CN111047075A - 一种用于电量数据查询和统计的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于电量数据查询和统计的方法，包括：S1.后台接收客户端的请求信息；S2.后台从中间数据库中提取客户端的用户的档案数据，并生成客户编号清单；S3.后台将客户编号清单传送到计量系统；S4.计量系统根据客户编号清单与计量系统数据库中的用户进行匹配，获取对应用户的用能信息，并将用能信息同步到中间数据库；S5.后台从中间数据库提取用户的用能信息，并采用预置的预测方法对电量进行预测得出最终预测结果；S6.后台将用户的用能信息和最终预测结果传送到客户端。该方法在客户端、需求侧平台和计量系统之间进行三端交互，能及时方便的为用户提供用能信息，并能根据用能信息进行电量预测，为用户进行电量申报时提供参考。

Description

一种用于电量数据查询和统计的方法
技术领域
本发明涉及用电管理领域，尤其涉及一种用于电量数据查询和统计的方法。
背景技术
随着计算机科学技术的不断发展，现如今的用电数据已经实现了智能管理。目前在电力交易中，已经对售电公司进行偏差电量考核的相关指标要求，由于偏差电量考核的结果需要由售电公司承担10％，用户承担90％，所以无论是对售电公司还是用户而言，都需要为偏差电量承担相应的费用，因此售电公司需要根据用户的具体用电信息计算一个较为准确的申报电量数据，减少因偏差电量而造成的损失。然而，目前的电网都未开放月度以内的日用电数据，用户想要了解具体的用电数据时只能去营业厅查询，因此许多售电公司为了得到签约用户的用电数据信息而安装智能电表，但由于电表的安装和数据的采集都十分困难，导致售电公司在用户数据获取的成本较高或者处于空白，无法准确判断客户的用电需求，从而难以预计一个准确的申报电量。
发明内容
本发明旨在克服上述现有技术的中至少一种缺陷，提供一种用于电量数据查询和统计的方法，该方法在客户端、需求侧平台和计量系统进行三端交互，能及时方便的获取用户的用能信息和根据用能信息进行电量预测，为用户电量申报提供参考。
本发明通过以下方案实现其目的。
本发明提供一种用于电量数据查询和统计的方法，包括：
S1.后台接收客户端的请求信息；
S2.后台从中间数据库中提取客户端的用户的档案数据，并根据档案数据生成客户编号清单，所述用户包括售电公司和企业用户；
S3.后台将客户编号清单通过中间数据库传送到计量系统；
S4.计量系统根据客户编号清单与计量系统数据库中的用户进行匹配，获取客户编号清单上的用户的用能信息，并将用能信息同步到中间数据库；
S5.后台从中间数据库提取用户的用能信息，并根据用户的用能信息采用预置的预测方法对电量进行预测得出最终预测结果
S6.后台将用户的用能信息和最终预测结果传送到客户端。
该方法在客户端、需求侧平台和计量系统之间进行三端交互，能及时方便的为用户提供用能信息，并能根据用能信息进行电量预测，为用户进行电量申报时提供参考。
进一步地，所述步骤S5中电量预测过程具体为：
S51.后台从中间数据库中预置的所有预测方法中提取排名前十的十种预测方法，根据用能信息采用这十种预测方法进行电量预测，得出每种预测方法的预测结果；
S52.后台将排名前六的预测方法的预测结果进行加权处理得出最终预测结果。
该方法采用对应用户的准确率较高的多种预测方法进行电量预测，并将所有预测结果进行加权处理，在一定程度上能提高电量预测的准确性。
进一步地，所述预置的预测方法排名是根据历史预测准确率从大到小进行排序的。
进一步地，所述历史预测准确率是由后台根据各次的最终预测结果和历史用能信息进行比较后得到的平均准确率，所述历史预测结果与历史用能信息存储在中间数据库。
进一步地，所述步骤S5还包括根据用户的用能信息和每种预测方法的预测结果计算预测结果相对于用能信息的增长率。
进一步地，所述客户编号清单是根据同一售电公司的所有签约的企业用户的档案数据而生成的。
进一步地，步骤S5还包括后台根据企业用户设置的权限判断所述企业用户是否向售电公司公开自身的用能信息，显示向售电公司公开自身的用能信息的企业用户的用能信息。
进一步地，所述步骤S4中还包括根据用户的用能信息分析统计得出售电公司每天的售电量、各企业用户的日用电量。
进一步地，所述步骤S4中还包括提取企业用户的历史用电量，将日用电量与历史用电量进行比对，根据比对结果对企业用户进行排序。
进一步地，所述步骤S4中还包括根据所述用户的用能信息从数据的粒度和应用的深度进行横向和纵向对比分析。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明在客户端、需求侧平台和计量系统之间进行三端交互，能及时方便的为用户提供用能信息，并能根据用能信息进行电量预测，为用户进行电量申报时提供参考；采用多种预测方法对电量进行预测，并将多个预测结果进行加权处理，在一定程度上提高了电量预测的准确性。
附图说明
图1为本发明的整体流程图；
图2为本发明进行电量预测时的界面图。
具体实施方式
本发明附图仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制。为了更好说明以下实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
以下结合附图对本发明做进一步的详细说明。
如图1所示，为本实施例的整体流程图，本实施例提供一种用于电量数据查询和统计的方法，包括：
S1.后台接收客户端的请求信息；
S2.后台从中间数据库中提取客户端的用户的档案数据，并根据档案数据生成客户编号清单，所述用户包括售电公司和企业用户；
S3.后台将客户编号清单通过中间数据库传送到计量系统；
S4.计量系统根据客户编号清单与计量系统数据库中的用户进行匹配，获取客户编号清单上的用户的用能信息，并将用能信息同步到中间数据库；
S5.后台从中间数据库提取用户的用能信息，并根据用户的用能信息采用预置的预测方法对电量进行预测得出最终预测结果
S6.后台将用户的用能信息和最终预测结果传送到客户端。
在具体实施过程中，所述档案数据包括：售电公司与企业用户的代理关系、售电公司档案信息、企业用户档案信息；所述客户编号清单包括：序号、户号、计量点编号、表计资产编号和创建时间戳。该方法在客户端、需求侧平台和计量系统之间进行三端交互，能及时方便的为用户提供用能信息，并能根据用能信息进行电量预测，为用户进行电量申报时提供参考。
在本实施例中，图2为本实施例进行电量预测时的界面图，所述步骤S5 中电量预测过程具体为：
S51.后台从中间数据库中预置的所有预测方法中提取排名前十的十种预测方法，根据用能信息采用这十种预测方法进行电量预测，得出每种预测方法的预测结果；
S52.后台将排名前六的预测方法的预测结果进行加权处理得出最终预测结果。
该方法采用对应用户的准确率较高的多种预测方法进行电量预测，并将所有预测结果进行加权处理，在一定程度上能提高电量预测的准确性。
在本实施例中，所述预置的预测方法排名是根据历史预测准确率从大到小进行排序的。
在本实施例中，所述历史预测准确率是由后台根据各次的最终预测结果和历史用能信息进行比较后得到的平均准确率，所述历史预测结果与历史用能信息存储在中间数据库。
在本实施例中，所述步骤S5还包括根据用户的用能信息和每种预测方法的预测结果计算预测结果相对于用能信息的增长率。
在本实施例中，所述客户编号清单是根据同一售电公司的所有签约的企业用户的档案数据而生成的。
在本实施例中，步骤S5还包括后台根据企业用户设置的权限判断所述企业用户是否向售电公司公开自身的用能信息，显示向售电公司公开自身的用能信息的企业用户的用能信息。
在本实施例中，所述步骤S4中还包括根据用户的用能信息分析统计得出售电公司每天的售电量、各企业用户的日用电量。
在本实施例中，所述步骤S4中还包括根据所述用户的用能信息从数据的粒度和应用的深度进行横向和纵向对比分析。
在本实施例具体实施过程中，后台接收到来自客户端的请求信息，所述请求信息为售电公司发送的请求信息，后台根据该售电公司的请求信息从中间数据库中提取其档案信息，并根据其档案数据中所有签约的企业用户的档案信息生成客户编号清单，客户编号清单包括序号、户号、计量点编号、表计资产编号和创建时间戳；将生成的客户编号清单通过中间数据库传送到计量系统，计量系统根据客户编号清单从计量系统数据库中提取清单上的企业用户的月用能信息，并将用能信息同步到中间数据库；后台统计所有签约的企业用户的用能信息得出售电公司总的售电量，后台从中间数据库存储的所有预测方法中提取所述售电公司的历史平均准确率排名前十的十种预测方法，采用这十种预测方法根据总的售电量进行预测得出每种预测方法的预测结果，后台再选取排名前六的预测方法的预测结果进行加权处理得出最终预测结果；后台还根据该售电公司的所有签约企业用户的用能信息进行统计分析，所述分析是从数据的粒度和应用的深度进行横向和纵向进行对比分析，所述统计是分别按照每日、每月和每年的方式汇总所有签约企业用户的用电量数据；最后后台将预测到的最终预测结果和按照每日、每月、每年的汇总用电量数据发送到客户端，客户端以数据总量的形式显示每月每年的汇总用电量数据，以用电日历的方式显示每日的汇总用电量。

Claims (10)

1.一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，包括：
S1.后台接收客户端的请求信息；
S2.后台从中间数据库中提取客户端的用户的档案数据，并根据档案数据生成客户编号清单，所述用户包括售电公司和企业用户；
S3.后台将客户编号清单通过中间数据库传送到计量系统；
S4.计量系统根据客户编号清单与计量系统数据库中的用户进行匹配，获取客户编号清单上的用户的用能信息，并将用能信息同步到中间数据库；
S5.后台从中间数据库提取用户的用能信息，并根据用户的用能信息采用预置的预测方法对电量进行预测得出最终预测结果；
S6.后台将用户的用能信息和最终预测结果传送到客户端。
2.根据权利要求1所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述步骤S5中电量预测过程具体为：
S51.后台从中间数据库中预置的所有预测方法中提取排名前十的十种预测方法，根据用能信息采用这十种预测方法进行电量预测，得出每种预测方法的预测结果；
S52.后台将排名前六的预测方法的预测结果进行加权处理得出最终预测结果。
3.根据权利要求2所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述预置的预测方法排名是根据历史预测准确率从大到小进行排序的。
4.根据权利要求3所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述历史预测准确率是由后台根据各次的最终预测结果和历史用能信息进行比较后得到的平均准确率，所述历史预测结果与历史用能信息存储在中间数据库。
5.根据权利要求4所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括根据用户的用能信息和每种预测方法的预测结果计算预测结果相对于用能信息的增长率。
6.根据权利要求1所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述客户编号清单是根据同一售电公司的所有签约的企业用户的档案数据而生成的。
7.根据权利要求1所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括后台根据企业用户设置的权限判断所述企业用户是否向售电公司公开自身的用能信息，显示向售电公司公开自身的用能信息的企业用户的用能信息。
8.根据权利要求1所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述步骤S4中还包括根据用户的用能信息分析统计得出售电公司每天的售电量、各企业用户的日用电量。
9.根据权利要求8所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述步骤S4中还包括提取企业用户的历史用电量，将日用电量与历史用电量进行比对，根据比对结果对企业用户进行排序。
10.根据权利要求9所述的一种用于电量数据查询和统计的方法，其特征在于，所述步骤S4中还包括根据所述用户的用能信息从数据的粒度和应用的深度进行横向和纵向对比分析。
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