

本發明涉及新建企業用能預測領域，具體涉及一種基于能源大數據的新建企業用能預測 方法。

背景技術

工業用能負荷影響因素眾多，既與產業類型、產能規模有關，又與生產工藝、生產特點 相關，新建企業電力、燃氣及工業蒸汽等工業用能負荷預測的精準性一直以來是綜合能源規 劃及電力/燃氣/熱力專項能源規劃的難點。目前傳統預測方法是基于工業類型(一二三類工 業)、工業用地面積及能耗指標進行負荷預測，往往造成偏差較大，甚至出現數倍偏差。

上述傳統預測方法，不僅沒有考慮工業企業的行業類型、產能規模、生產工藝、用能特 點、生產特點等因素，同時更沒有充分利用能源大數據等先進技術，造成工業用能預測存在 較大偏差。致使供能設施規模建設普遍偏大，能源設施利用率嚴重偏低，大部分介于20％～50％， 造成供能設施浪費、投資經濟性差甚至投資失敗。

傳統模式下對工業企業的客戶認知不足，未能充分掌握企業的產業類型、工藝特點、用 能特點、生產特點等，造成工業用能預測脫離企業實際；傳統工業用能需求預測偏差較大， 造成供能端能源設施建設規模偏大、能源設施利用率偏低及投資偏高等資源浪費。

發明內容

針對現有的企業用能預測方法存在的用能預測偏差大的問題，本發明提供了一種基于能 源大數據的新建企業用能預測方法。

本發明采用以下的技術方案：

一種基于能源大數據的新建企業用能預測方法，包括新建企業用能預測系統，新建企業 用能預測系統包括企業用能數據庫模塊、預測企業輸入模塊、用能數據匹配模塊和用能預測 生產模塊；

用能預測方法包括以下步驟：

步驟1：建立企業用能數據庫；

采用實地調研的方法系統收集全國各地不同類別、不同規模的企業用能全面信息，建立 企業用能數據庫；

步驟2：待測用能企業調研與調查；

針對待測用能企業，實地調研待測用能企業信息，根據待測用能企業信息建立企業特征 模型，企業特征模型包括企業所在地、產業類型、企業規模、用能特點及生產特點；

將企業特征模型通過預測企業輸入模塊輸入至用能數據匹配模塊；

步驟3：待測用能企業用能需求預測；

用能數據匹配模塊將企業特征模型與企業用能數據庫模塊中的信息匹配，預測出待測用 能企業的用能數據；

步驟4：待測用能企業各類負荷統計匯總；

用能預測生產模塊根據用能數據匹配模塊預測出的待測用能企業的用能數據生成待測用 能企業用能數據表。

優選地，企業用能數據庫模塊包括產業類型信息單元，產業類型信息單元包括各種產業 類型的用能信息，每個產業類型的用能信息包括各自產業類型的用能特點信息、生產特點信 息、企業規模信息和企業所在地信息。

優選地，用能數據匹配模塊將企業特征模型與企業用能數據庫模塊中的信息匹配，預測 出待測用能企業的用能數據的具體過程為：