CN110675060A - 基于大数据应用的能源供需分析预测平台 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，所述平台包括储存业务数据库、经济数据库、气象数据库、产业数据库的基础数据库管理模块；用于统计电量和电负荷指标变化特点，合理预测并分析其对月度电量指标影响的电力需求预测模块；和用于数据变量设定、数据修改、数据保存、数据运行模型和可视化展现的区域能源经济分析模块。本发明将复杂的预测工作由原来的大量人工收集、整理、计算、分析的过程简化为单个人的简单系统操作。本发明是基于全业务数据中心进行场景建设，为适应能源供需分析预测工作面临的新形势，充分考虑经济、社会等因素对能源需求的影响，综合利用多维度海量数据，开发能源供需分析预测平台应用场景。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台。
背景技术
经过SG186工程及SG-ERP体系建设，已建成一体化企业级信息系统，满足各专业的管理需求，完成四大数据中心建设，实现统一的数据共享与业务融合，积累了海量生产运行和经营管理数据。2016年，承担国网公司大数据平台推广任务，初步建成企业级大数据平台，并全面推进公共数据资源池建设工作，为数据集中共享、分析利用提供有利条件。同时，为解决跨专业业务协同与信息共享不足，数据多头输入，数据准确性、实时性不强，数据反复抽取、冗余存储、质量不高等问题；然而，在数据分析与使用方面，存在较大提升空间，在数据使用、数据分析方面存在明显短板，分析手段仍有很多不足，经常采用手工收集，人工分析方式开展电网规划研究工作。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的：
一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其改进之处在于，所述平台包括用于储存业务数据库、经济数据库、气象数据库和产业数据库的基础数据库管理模块；用于统计电量和电负荷指标变化特点，合理预测并分析其对月度电量指标影响的电力需求预测模块；和用于数据变量设定、数据修改、数据保存、数据运行模型和可视化展现的区域能源经济分析模块。
进一步的，所述电力需求预测模块包括通过建立预测模型实现用电量指标预测的电力预测模块，和通过建立预测模型实现用电负荷负荷特性指标预测的负荷预测模块。
进一步的，所述用电量指标预测包括社会用电量、统调用电量、售电量、分产业用电量及售电量、监测的重点行业用电量、企业自备机组发电量关键指标的预测。
进一步的，所述用电负荷负荷特性指标预测包括社会用电负荷、统调用电负荷、监测的重点行业用电负荷、高能耗行业用电负荷的预测，以及冀北最大负荷利用小时数负荷特性指标的预测。
进一步的，所述区域能源经济分析模块包括输入端和输出端；所述输入端包括生产总值模块、收入模块、消费需求模块、投资需求模块、对外贸易模块和价格模块；所述输出端包括总值结论模块和分指标预测结论模块。
进一步的，所述区域能源经济分析模块还包括可在页面表格修改数据，通过页面图形修改数据，保存、运行和提取数据结果，在页面进行可视化展现的的操作模块。
进一步的，所述区域能源经济分析模块还包括通过对区域能源经济以及重点产业和居民消费结构的分析，运用同比分析、环比分析以及占比分析方法，对经济指标历史变化情况进行分析的区域能源短期预测模块；通过对区域能源经济以及重点产业和居民消费结构的分析，运用同比分析、环比分析以及占比分析方法，对经济指标历史变化情况进行短期和中长期分析的区域能源中长期预测模块；和通过给不同预测方法设置权重，来实现多个预测方法的加权综合预测，给出综合预测结论的区域能源综合预测模块。
进一步的，所述平台还包括预测分析模块，所述预测分析模块用于监测分析月负荷特性的变化特点，合理预测节假日用电量并分析其对月度电量指标的影响。其中，预测分析模块输出的预测结果是对预测结果值的展示。
预测结果列表：展示跟新增预测列表一样的列表值，作为筛选的功能，可以快速定位预测的结果值。
进一步的，所述平台还包括数据安全模块，所述数据安全模块采用MD5加密算法处理后在数据库中加密存储；通过程序逻辑校验及数据库约束条件实现数据业数据存储完整性；并定期进行系统数据备份。
为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有的优异效果是：
本发明能源供需分析预测平台的建成，标志着对用电量、用电负荷、能源及经济的短期和中长期预测实现了大数据智能化。将复杂的预测工作由原来的大量人工收集、整理、计算、分析的过程简化为单个人的简单系统操作。本发明是基于全业务数据中心进行场景建设，为适应能源供需分析预测工作面临的新形势，充分考虑经济、社会等因素对能源需求的影响，综合利用多维度海量数据，开发能源供需分析预测平台应用场景。
本发明能源供需分析预测平台，实现基础数据库管理、区域能源经济分析和电力需求预测等功能，并在性能与可靠性、信息安全、应用及运行监控、可维护性、易用性以及系统灾备等方面满足相关要求。
为了上述以及相关的目的，下面的说明以及附图详细说明某些示例性方面，并且其指示的仅仅是各个实施例的原则可以利用的各种方式中的一些方式。其它的益处和新颖性特征将随着下面的详细说明结合附图考虑而变得明显，所公开的实施例是要包括所有这些方面以及它们的等同。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是本发明提供的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的组件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。
如图1所示，本发明提供一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，所述平台包括用于储存并运行业务数据库、经济数据库、气象数据库及产业数据库的基础数据库管理模块；用于统计电量和电负荷指标变化特点，合理预测并分析其对月度电量指标影响的电力需求预测模块；和用于数据变量设定、数据修改、数据保存、数据运行模型和可视化展现的区域能源经济分析模块。
基础数据管理模块储存业务数据库、经济数据库、气象数据库、产业数据库和文件夹；既要实现业务数据的跨部门、跨业务的数据接入，也要满足业务生产数据与经济数据、产业数据、气象数据的跨领域的预测分析，其功能包括数据导入、数据更新、数据检索等。
上述技术方案中，电力需求预测模块合理预测冀北全社会用电量、统调用电量、全社会用电负荷、统调用电负荷、省内售电量、公司经营口径售电量、冀北最大负荷利用小时数，空调负荷及用电量、工业用电量、分产业用电量、监测的重点行业用电量及用电负荷、高能耗行业用电量及用电负荷、主要企业自备机组发电量等关键指标。监测分析冀北月负荷特性的变化特点，并合理预测节假日用电量并分析其对月度电量指标的影响等。
电力需求预测模块提供的预测时间跨度为冀北分月、季、半年、年度及以上，并能够提供总量预测与分量预测循环校核修正功能，对不同的外部条件模拟高中低方案的预测结果，能够对负荷特性系列指标进行预测及修正，实现对预测结果进行有效管理功能。此外，平台将预测常用的回归分析、时间序列、单耗、弹性系数、灰色系统等数学模型，选取历史数据预测精准度高的实现在线化，为各级规划人员提供负荷预测工具，快捷方便完成预测工作。
上述技术方案中，所述电力需求预测模块包括通过建立预测模型实现用电量指标预测的电力预测模块，和通过建立预测模型实现用电负荷负荷特性指标预测的负荷预测模块。
电力预测模块：主要是建立多种预测模型，实现全社会用电量、统调用电量、售电量、分产业用电量及售电量、监测的重点行业用电量、主要企业自备机组发电量等关键指标的预测。
负荷预测模块：主要是建立多种预测模型，实现全社会用电负荷、统调用电负荷、监测的重点行业用电负荷、高能耗行业用电负荷等的预测，以及冀北最大负荷利用小时数等负荷特性指标的预测。
上述技术方案中，区域能源经济分析模块，是通过对冀北区域能源经济以及重点产业和居民消费结构的因素分析，运用同比分析、环比分析以及占比等分析方法，对主要经济指标历史变化情况进行分析，得出分析的相关结论，再依据适用于冀北地区能源经济建模的各种基本工具模型，包括河北省短期能源经济的预测模型、中长期能源经济的预测模型和组合预测模型系统(其中：组合模型系统能够通过给不同预测方法设置权重)，来实现多个预测方法的加权综合预测，作出综合预测结论，实现总值结论和分指标预测结论的可视化展示。
区域能源经济分析模块，包括输入端和输出端两个方面：输入端包括了生产总值模块、收入模块、消费需求模块、投资需求模块、对外贸易模块、价格模块等；输出端包括了总值结论和分指标预测结论。其中，能源经济需求预测平台可以实现不同情景的数据变量的数据设定，可以在页面表格修改数据，也可以通过页面图形修改数据。将数据保存到服务器上，并运行模型，取回结果，在页面进行可视化展现。
其中，可视化展现包括包括电力数据、产业数据、经济数据、能源数据等，具体可在页面穿透到区县，显示区县相关值；
运行和提取数据结果包括按时间类别和数据项、地区的查询的功能；对接入的报表数据规范了数据格式，同时也对所有的数据进行了一级、二级、三级、四级的归类，更加直观，同时也为整个项目的预测以及展示和报告模块，提供了数据支持和依赖。
其中，包括历史数据展示，提供了数据项的列表展示和图形展示，通过对各类数据项的查询，可以得到双轴图(包括时间维度、空间维度、产业维度、固定月份、贡献率、占比等模板)柱状图、曲线图、折线图不同图形组合展示以及饼图(产业维度、空间维度)模板。双轴图有时间维度电量(或负荷)及增速示意图、产业维度电量及增速示意图、空间维度电量(或负荷)及增速示意图、固定月份电量(或负荷)曲线对比、特定月份电量(或负荷)对比、贡献度对比、占比对比七大模板。
历史数据维护列表：历史数据维护菜单，历史数据维护列表默认显示接入的所有数据项。包括气象数据、产业数据、经济数据及电力生产数据等。另页面上提供时间类别、起始结束时间、数据项、区域类型条件检索。
上述技术方案中，所述区域能源经济分析模块还包括区域能源短期预测模块、区域能源中长期预测模块和区域能源综合预测模块。其中，
区域能源短期预测模块：通过对冀北区域能源经济以及重点产业和居民消费结构的分析，运用同比分析、环比分析以及占比等分析方法，在对主要经济指标历史变化情况进行分析的基础上，实现对冀北地区能源和经济的短期预测。
区域能源中长期预测模块：通过对冀北区域能源经济以及重点产业和居民消费结构的分析，运用同比分析、环比分析以及占比等分析方法，在对主要经济指标历史变化情况进行分析的基础上，实现对冀北地区能源和经济的短期和中长期预测。
区域能源综合预测模块：综合能源区域能源经济分析需要提供适用于冀北地区能源经济建模的各种基本工具模型，包括河北省短期能源经济的预测模型、中长期能源经济的预测模型和组合预测模型系统。其中：组合模型系统能够通过给不同预测方法设置权重，来实现多个预测方法的加权综合预测，给出综合预测结论。
上述技术方案中，预测分析模块用于预测分析中长期用电量及负荷预测，合理预测冀北全社会用电量、统调用电量、全社会用电负荷、统调用电负荷、省内售电量、公司经营口径售电量、冀北最大负荷利用小时数，空调负荷及用电量、工业用电量、分产业用电量、监测的重点行业用电量及用电负荷、高能耗行业用电量及用电负荷、主要企业自备机组发电量等关键指标。监测分析冀北月负荷特性的变化特点，并合理预测节假日用电量并分析其对月度电量指标的影响等。
上述技术方案中，还包括数据安全模块，数据安全模块包括数据存储安全模块、数据传输安全模块、数据备份安全模块和数据访问控制模块。
数据安全模块：针对数据风险，平台用户帐号及鉴别信息采用MD5加密算法处理后在数据库中加密存储；用户帐号及鉴别信息不在客户端存储；通过程序逻辑校验及数据库约束条件实现数据业数据存储完整性；业务信息存储在数据库中；定期进行系统数据备份。
数据存储安全模块：平台核心的管理数据等业务信息进行存储及应用时，对数据的完整性进行验证，针对数据缺失、异常等情况提供日志记录跟踪及恢复功能；数据删除均经过访问控制，使用应用软件的访问控制机制；数据的删除至少经过二次确认；使用MD5哈希算法进行单向转换后存储在数据库中，密文长度为32位(4字节)。
数据传输安全模块：使用HTTPS安全协议传输业务信息，使用SFTP对远程文件访问进行机密性保护；采用数字签名加密数据。
数据备份安全模块：平台数据库服务器采用双机RAC冗余部署拓扑，关键节点发生故障时迅速进行服务节点切换及故障节点恢复；提供主要网络设备、通信线路和数据处理系统的硬件冗余，保证系统的高可用性。
数据访问控制模块：实现对重要信息资源设置敏感标记的功能。
本发明基于大数据应用的能源供需分析预测平台充分考虑经济、社会等因素对冀北地区能源需求的影响，综合利用多维度海量数据，能源供需分析预测平台，实现基础数据库管理、区域能源经济分析和电力需求预测等功能，并在性能与可靠性、信息安全、应用及运行监控、可维护性、易用性以及系统灾备等方面满足相关要求。
本发明基于大数据应用的能源供需分析预测平台，运用大数据相关组件，通过大数据的预测分析能力，实现对冀北电力及区域能源经济的短期及中长期分析预测。除提高预测分析速度外还有以下特点。
本发明通过大数据hive等相关组件根据参考变量和自变量的关系以及样本量对历史数据进行预处理，将空缺数据进行预测性合理填补，这可以将以往因数据空缺、中断等造成无法预测的难题解决，最大化提升预测值精准性。
本发明利用梯度下降法实现了预测算法相关参数最优解自动补填功能，同时从用户的角度考虑，用户可以指定相关参数进行分析的预测。
实施例
本发明能源供需分析预测应用场景将电力需求预测领域的理论研究成果在冀北电网落地应用，为冀北地区电力需求预测工作和能源经济分析工作提供了预测工具和决策依据，大大节人力、财力，经济效益分析如下：
节约成本：预测过程由原来的5人简化为1人，节约4人。4人*30万元(人/年)＝120万元。这样计算每年大约节约出120万费用。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述平台包括储存业务数据库、经济数据库、气象数据库和产业数据库的基础数据库管理模块；用于统计电量和电负荷指标变化特点，合理预测并分析其对月度电量指标影响的电力需求预测模块；和用于数据变量设定、数据修改、数据保存、数据运行模型和可视化展现的区域能源经济分析模块。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述电力需求预测模块包括通过建立预测模型实现用电量指标预测的电力预测模块，和通过建立预测模型实现用电负荷负荷特性指标预测的负荷预测模块。
3.如权利要求2所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述用电量指标预测包括社会用电量、统调用电量、售电量、分产业用电量及售电量、监测的重点行业用电量、企业自备机组发电量关键指标的预测。
4.如权利要求2所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述用电负荷负荷特性指标预测包括社会用电负荷、统调用电负荷、监测的重点行业用电负荷、高能耗行业用电负荷的预测，以及冀北最大负荷利用小时数负荷特性指标的预测。
5.如权利要求1所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述区域能源经济分析模块包括输入端和输出端；所述输入端包括生产总值模块、收入模块、消费需求模块、投资需求模块、对外贸易模块和价格模块；所述输出端包括总值结论模块和分指标预测结论模块。
6.如权利要求1所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述区域能源经济分析模块还包括可在页面表格修改数据，通过页面图形修改数据，保存、运行和提取数据结果，在页面进行可视化展现的的操作模块。
7.如权利要求1所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述区域能源经济分析模块还包括通过对区域能源经济以及重点产业和居民消费结构的分析，运用同比分析、环比分析以及占比分析方法，对经济指标历史变化情况进行分析的区域能源短期预测模块；通过对区域能源经济以及重点产业和居民消费结构的分析，运用同比分析、环比分析以及占比分析方法，对经济指标历史变化情况进行短期和中长期分析的区域能源中长期预测模块；和通过给不同预测方法设置权重，来实现多个预测方法的加权综合预测，给出综合预测结论的区域能源综合预测模块。
8.如权利要求1所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述平台还包括预测分析模块，所述预测分析模块用于监测分析月负荷特性的变化特点，合理预测节假日用电量并分析其对月度电量指标的影响。
9.如权利要求1所述的一种基于大数据应用的能源供需分析预测平台，其特征在于，所述平台还包括数据安全模块，所述数据安全模块采用MD5加密算法处理后在数据库中加密存储；通过程序逻辑校验及数据库约束条件实现数据业数据存储完整性；并定期进行系统数据备份。
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