CN111813832B - 一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111813832B CN111813832B CN202010662257.9A CN202010662257A CN111813832B CN 111813832 B CN111813832 B CN 111813832B CN 202010662257 A CN202010662257 A CN 202010662257A CN 111813832 B CN111813832 B CN 111813832B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electricity
- power
- year
- total
- consumption
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 375
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 6
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 6
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 6
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 6
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 229910001021 Ferroalloy Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 239000005997 Calcium carbide Substances 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000003102 growth factor Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- HBMJWWWQQXIZIP-UHFFFAOYSA-N silicon carbide Chemical compound [Si+]#[C-] HBMJWWWQQXIZIP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910010271 silicon carbide Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- CLZWAWBPWVRRGI-UHFFFAOYSA-N tert-butyl 2-[2-[2-[2-[bis[2-[(2-methylpropan-2-yl)oxy]-2-oxoethyl]amino]-5-bromophenoxy]ethoxy]-4-methyl-n-[2-[(2-methylpropan-2-yl)oxy]-2-oxoethyl]anilino]acetate Chemical compound CC1=CC=C(N(CC(=O)OC(C)(C)C)CC(=O)OC(C)(C)C)C(OCCOC=2C(=CC=C(Br)C=2)N(CC(=O)OC(C)(C)C)CC(=O)OC(C)(C)C)=C1 CLZWAWBPWVRRGI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法可以通过获取终端类别分别对应的初始售电数据，以初始售电数据座位依据确定与终端类别对应的用电影响参数，按照用电影响参数对终端类别进行排序，最终生成用电影响程度表。根据用电影响程度表对终端类别的售电量和用电均价的波动情况进行分析，更为有效地控制电力输出，解决了现有技术中无法基于电力数据和电网用户用电特点给予电力输出参考，导致电力资源的有效利用率降低的问题，提供更为有效的电网电力输出参考，提高电力资源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
目前，电力客户的工作重点由过去的计划用电转为增供扩销，因此，电力营销的任务日益突出。为了在激烈的市场竞争中努力追求客户的最大经济效益，做好营销工作是实现这一目标的最重要、最直接的环节。必须通过开拓电力消费市场、优化内部管理机制，逐步确立供电客户在市场经济中的竞争优势，尽最大可能实现经济效益和社会效益的最大化。
而电力营销系统是目前各地区电力客户争相建设的一个基础信息平台，其功能包括业务管理监督、负荷(电量)管理与控制、电费账务处理等。建立这套系统,在目前看来，主要是为了加强管理,提高效率,改善服务.监督工作质量；从长远看，它也为将来开放售电市场,支持市场公平交易奠定了基础。
而现有的电力营销系统普遍偏重于具体的业务功能，例如业扩报装、电费收缴、电能计量、用电检查、配电管理或综合查询等子系统功能，上述功能能够对现有的电力使用进行简单管理或配置，但缺乏对电力数据的整合和用电分析，无法基于现有客观数据和电网用户用电特点给出对电网电力输出的参考，可能会导致电力资源的有效利用率降低。
发明内容
本发明提供了一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质，解决了现有技术中无法基于电力数据和电网用户用电特点给予电力输出参考，导致电力资源的有效利用率降低的问题。
本发明提供的一种电力数据分析方法，包括：接收多个预设终端的电力数据，所述电力数据包括用电量、用电均价和终端类别；根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数；依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表；根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量。
可选地，所述用电影响参数包括所述终端类别对应的分用电影响参数和总用电影响参数，所述根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数的步骤，包括：根据所述用电量和所述用电均价，确定用电总量和用电总均价；采用所述用电量、用电总量、用电均价和用电总均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数；根据所述分用电影响参数，确定所述终端类别的总用电影响参数。
可选地，所述用电量包括去年同期用电量和今年同期用电量，所述用电均价包括去年同期用电均价和今年同期用电均价，所述采用所述用电量和所述用电均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数的步骤，包括：对所述去年同期用电量进行求和，确定去年同期总用电量；对所述今年同期用电量进行求和，确定今年同期总用电量；对所述去年同期用电量和所述去年同期用电均价的积进行求和，得到第一和值，采用所述第一和值与所述去年同期总用电量作商，得到第一比值，确定所述第一比值为所述去年同期总用电均价；对所述今年同期用电量和所述今年同期用电均价的积进行求和，得到第二和值，采用所述第二和值与所述今年同期总用电量作商，得到第二比值，确定所述第二比值为所述今年同期总用电均价。
可选地，所述分用电影响参数包括电价影响参数、用电结构影响参数和综合影响参数，所述采用所述用电量、用电总量、用电均价和用电总均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数的步骤，包括：计算所述去年同期用电量和所述去年同期总用电量的第三比值；计算所述今年同期用电均价和所述去年同期用电均价的第一差值；计算所述第三比值和所述第一差值的第一乘积，确定所述第一乘积为所述电价影响参数；计算所述今年同期用电量和所述今年同期总用电量的第四比值；计算所述今年同期用电均价和所述今年同期总用电均价的第二差值；计算所述第四比值与所述第三比值之间的第三差值；计算所述第三差值和所述第二差值的第二乘积，确定所述第二乘积为所述用电结构影响参数；计算所述第一乘积和所述第二乘积的第三和值，确定所述第三和值为所述综合影响参数。
可选地，所述总用电影响参数包括总电价影响参数、总用电结构影响参数和总综合影响参数，所述根据所述分用电影响参数，确定所述终端类别的总用电影响参数的步骤，包括：对所述第一乘积进行求和，得到第四和值，确定所述第四和值为所述总电价影响参数；对所述第二乘积进行求和，得到第五和值，确定所述第五和值为所述总用电结构影响参数；计算所述第四和值与所述第五和值的第六和值，确定所述第六和值为所述总综合影响参数。
可选地，所述依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表的步骤，包括：按所述综合影响参数的大小对所述终端类别执行第一次排序；若出现大小相等的所述综合影响参数，则按所述电价影响参数的大小对大小相等的所述综合影响参数对应的终端类别执行第二次排序；若出现大小相等的所述电价影响参数，则按所述用电结构参数的大小对大小相等的所述电价影响参数对应的终端类别执行第三次排序；结合所述总用电影响参数，生成用电影响程度表。
可选地，所述根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量的步骤，包括：若所述终端类别的综合影响参数大于或等于第一预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量；若所述终端类别的综合影响参数小于第一预设阈值，且所述用电均价大于或等于第二预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量。
本发明还提供了一种电力数据分析装置，包括：电力数据接收模块，用于接收多个预设终端的电力数据，所述电力数据包括用电量、用电均价和终端类别；用电影响参数确定模块，用于根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数；用电影响程度表生成模块，用于依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表；售电量调整模块，用于根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量。
本发明还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行上述任一项电力数据分析方法。
本发明还提供了一种可读性存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时实现上述任一项所述的电力数据分析方法。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
在本发明实施例中，通过获取终端类别分别对应的初始售电数据，以初始售电数据座位依据确定与终端类别对应的用电影响参数，按照用电影响参数对终端类别进行排序，最终生成用电影响程度表。根据用电影响程度表对终端类别的售电量和用电均价的波动情况进行分析，更为有效地控制电力输出，解决了现有技术中无法基于电力数据和电网用户用电特点给予电力输出参考，导致电力资源的有效利用率降低的问题，提供更为有效的电网电力输出参考，提高电力资源利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例的一种电力数据分析方法的步骤流程图；
图2为本发明可选实施例的一种电力数据分析方法的步骤流程图；
图3为本发明实施例的一种电力数据分析装置的结构框图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质，解决了现有技术中无法基于电力数据和电网用户用电特点给予电力输出参考，导致电力资源的有效利用率降低的问题。
在现有技术中，在对行业的用电分析中，一般得到初始电力数据是较为简单的，但如何从这些繁杂的数据中做出有效的分析，发现哪个(或者哪些)终端类别对全行业的售电价格的变化起着主导作用？最有效的方法是采用数据挖掘技术。学术界认为，数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术是人们对数据库技术进行长期研究和开发的结果，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
而在具体实现中，考虑两个终端类别A和B，即使在相邻两年它们的电价波动相同的情况下，如果A的售电量远大于B，则A对全行业用电均价的影响将远大于B的影响。因此，采用量化的指标，分析各终端类别的情况变化对全行业总体用电均价的影响，以此作为依据之一调控电力输出，有着非常重要的意义。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种电力数据分析方法的步骤流程图，包括：
步骤101，接收多个预设终端的电力数据，所述电力数据包括用电量、用电均价和终端类别；
步骤102，根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数；
步骤103，依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表；
步骤104，根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量。
在本发明实施例中，可以通过用户输入或从多个预设终端获取的方式获取电力数据，所述电力数据可以包括用电量、用电均价和终端类别，然后根据所述用电量和所述用电均价，确定与终端类别对应的用电影响参数；再依据用电影响参数的大小对终端类别进行排序，生成用电影响程度表；在生成用电影响程度表后，根据用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量。从而使用户能够基于多个预设终端获取到的电力数据生成用电影响程度表，根据用电影响程度表确定终端类别的用电量与用电均价的变化情况，进而能够依据上述变化情况，对电网输出多个预设终端的售电量进行调控，提高电力资源利用率。
参见图2，示出了本发明一种电力数据分析方法的另一实施例的步骤流程图，所述方法包括：
步骤201，接收多个预设终端的电力数据，所述电力数据包括用电量、用电均价和终端类别；
在本发明实施例中，可以通过电力数据分析系统自动获取或者用户输入的方式获取到多个用地类别分别对应的初始电力数据。例如将数据库连接到电力数据分析系统，由分析装置自动搜索获取，具体实施方式本发明在此并不限制。
在实际操作中，终端类别的名称可能较长，在生成用电影响程度表的时候并不利于用户直观查看，同时为了简化名称提高装置的工作效率，例如XX企业XX部门XX组等，因此可以序号代表对应的终端类别，以便于用户实施本发明所述的方法。
可选地，上述步骤102“根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数”，可以替换为步骤202-204：
步骤202，根据所述用电量和所述用电均价，确定用电总量和用电总均价。
在本发明的可选实施例中，为便于对比终端类别的波动情况，在获取到初始电力数据后，还需要对初始电力数据进行求和，以得到终端类别的总电力数据，所述初始电力数据可以包括终端类别分别对应的去年同期用电量、今年同期用电量、去年同期用电均价和今年同期用电均价。所述终端类别的总电力数据可以包括去年同期总用电量、今年同期总用电量、去年同期总用电均价和今年同期总用电均价。
进一步地，步骤202可以通过以下子步骤2021-2024执行：
子步骤2021，对所述去年同期用电量进行求和，确定去年同期总用电量；
子步骤2022，对所述今年同期用电量进行求和，确定今年同期总用电量；
子步骤2023，对所述去年同期用电量和所述去年同期用电均价的积进行求和，得到第一和值，采用所述第一和值与所述去年同期总用电量作商，得到第一比值，确定所述第一比值为所述去年同期总用电均价；
子步骤2024，对所述今年同期用电量和所述今年同期用电均价的积进行求和，得到第二和值，采用所述第二和值与所述今年同期总用电量作商，得到第二比值，确定所述第二比值为所述今年同期总用电均价。
在本发明实施例中，通过对终端类别分别对应的去年同期用电量进行求和，确定所述去年同期总用电量，以及对所述终端类别分别对应的今年同期用电量进行求和，确定所述今年同期总用电量。
在实际应用中，本发明实施例的电力数据分析装置可以通过以下公式执行上述子步骤2021和子步骤2022：
其中，
为去年同期总用电量，
为终端类别分别对应的去年同期用电量，
为今年同期总用电量，
为终端类别分别对应的今年同期用电量。
在本发明实施例中，在得到去年同期用电量和去年同期用电均价后，还需要根据上述数据确定终端类别的去年同期总用电均价。因此，可以对所述去年同期用电量和所述去年同期用电均价的积进行求和，得到第一和值，采用所述第一和值与所述去年同期总用电量作商，得到第一比值，确定所述第一比值为所述去年同期总用电均价。
在具体实现中，本发明实施例的电力数据分析装置可以通过以下公式，对采集到的数据执行上述子步骤2023：
其中，
为去年同期总用电均价，
为第i个终端类别对应的去年同期用电均价，
为去年同期总用电量，
为第i个终端类别对应的去年同期用电量。
同理，为确定今年同期用电均价的波动情况，还可以对所述今年同期用电量和所述今年同期用电均价的积进行求和，得到第二和值，采用所述第二和值与所述今年同期总用电量作商，得到第二比值，确定所述第二比值为所述今年同期总用电均价。
在具体实现中，本发明实施例的电力数据分析装置可以通过以下公式，对采集到的数据执行上述子步骤2024：
其中，
为今年同期总用电均价，
为第i个终端类别对应的今年同期用电均价，
为今年同期总用电量，
为第i个终端类别对应的今年同期用电量。
在具体实施方式中，假定总共有n个售电类别(例如，某省在实际分析中的分类包括：大宗工业、非普工业、商业、非居民、居民生活、农业生产、农业排灌、趸售、其它等总共8种)，第i(i＝1,2,…,n)个售电类别以下标“i”表示。全部售电类别的售电量之和称为全行业售电量，以下标“0”表示。为了分析增长因素，分别以上标“1”和“2”表示去年和今年的取值。为了便于装置读取和用户查看，可以表格的形式表示上述初始电力数据以及总电力数据，如下表1所示：
表1
步骤203，采用所述用电量、用电总量、用电均价和用电总均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数。
在本发明实施例中，为分析各终端类别售电量结构变化以及用电均价对终端类别用电均价的影响程度，可以通过计算用电影响参数进行量化体现。其中，所述分用电影响参数包括电价影响参数、用电结构影响参数和综合影响参数，步骤203可以包括以下子步骤2031-2038：
子步骤2031，计算所述去年同期用电量和所述去年同期总用电量的第三比值；
子步骤2032，计算所述今年同期用电均价和所述去年同期用电均价的第一差值；
子步骤2033，计算所述第三比值和所述第一差值的第一乘积，确定所述第一乘积为所述电价影响参数。
在具体实现中，为分析各终端类别的电价波动(即用电均价的增减幅度)对终端类别的总用电均价的影响程度，如第i个终端类别的电价波动对终端类别的总用电均价的影响程度，可以基于去年同期用电量占去年同期总用电量的比值，以及今年同期用电均价和去年同期用电均价的具体差值，计算得到电价影响参数，可通过在电力数据分析装置中设置以下公式，对采集到的数据执行上述子步骤2031-2033：
其中，αi为第i个终端类别的电价影响参数，
为去年同期总用电量，
为第i个终端类别对应的去年同期用电量，
为第i个终端类别对应的今年同期用电均价，
为第i个终端类别对应的去年同期用电均价。
子步骤2034，计算所述今年同期用电量和所述今年同期总用电量的第四比值；
子步骤2035，计算所述今年同期用电均价和所述今年同期总用电均价的第二差值；
子步骤2036，计算所述第四比值与所述第三比值之间的第三差值；
子步骤2037，计算所述第三差值和所述第二差值的第二乘积，确定所述第二乘积为所述用电结构影响参数。
在具体实现中，为分析各终端类别的用电结构波动(该终端类别售电量所占比值的变化幅度)对终端类别总体用电均价的影响程度，如第i个终端类别的用电结构波动对全行业总体用电均价的影响程度，可以基于第i个终端类别的用电均价与终端类别的总用电均价的差值，结合今年同期用电量与今年同期总用电量的第四比值，和去年同期用电量和所述去年同期总用电量的第三比值的第二差值，计算得到用电结构影响参数。在电力数据分析装置中可以设置以下公式，对采集到的数据执行上述子步骤2034-2037：
其中，βi为第i个终端类别的用电结构影响参数，
为今年同期总用电量，
为第i个终端类别对应的今年同期用电量，
为去年同期总用电量，
为第i个终端类别对应的去年同期用电量，
为第i个终端类别的本年同期用电均价，
为今年同期总用电均价。
上式的前一部分实际上表示售电量结构(比重)的同期变化情况，后一部分反映了该终端类别价格与终端类别均价的差。
子步骤2038，计算所述第一乘积和所述第二乘积的第三和值，确定所述第三和值为所述综合影响参数。
进一步地，为能够更为直观地确定第i个终端类别对终端类别的总用电均价的影响，在得到电价影响参数和用电结构影响参数后，结合上述两个参数，即可得到综合影响参数。
在具体实现中，可以通过在电力数据分析装置中可以设置以下公式，以对采集到的数据执行上述子步骤2038：
γi＝αi+βi,i＝1,2,...,n
其中，γi为第i个终端类别的综合影响参数，αi为第i个终端类别的电价影响参数，βi为第i个终端类别的用电结构影响参数。
步骤204，根据所述分用电影响参数，确定所述终端类别的总用电影响参数；
在本发明的可选实施例中，为了得知是哪个终端类别的用电影响参数对终端类别影响的程度较大，因此在计算出终端类别分别对应的用电影响参数后，还需要确定与终端类别对应的总用电影响参数，其中所述总用电影响参数包括总电价影响参数、总用电结构影响参数和总综合影响参数，上述步骤204可以包括以下子步骤2041-2043：
子步骤2041，对所述第一乘积进行求和，得到第四和值，确定所述第四和值为所述总电价影响参数。
在本发明实施例中，通过对第一乘积进行求和，也就是对每个终端类别的电价影响参数进行求和，所得到的第四和值即是终端类别的总电价影响参数，在实际中，由于每个终端类别的用电均价可能是上升也可能是下降，因此所得到的总电价影响参数可能为正也可能为负，以表示两年同期总电价的波动情况。
子步骤2042，对所述第二乘积进行求和，得到第五和值，确定所述第五和值为所述总用电结构影响参数。
在本发明实施例中，通过对第二乘积进行求和，也就是对每个终端类别的用电结构影响参数进行求和，所得到的第五和值即是终端类别的总用电结构影响参数，在实际中，由于每个终端类别的售电量可能会发生变化，用电均价也可能与终端类别的用电均价有所不同，因此所得到的总用电结构影响参数可能为正也可能为负，表示两年同期总用电量的波动情况。
子步骤2043，计算所述第四和值与所述第五和值的第六和值，确定所述第六和值为所述总综合影响参数。
在本发明实施例中，通过计算第四和值和第五和值之和作为第六和值，以确定总综合影响参数，以反映终端类别的用电均价的波动情况。
上述子步骤2041-2043还可以通过以下公式表示：
参数，γi为第i个终端类别的综合影响参数，αi为第i个终端类别的电价影响参数，βi为第i个终端类别的用电结构影响参数。
可选地，所述总综合影响参数γ0还可以通过以下公式表示：
其中，α0为总电价影响参数，β0为总用电结构影响参数，
为去年同期总用电均价，
为今年同期总用电均价。
以下提供上述等式相等的证明过程：
首先，由于：
因此左等式得证，再证明右等式：
根据影响参数αi和βi的定义，可以得到：
上式中，后面两个求和号所表示的计算公式恰好就是αi和βi的定义式，因此，上面的式子可以继续推导如下：
因此右等式成立，在上述公式中，i＝1,2,...,n。
步骤205，依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表。
进一步地，在获取到用电影响参数和总用电影响参数后，为更为直观高效地确定电力数据的影响情况，可以对用电影响参数对应的终端类别进行排序，并结合总用电影响参数，生成用电影响程度表。以更为有效地分析每类终端类别对终端类别的售电量、用电均价的影响程度，从而找到较为关键的因素。
在具体实现中，步骤205可以包括以下子步骤2051-2053：
子步骤2051，按所述综合用电影响参数的大小对所述终端类别执行第一次排序；
子步骤2052，若出现大小相等的所述综合用电影响参数，则按所述电价影响参数的大小对大小相等的所述综合用电影响参数对应的终端类别执行第二次排序；
子步骤2053，若出现大小相等的所述电价影响参数，则按所述用电结构参数的大小对大小相等的所述电价影响参数对应的终端类别执行第三次排序；
子步骤2054，结合所述总用电影响参数，生成用电影响程度表。
在本发明实施例中，先按综合用电影响参数的大小对所述终端类别执行第一次排序；但上述第一次排序的过程中，可能会出现综合用电影响参数大小相等的情况，此时按用电结构参数的大小，对大小相等的综合用电影响参数对应的终端类别进行第二次排序；若出现电价影响参数相等的情况，则按照用电结构参数的大小对大小相等的电价影响参数对应的终端类别执行第三次排序；而为了更为直观显示电力数据的影响情况，可以在排序表的最后中加入总用电影响参数，生成用电影响程度表。
其中，第一次排序、第二次排序和第三次排序的顺序方向相同。例如：第一次排序为从大到小排序，则第二次排序和第三次排序也是按照从大到小进行排序。
在具体实现中，可以下表2的形式生成用电影响程度表：
表2
步骤206，根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量。
在本发明实施例中，可以根据用电影响程度表，对将要输出到预设终端的售电量进行进一步调整，以符合电力数据反映的趋势。
可选地，步骤206可以包括以下子步骤2061-2062：
子步骤2061，若所述终端类别的综合影响参数大于或等于第一预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量；
子步骤2062，若所述终端类别的综合影响参数小于第一预设阈值，且所述用电均价大于或等于第二预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量。
在本发明实施例中，对于综合影响参数大于或等于第一预设阈值的终端类别，说明该终端类别的用电量与用电均价对全部终端类别的影响程度较高，则可以提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量，从而达到促进全部终端类别的售电量增长的目的，在提高售电收入的同时，最大化利用电力资源。
其中，所述第一预设阈值可以为所述总综合影响参数与全部终端类别的个数的比值，本发明对此不作限制。
若综合影响参数小于第一预设阈值，则可以进一步判断所述用电均价是否大于或等于第二预设阈值，若是用电均价大于或等于第二预设阈值，则可以提高所述终端类别对应的预设终端的售电量，从而促使该终端类别的用电增长速度加快，使得全部终端类别的用电结构朝更为合理的方向发展。
其中，所述第二预设阈值可以为今年同期总用电均价与全部终端类别的个数的比值，本发明对此不作限制。
在本发明实施例中，获取各个终端类别的去年同期用电量、去年同期用电均价、今年同期用电量以及今年同期用电均价，通过对上述数据进行处理后得到各个终端类别的电价影响参数、售电结构影响参数以及综合影响参数；再根据上述参数得到终端类别的总电价影响参数、总售电结构影响参数以及总综合影响参数，对电价影响参数、售电结构影响参数以及综合影响参数对应的各个终端类别进行排序后，结合终端类别的总电价影响参数、总售电结构影响参数以及总综合影响参数，得到用电影响程度表。进而可以根据初始电力数据对终端类别的售电量和用电均价的波动情况进行分析，解决了现有技术中无法基于电力数据和电网用户用电特点给予电力输出参考，导致电力资源的有效利用率降低的问题，能够根据现有的电力数据对电力资源进行更为高效地调控与使用。
参见图3，在本发明的另一可选实施例中，还提供了一种电力数据分析装置，包括：
电力数据接收模块301，用于接收多个预设终端的电力数据，所述电力数据包括用电量、用电均价和终端类别；
用电影响参数确定模块302，用于根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数；
用电影响程度表生成模块303，用于依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表；
售电量调整模块304，用于根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量。
可选地，所述用电影响参数包括终端类别对应的分用电影响参数和总用电影响参数，所述用电影响参数确定模块302包括：
总电力数据确定子模块，用于根据所述用电量和所述用电均价，确定用电总量和用电总均价；
分用电影响参数确定子模块，用于采用所述用电量、用电总量、用电均价和用电总均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数；
总用电影响参数确定子模块，用于根据所述分用电影响参数，确定所述终端类别的总用电影响参数。
进一步地，所述用电量包括去年同期用电量和今年同期用电量，所述用电均价包括去年同期用电均价和今年同期用电均价，所述分用电影响参数确定子模块包括：
去年同期总用电量计算单元，用于对所述去年同期用电量进行求和，确定去年同期总用电量；
今年同期总用电量计算单元，用于对所述今年同期用电量进行求和，确定今年同期总用电量；
去年同期总用电均价确定单元，用于对所述去年同期用电量和所述去年同期用电均价的积进行求和，得到第一和值，采用所述第一和值与所述去年同期总用电量作商，得到第一比值，确定所述第一比值为所述去年同期总用电均价；
今年同期总用电均价确定单元，用于对所述今年同期用电量和所述今年同期用电均价的积进行求和，得到第二和值，采用所述第二和值与所述今年同期总用电量作商，得到第二比值，确定所述第二比值为所述今年同期总用电均价。
进一步地，所述分用电影响参数包括电价影响参数、用电结构影响参数和综合影响参数，所述用电影响参数确定子模块包括：
第三比值计算单元，用于计算所述去年同期用电量和所述去年同期总用电量的第三比值；
第一差值计算单元，用于计算所述今年同期用电均价和所述去年同期用电均价的第一差值；
电价影响参数确定单元，用于计算所述第三比值和所述第一差值的第一乘积，确定所述第一乘积为所述电价影响参数；
第四比值计算单元，用于计算所述今年同期用电量和所述今年同期总用电量的第四比值；
第二差值计算单元，用于计算所述今年同期用电均价和所述今年同期总用电均价的第二差值；
第三差值计算单元，用于计算所述第四比值与所述第三比值之间的第三差值；
用电结构影响参数确定单元，用于计算所述第三差值和所述第二差值的第二乘积，确定所述第二乘积为所述用电结构影响参数；
综合影响参数确定单元，用于计算所述第一乘积和所述第二乘积的第三和值，确定所述第三和值为所述综合影响参数。
可选地，所述总用电影响参数包括总电价影响参数、总用电结构影响参数和总综合影响参数，所述总用电影响参数确定子模块包括：总电价影响参数确定单元，用于对所述第一乘积进行求和，得到第四和值，确定所述第四和值为所述总电价影响参数；总用电结构影响参数确定单元，用于对所述第二乘积进行求和，得到第五和值，确定所述第五和值为所述总用电结构影响参数；总综合影响参数确定单元，用于计算所述第四和值与所述第五和值的第六和值，确定所述第六和值为所述总综合影响参数。
可选地，所述用电影响程度表生成模块303包括：第一排序单元，用于按所述综合用电影响参数的大小对所述终端类别执行第一次排序；第二排序单元，用于若出现大小相等的所述综合用电影响参数，则按所述电价影响参数的大小对大小相等的所述综合用电影响参数对应的终端类别执行第二次排序；第三排序单元，用于若出现大小相等的所述电价影响参数，则按所述用电结构参数的大小对大小相等的所述电价影响参数对应的终端类别执行第三次排序；用电影响程度表生成单元，用于结合所述总用电影响参数，生成用电影响程度表。
可选地，所述售电量调整模块304包括：
第一调整子模块，用于若所述终端类别的综合影响参数大于或等于第一预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量；
第二调整子模块，用于若所述终端类别的综合影响参数小于第一预设阈值，且所述用电均价大于或等于第二预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在实际应用中，还可以通过用电影响程度表3进行如下分析：
例如，根据某省2002年1至9月的初始电力数据，就电价和用电结构变化情况进行分析。
2002年1-9月完成售电量192.47亿千瓦时，比去年同期增加18.42亿千瓦时，增长率为10.59％。同时，目标口径平均电价变为284.60元/千千瓦时，比去年同期的290.72元/千千瓦时下降了6.12元/千千瓦时。
因此，与去年同期相比，今年的售电量上升，平均电价下降。
表3
下面分别分析：
一、影响全行业平均电价下降的主要因素是：(1)电价变化影响均价下降10.94元/kkwh，其主要原因是大宗工业的均价下降影响程度达-9.07元/kkwh；(2)用电结构变化影响均价上升4.82元/kkwh，主要是高于均价的行业用电比重上升,低于均价的农业生产和农灌用电比重下降。(3)上述两个因素的共同作用，导致全行业平均电价下降6.12元/千千瓦时。
按分类电价分析，对全行业用电均价影响最大的是大宗工业，达-9.07元/kkwh。这是引起目录口径平均电价同比减少6.12元/kkwh的主要原因。还可以看出：①大宗工业同比下降15.11元/kkwh；②非普工业电价同比下降37.15元/kkwh；③农业排灌因较低电价的高扬程提灌电量同比减少，比重下降1.4个百分点，影响均价上升3.19元/kkwh；④趸售电量也受农灌用电减少的影响,比重减少0.98个百分点，影响均价上升1.28元/kkwh。
二、从电力市场分析，高耗能的工业用电是推动售电量增长的主要动力。按类别用电变化主要体现出三方面的特点：
第一，大工业用电因新增、恢复生产客户用电量增加，出现高速增长。
第二，适时采取了增供促销措施，有力地促进了售电量的增长。高耗能铁合金、碳化硅、电石客户同比增加电量4.94亿千瓦时，增长率45.49％。居民用电实施阶梯电价，增长率同比提高2.79个百分点。
第三，相对均价比较高电价的行业用电增长速度高,低电价的行业用电下降,用电结构朝合理方向发展。非普工业、居民和商业用电同比增长率有所提高，分别为9.65％、8.69％和14.63％，增加电量2.03亿千瓦时；直供区农业生产和排灌用电大幅度下降，分别为-10.82％和-17.19％，减少电量1.79亿千瓦时。
而根据上述分析，可以得到未来市场营销的重点为：
1)继续对大宗工业，特别是铁合金等高耗能客户采取增供促销措施，有力地促进售电量的增长。
2)对于那些相对均价比较高的行业，采取增供促销措施，促使其用电增长速度加快，用电结构朝合理方向发展，提高全行业均价。
3)从表中可以看出，各行业用电量占全行业电量的比重趋向并非同步的。各行业用电比重差距很大，从电力市场讲，工业用电发展潜力巨大，仍是今后电力市场开拓的主要对象；特别是第三产业用电对电力客户而言，都是电价高的优质市场，如建筑、交通、商业和党政机关公用事业等。但第二产业在国民经济中所占的比重与用电量的增幅明显不成比例，这正是原有工业结构的不合理性对电力市场影响的结果。
本发明实施例还公开了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如本发明实施例所述的方法。
本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如本发明实施例所述的方法。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和电子设备和可读性存储介质，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种电力数据分析方法，其特征在于，包括：
接收多个预设终端的电力数据，所述电力数据包括用电量、用电均价和终端类别；
根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数；
依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表；
根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量；
所述用电影响参数包括所述终端类别对应的分用电影响参数和总用电影响参数，所述根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数的步骤，包括：
根据所述用电量和所述用电均价，确定用电总量和用电总均价；
采用所述用电量、用电总量、用电均价和用电总均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数；
根据所述分用电影响参数，确定所述终端类别的总用电影响参数；
所述用电量包括去年同期用电量和今年同期用电量，所述用电均价包括去年同期用电均价和今年同期用电均价，所述根据所述用电量和所述用电均价，确定用电总量和用电总均价的步骤，包括：
对所述去年同期用电量进行求和，确定去年同期总用电量；
对所述今年同期用电量进行求和，确定今年同期总用电量；
对所述去年同期用电量和所述去年同期用电均价的积进行求和，得到第一和值，采用所述第一和值与所述去年同期总用电量作商，得到第一比值，确定所述第一比值为去年同期总用电均价；
对所述今年同期用电量和所述今年同期用电均价的积进行求和，得到第二和值，采用所述第二和值与所述今年同期总用电量作商，得到第二比值，确定所述第二比值为今年同期总用电均价。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分用电影响参数包括电价影响参数、用电结构影响参数和综合影响参数，所述采用所述用电量、用电总量、用电均价和用电总均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数的步骤，包括：
计算所述去年同期用电量和所述去年同期总用电量的第三比值；
计算所述今年同期用电均价和所述去年同期用电均价的第一差值；
计算所述第三比值和所述第一差值的第一乘积，确定所述第一乘积为所述电价影响参数；
计算所述今年同期用电量和所述今年同期总用电量的第四比值；
计算所述今年同期用电均价和所述今年同期总用电均价的第二差值；
计算所述第四比值与所述第三比值之间的第三差值；
计算所述第三差值和所述第二差值的第二乘积，确定所述第二乘积为所述用电结构影响参数；
计算所述第一乘积和所述第二乘积的第三和值，确定所述第三和值为所述综合影响参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述总用电影响参数包括总电价影响参数、总用电结构影响参数和总综合影响参数，所述根据所述分用电影响参数，确定所述终端类别的总用电影响参数的步骤，包括：
对所述第一乘积进行求和，得到第四和值，确定所述第四和值为所述总电价影响参数；
对所述第二乘积进行求和，得到第五和值，确定所述第五和值为所述总用电结构影响参数；
计算所述第四和值与所述第五和值的第六和值，确定所述第六和值为所述总综合影响参数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表的步骤，包括：
按所述综合影响参数的大小对所述终端类别执行第一次排序；
若出现大小相等的所述综合影响参数，则按所述电价影响参数的大小对大小相等的所述综合影响参数对应的终端类别执行第二次排序；
若出现大小相等的所述电价影响参数，则按所述用电结构影响 参数的大小对大小相等的所述电价影响参数对应的终端类别执行第三次排序；
结合所述总用电影响参数，生成用电影响程度表。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量的步骤，包括：
若所述终端类别的综合影响参数大于或等于第一预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量；
若所述终端类别的综合影响参数小于第一预设阈值，且所述用电均价大于或等于第二预设阈值，则提高输出到所述终端类别对应的预设终端的售电量。
6.一种电力数据分析装置，其特征在于，包括：
电力数据接收模块，用于接收多个预设终端的电力数据，所述电力数据包括用电量、用电均价和终端类别；
用电影响参数确定模块，用于根据所述用电量和所述用电均价，确定与所述终端类别对应的用电影响参数；
用电影响程度表生成模块，用于依据所述用电影响参数对所述终端类别进行排序，生成用电影响程度表；
售电量调整模块，用于根据所述用电影响程度表，调整输出到所述多个预设终端的售电量；
所述用电影响参数包括终端类别对应的分用电影响参数和总用电影响参数，所述用电影响参数确定模块包括：
总电力数据确定子模块，用于根据所述用电量和所述用电均价，确定用电总量和用电总均价；
分用电影响参数确定子模块，用于采用所述用电量、用电总量、用电均价和用电总均价，确定所述终端类别对应的分用电影响参数；
总用电影响参数确定子模块，用于根据所述分用电影响参数，确定所述终端类别的总用电影响参数；
所述用电量包括去年同期用电量和今年同期用电量，所述用电均价包括去年同期用电均价和今年同期用电均价，所述分用电影响参数确定子模块包括：
去年同期总用电量计算单元，用于对所述去年同期用电量进行求和，确定去年同期总用电量；
今年同期总用电量计算单元，用于对所述今年同期用电量进行求和，确定今年同期总用电量；
去年同期总用电均价确定单元，用于对所述去年同期用电量和所述去年同期用电均价的积进行求和，得到第一和值，采用所述第一和值与所述去年同期总用电量作商，得到第一比值，确定所述第一比值为去年同期总用电均价；
今年同期总用电均价确定单元，用于对所述今年同期用电量和所述今年同期用电均价的积进行求和，得到第二和值，采用所述第二和值与所述今年同期总用电量作商，得到第二比值，确定所述第二比值为今年同期总用电均价。
7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；
所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的电力数据分析方法。
8.一种可读性存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的电力数据分析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010662257.9A CN111813832B (zh) | 2020-07-10 | 2020-07-10 | 一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010662257.9A CN111813832B (zh) | 2020-07-10 | 2020-07-10 | 一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111813832A CN111813832A (zh) | 2020-10-23 |
| CN111813832B true CN111813832B (zh) | 2022-01-25 |
Family
ID=72843462
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010662257.9A Active CN111813832B (zh) | 2020-07-10 | 2020-07-10 | 一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111813832B (zh) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110245972A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-09-17 | 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 | 一种电网多电价计量及调度系统 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2823455A4 (en) * | 2012-03-08 | 2015-09-09 | Embertec Pty Ltd | FEEDING SYSTEM |
| US9817375B2 (en) * | 2014-02-26 | 2017-11-14 | Board Of Trustees Of The University Of Alabama | Systems and methods for modeling energy consumption and creating demand response strategies using learning-based approaches |
| CN106327359A (zh) * | 2016-09-22 | 2017-01-11 | 国网上海市电力公司 | 一种基于用电模式分析的集抄数据异常判定方法 |
| CN108205761B (zh) * | 2016-12-16 | 2021-06-29 | 国家电网公司 | 一种多层级售电市场数据分析监测系统 |
| CN106952042A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-07-14 | 北京恒华龙信数据科技有限公司 | 一种售电量预测方法及装置 |
| CN107316123A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-11-03 | 国网浙江省电力公司 | 一种基于灵敏度的售电量、售电价同质性分析方法 |
| CN108280541A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-07-13 | 国网山东省电力公司 | 基于随机森林和决策树的客户服务策略制定方法、装置 |
| CN111126703A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 新奥数能科技有限公司 | 一种企业最大用电需量预测方法和装置 |
-
2020
- 2020-07-10 CN CN202010662257.9A patent/CN111813832B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110245972A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-09-17 | 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 | 一种电网多电价计量及调度系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111813832A (zh) | 2020-10-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2011235983B2 (en) | Eco score analytics system | |
| CN114943565A (zh) | 基于智能算法的电力现货价格预测方法及装置 | |
| Chen et al. | Toward future information market: An information valuation paradigm | |
| CN116894156A (zh) | 基于mcmc算法的电力采集终端数据预处理方法 | |
| CN111813832B (zh) | 一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN111724049A (zh) | 一种潜在电力能效服务客户的研判方法 | |
| Fridgen et al. | The value of IS-enabled flexibility in electricity demand-a real options approach | |
| CN105427045A (zh) | 一种电力系统及电力市场参与主体风险评估系统 | |
| CN114169802B (zh) | 电网用户需求响应潜力分析方法、系统及存储介质 | |
| CN114971696A (zh) | 一种基于用电量的报价方法及流程信息上传系统 | |
| Hryhoruk et al. | Modelling of prognosis for bioenergy production in Ukraine | |
| CN113837467A (zh) | 点对点能源项目评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112785166A (zh) | 基于区块链的配电网分布式发电单元出力评价方法及装置 | |
| CN105203838B (zh) | 一种电量采集系统 | |
| Sadighmanesh et al. | Probabilistic dispatch in hybrid-microgrid system with considering energy arbitrage | |
| Wen et al. | Optional two-part electricity price based on user load rate | |
| Li et al. | Clustering and forecasting of day-ahead electricity supply curves using a market-based distance | |
| CN110648175A (zh) | 一种电价及电价对企业利润影响的分析方法、装置及设备 | |
| Wang et al. | Comparative Study on Power Big Data Asset Pricing Models | |
| CN117196696B (zh) | 一种基于市场供需关系和机组行为的电价预测方法 | |
| DRZYMAŁA et al. | Analysis of the profitability of a photovoltaic investment by private investors depending on the level of self-consumption of the energy produced in the amended RES Act in Poland. | |
| CN113723775B (zh) | 一种基于电力大数据的企业及行业运营风险的评估方法 | |
| Greenhall | Wind scenarios for stochastic energy scheduling | |
| Yang et al. | Research on the deep peak-shaving cost allocation mechanism considering the responsibility of the load side | |
| CN116228410A (zh) | 清洁能源机组在混合电力市场中月度持仓策略的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |