CN117374961A - 一种面向非居民用户的用电容量需求测算方法及系统 - Google Patents
一种面向非居民用户的用电容量需求测算方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117374961A CN117374961A CN202311431259.7A CN202311431259A CN117374961A CN 117374961 A CN117374961 A CN 117374961A CN 202311431259 A CN202311431259 A CN 202311431259A CN 117374961 A CN117374961 A CN 117374961A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- capacity
- data
- power
- demand
- reporting
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 230000005611 electricity Effects 0.000 title claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 37
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 11
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 10
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 14
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 11
- 238000009435 building construction Methods 0.000 description 6
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 239000004753 textile Substances 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000234276 Curculigo Species 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
-
- 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- 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—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
Abstract
一种针对非居民用户用电容量需求测算的方法及其系统，包括：基于现有用户的用电负荷特征，进行数据处理；列举出客户申报容量的影响非用电因素，对静态数据构建需用系数和面积负荷系数库，根据报装用户数据丰富程度，构建面向全量非居民用户的需用系数、面积负荷、负载率预测的用电容量需求测算模型；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对各类非居用户用电容量需求进行有效、合理量化的缺陷。
Description
技术领域
本发明属于电力负荷、用电需求预测技术领域，具体涉及非居民用户用电容量测算，即一种用于指导扩业报装的面向非居民用户的用电容量需求测算方法及其系统。
背景技术
当前延伸投资政策降低了用户接电成本，同时也减少了对用户报装容量的约束，用户在报装过程中存在部分用户虚报用电容量的情况，基于当前满足优化营商环境的政策背景，存在向客户收集成套的业扩办电材料困难的情况，导致客户经理难以科学、正确得引导客户进行负荷合理报装，因此迫切需要运用全新的规划理念打造适应当前辅助决策工具。
目前，在用户电力报装的过程中，客户经理在进行供电方案制定前会向客户沟通报装相关信息，用户容量大多采用经验预估或者直接按照客户指定容量的方式。该方式存在以下缺点：现有通过经验预估的方式，导致供电方案制定过程中对容量判断的标准不统一，无法通过数据进行支撑，对其他用户未形成有效借鉴；另外，根据数据分析，当前大量用户最大负载率未超过20％，直接按照客户指定容量，会因为预留容量过大使得电网设备利用率降低，线路经济性不高。
发明专利CN202111657748.5提及的工业大用户用电容量需求测算，主要运用了工业生产用电情况下的需要系数和同时系数法，该方法是基于对不同用电性质的用户群体的最大负载率比群体中个体容量总数，求得需用系数，以及对所有行业求得同时系数，该方法可对工、商、公共服务三种类型群体的总体容量进行评估，但由于业扩报装业务具体实施要具体到某一户，在该专利的方法中的三个提到的用电性质群体内的个体之间差异巨大，仍不能解决业扩业务遇到的客户报装容量决策的问题。
发明专利CN202111475943.6提及的一种满足中压用户接入的供电方案智能生成方法，更多的是基于线路信息进行配网规划，也未提供一种有效的对客户报装容量进行较为精准的分析与预测。综合来看，现有技术存在如下弊端：现有技术对用户用电容量测算停留在对工、商、公共服务三种类型群体的总体容量进行评估，难以细化到具体某一用户；对于中压用户入网方案更多基于仙灵露信息进行配网规划，对于客户报装容量进行精确分析和预测。
发明内容
为解决有技术中存在的不足，本发明提供了一种针对用电容量需求测算智能分析的方法，能够有效克服现有技术所存在的无法对用户个体业扩报装容量需求进行有效、合理预估的缺陷。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。
一种面向非居民用户的用电容量需求测算方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：
步骤1：采集历史报装电力客户档案数据和电力使用负荷数据，并进行数据处理；
步骤2：采集历史报装电力客户影响其报装容量的非电力数据，包括设备信息、厂房构成信息；
步骤3：根据历史报装电力客户档案数据、设备信息、厂房构成信息和该电力客户的实际电力使用负荷，通过统计模拟，得到不同行业需用系数和面积负荷关系数据；
步骤4：对处理后的对报装容量有影响的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建用户用电容量需求测算模型，通过对步骤2中报装客户所永非电力数据丰富度判断，进行不同方法的用户报装容量需求进行计算。
本发明进一步包括以下优选方案。
在步骤1中，历史报装电力客户的档案数据包括户名、户号、行业、用电类别、供电电压、报装容量、运行容量和区域，所述电力使用负荷数据包括历史日采样点负荷、每日用电量(在档案数据中提到了“运行容量”，该处的容量如果就是指运行容量的话，就只能归到其中一类中去)。
所述进行数据处理，包括：对于历史日采样点数据以及每日用电量数据，剔除异常值，并对剔除异常值后的采样点或者未采集成功的采样点做数据移动平均处理进行补值；
对数据变量进行无量纲化处理；
对于档案数据中的户名、户号、行业、用电类别和区域变量进行字符串编码处理，其中汉字采用ASCII码，行业采用国民经济分类GB/T 4754-2017的三、四级行业代码，区县、电压等级采用系统内部组织编码，依照户名-行业代码-区县代码-电压等级代码组成计算使用的字符串，供后续使用。。
在步骤2中，设备信息包括设备清单、设备数量、设备功率、电力客户所在区域和所属行业；
厂房构成信息包括厂房面积、厂房楼层。
在步骤3中，建立行业需用系数和负荷密度系数包括：
通过每个用户用电设备实际所需要的功率与额定负载时所需的功率的比值得到每个用户的需用系数，再根据数据库中该行业的所有用户的需用系数取平均值或众数得到该行业的需用系数；
行业负荷密度系数当地政府或电力企业公布的数据直接得到，包括：
《城市电力规划规范GB/T50293-2014》
优选的，步骤4包括以下具体步骤：
步骤4.1，在计算容量需求预测时，引入线路可开放容量：
所述可开放容量Sk的计算方法如下：
其中，Sk-本线路可开放容量；UB-本线路基准线电压；Ik-本线路可开放电流；
步骤4.2，所述用户用电容量需求测算模型共分为三种情况：拥有报装客户的设备数据，拥有报装客户的厂房数据，无任何非电力数据特征信息，
情况一，拥有客户设备数据情况，适用于需用系数法，计算方法如下：
C＝S/0.8，Sk>C
其中：S-视在功率，Pj-计算负荷，Kd-需用系数，-平均功率因数，∑Pe-设备容量总和，C-推荐容量，得出视在功率后，根据整体负载率计算得出接电成本进行容量推算。
情况二，所述拥有客户客户厂房信息数据情况，适用于负荷密度法，计算方法如下：
其中E-计算功率，M-厂房面积，DL-负荷密度,C-计算容量，F-楼层系数,得出视在功率后，可根据整体负载率综合考虑接电成本进行容量推算。
可基于相同电力特征进一步计算，计算方法调整如下：
将新报装用户情况与系统中已有客户的数据进行比较。根据档案(国民经济分类GB/T 4754-2017三、四级行业代码、区县、电压等级)中的规定，在系统中寻找与新报装用户B相似度>90％的系统已有客户A的报装容量CA以及厂房面积SA进行计算：
其中CA是系统中已有相似客户的报装容量，CB是新报装用户的推荐容量，SA-A厂房土建面积，SB-新报装用户B土建面积，h-负载率判断系数，LAG-客户A相同行业、地市群体中，数量集中(>80％)分布的负载率区间的中位值。
情况三所述无客户任何信息根据分析结果，不同行业、地区、客户属性进行分组统计，分析相似用户集中的负载率，模型暂定客户合理报装区间。
Cm＝SkLM
Cu＝SkLU
Cd＝SkLD
S0>C
S0-客户报装容量，C-计算容量，Cm-推荐报装容量中值，Cu代表推荐容量上限，Cd-推荐容量下限，LM-分组内的客户集中分布区间的负载率的中位数，LU-分组内的客户集中分布区间的负载率的下限，LD-分组内的客户集中分布区间的负载率的上限。
本申请通过公开了一种面向非居民用户业扩报装容量测算系统，包括历史报装电力客户档案数据和电力使用负荷数据采集处理模块；非电力数据采集模块；需用系数与面积负荷关系计算模块；用户用电容量需求测算模型构建与报装容量需求计算模块。
历史报装电力客户档案数据和电力使用负荷数据采集处理模块采集历史报装电力客户档案数据和电力使用负荷数据，并进行数据处理；
非电力数据采集模块采集历史报装电力客户影响其报装容量的非电力数据，包括设备信息、厂房构成信息；
需用系数与面积负荷关系计算模块根据历史报装电力客户档案数据、设备信息、厂房构成信息和该电力客户的实际电力使用负荷，通过统计模拟，得到不同行业需用系数和面积负荷关系数据；
用户用电容量需求测算模型构建与报装容量需求计算模块对处理后的对报装容量有影响的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建用户用电容量需求测算模型，通过对步骤2中报装客户所永非电力数据丰富度判断，进行不同方法的用户报装容量需求进行计算。
与现有技术相比，借由上述技术方案，本发明所提供的一种面向非居民用户业扩报装容量测算的方法，有益技术效果至少包括：
1)从全量非居民用户角度，构建了基于大数据的全量非居民用户用电容量需求测算模型，本发明通过对数据模型进行精准量化满足业扩报装容量需求，相较于现有技术方案，本发明可在时间累计维度上可持续提高模型精度，进而实现容量需求预测的动态调整，在时间维度上比现有技术方案拥有更好的适应性；
2)从实际报装数据基础出发，对拥有不同数据状态下，对报装容量可以产生影响的因素进行量化和标准化，以及对多种算法模型进行比较，最终选择预测精度较高的模型，来实现不同数据条件下，非居民用户用电容量需求测算模型的构建。因本发明相较于现有技术方案拥有更多的算法模型并兼容更多的数据状态情况，本发明比现有技术方案有着更好的精度
3)从从实际报装数据基础出发，本发明能够针对不同用电性质和不同电压等级的个体用户设定不同的非电力数据，解决了现有技术方案无法兼容不同种用电性质或不同电压等级的问题。
附图说明
图1是本发明中非居民用户业扩报装容量测算方法的流程图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。本申请所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部实施例。基于本发明精神，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的有所其它实施例，都属于本发明的保护范围。
一种针对非居民用户业扩报装容量的测算方法，由图1可知，该方法具体包括：
步骤1，采集历史报装电力客户档案数据和电力使用负荷数据，并进行数据处理。
所述历史报装电力客户的档案数据包括户名、户号、行业、用电类别、供电电压、报装容量、运行容量和区域，所述电力使用负荷数据包括历史日采样点负荷、每日用电量(在档案数据中提到了“运行容量”，该处的容量如果就是指运行容量的话，就只能归到其中一类中去)。
所述进行数据处理，包括：
对于历史日采样点数据以及每日用电量数据，剔除异常值，并对剔除异常值后的采样点或者未采集成功的采样点做数据移动平均处理进行补值；
对数据变量进行无量纲化处理；
对于档案数据中的户名、户号、行业、用电类别和区域变量进行字符串编码处理。其中汉字采用ASCII码，行业采用国民经济分类GB/T 4754-2017的三、四级行业代码，区县、电压等级采用系统内部组织编码，依照户名-行业代码-区县代码-电压等级代码组成计算使用的字符串，供后续使用。
步骤2，采集历史报装电力客户影响其报装容量的非电力数据，包括设备信息、厂房构成信息；
。所述设备信息包括设备清单、设备数量、设备功率、电力客户所在区域和所属行业；
所述厂房构成信息包括厂房面积、厂房楼层。
步骤3，建立行业需用系数和负荷密度系数，包括：
通过每个用户用电设备实际所需要的功率与额定负载时所需的功率的比值得到每个用户的需用系数，再根据数据库中该行业的所有用户的需用系数取平均值或众数得到该行业的需用系数；
行业负荷密度系数当地政府或电力企业公布的数据直接得到，包括：
《城市电力规划规范GB/T50293-2014》
需用系数是用电设备组实际所需要的功率与额定负载时所需的功率的比值，用公式表示为
Kd＝Psb/Psn
其中：Psb——用电设备实际所需功率。
Psn——用电设备额定功率。
同时系数是指在同一时间内，电力系统中各个用户所需的最大用电功率与它们各自的额定用电功率之比的最大值。它是评价电力系统负荷特性的指标之一。
优选的，所述需用系数根据统计结果部分行业需用系数如下：
需用系数
优选的，所述需用系数根据统计结果部分行业负荷密度系数如下：
负荷密度系数
步骤4，对处理后的对报装容量有影响的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建用户用电容量需求测算模型，通过对步骤2中报装客户所永非电力数据丰富度判断，进行不同方法的用户报装容量需求进行计算。在计算容量时，引入线路可开放容量，所述可开放容量Sk的计算方法如下：
其中，Sk-本线路可开放容量；UB-本线路基准线电压；Ik-本线路可开放电流。
用户用电容量需求测算模型分为三种情况：拥有报装客户的设备数据，拥有报装客户的厂房数据，无任何非电力数据特征信息。具体的：
情况1，拥有客户设备数据情况，适用于需用系数法，计算方法如下：
C＝S/0.8，Sk>C
其中：S-视在功率，Pj-计算负荷，Kd-需用系数，-平均功率因数，∑Pe-设备容量总和，C-推荐容量，基于客户设备清单，引用步骤3的需用系数数据进行视在功率计算，得出视在功率后，可根据整体负载率综合考虑接电成本进行容量推算。
例如某纺织企业设备如下：
根据步骤4.2计算视在功率为2280.2千伏安，根据步骤4.4计算纺织企业负载率应在90％，推荐报装容量2400千伏安。
情况2，所述拥有客户非电力数据，包括客户厂房信息数据情况，适用于负荷密度法，计算方法如下：
其中E-计算功率，M-厂房面积，DL-负荷密度,C-计算容量，F-楼层系数,-平均功率因数，得出视在功率后，可根据整体负载率综合考虑接电成本进行容量推算，例如一商场企业占地面积10000平方米，建筑层高10层，推荐容量区间C为1800～2250千伏安。
可基于相同电力特征进一步计算，计算方法调整如下：
将新报装用户情况与系统中已有客户的数据进行比较。根据档案(国民经济分类GB/T 4754-2017三、四级行业代码、区县、电压等级)中的规定，在系统中寻找与新报装用户B相似度>90％的系统已有客户A的报装容量CA以及厂房面积SA进行计算：
其中CA是系统中已有相似客户的报装容量，CB是新报装用户的推荐容量，SA-A厂房土建面积，SB-新报装用户B土建面积，h-容量调整系数,LAG-客户A相同行业、地市群体中，数量集中(>80％)分布的负载率区间的中位值。
情况3，所述无客户任何信息根据分析结果，不同行业、地区、客户属性进行分组统计，分析相似用户集中的历史最大负载率，模型暂定客户合理报装区间。
Cm＝SkLM
Cu＝SkLU
Cd＝SkLD
Sk>C
Sk客户报装容量，C-计算容量，Cm-推荐报装容量中值，Cu代表推荐容量上限，Cd-推荐容量下限，LM-分组内的用电户最大负载率集中区间的负载率中位值，LU-分组内的用电户最大负载率集中区间的负载率数值上限，LD-分组内的用电户最大负载率集中区间的负载率数值上限。
本案例根据用户群体最大负载率的第10百分位数至第90百分位数作为用户集中区间。
例如物流行业在某乡镇在10kV电压等级分组下，所有企业的最大负载率集中区间为34％-51％，其中最大负载率中位数为42％，客户初步报装意向容量为10000千伏安，合理容量区间为3400-5100千伏安，推荐容量4200千伏安。
从不同用户所拥有的数据情况出发，构建基于大数据的非居民用户业扩报装容量测算模型，通过数据模型精准量化报装容量需求，实现对报装容量测算过程标准化。
从用电设备出发，统计不同行业用户下不同设备的需要系数和同时系数，从而计算用户报装容量测算；从厂房土建信息出发，计算不同行业用户的单位面积负荷从而对用户进行用电容量测算；基于历史用户用电大数据，结合地缘、行业等档案相似性，结合相同属性用户群体的最大负载率的概率密度集中区间，对进行报装用户的最大可能负载率进行区间预测，进而测算用户容量。
本申请通过公开了一种一种面向非居民用户业扩报装容量测算系统，包括电力数据的收集和数据处理模块；非电力数据收集模块；用户报装容量需求计算模块；用户用电容量需求测算模型构建与报装容量需求计算模块。
电力数据的收集和处理模块收集和处理影响企业报装容量的电力数据，具体包括对影响容量报装和使用的因素以及历史报装电力客户档案数据和电力使用负荷数据进行数据处理；
非电力数据收集模块收集可影响企业报装容量的非电力数据；
户报装容量需求计算模块结合现有客户运行容量，根据容量数据和企业负载关系，通过统计模拟的技术手段，形成行业需用系数和面积负荷关系数据；
用户用电容量需求测算模型构建与报装容量需求计算模块对处理后的对报装容量有影响的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建用户用电容量需求测算模型，通过对步骤2中报装客户所永非电力数据丰富度判断，进行不同方法的用户报装容量需求进行计算。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其它自由传播的电磁波、通过波导或其它传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
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应当理解：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，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (12)
1.一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1，采集并预处理影响企业报装容量的电力数据；
步骤2，采集现有可影响企业报装容量的非电力数据；
步骤3，建立行业需用系数和负荷密度系数；
步骤4，构建用户用电容量需求测算模型，并通对用户报装容量需求进行计算。
2.根据权利要求1所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
步骤1所述影响企业报装容量的电力数据包括：对影响容量报装和使用的因素以及历史报装电力用户信息数据和电力使用负荷数据；
影响影响容量报装和使用的因素包括：历史用户的档案信息、负荷数据；
电力用户信息数据包括户名、户号、行业、用电类别、供电电压、报装容量、运行容量和区域；
电力使用负荷数据包括历史96点负荷及24点负荷、每日用电量和容量。
3.根据权利要求1、2所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
在步骤1中，对采集的电力数据进行预处理包括：
对于电力使用负荷数据，判断异常值和缺失值，对剔除异常值后的采样点以及缺失值处的采样点通过移动平均处理的方式进行补值；
对数据变量进行无量纲化处理；
对于档案数据中的户名、户号、行业、用电类别和区域变量进行字符串编码处理。
4.根据权利要求1所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
步骤2所述可影响企业报装容量的非电力数据，包括：企业设备和规模相关信息；
企业设备数据包括：企业设备清单、设备数量、设备功率、企业所在区域和企业所属行业；
企业规模数据包括：厂房面积、厂房楼层数。
5.根据权利要求1所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
在步骤3中，建立行业需用系数和负荷密度系数包括：
通过每个用户用电设备实际所需要的功率与额定负载时所需的功率的比值得到每个用户的需用系数，再根据数据库中该行业的所有用户的需用系数取平均值或众数得到该行业的需用系数；
行业负荷密度系数当地政府或电力企业公布的数据直接得到。
6.根据权利要求1所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
步骤4对处理后的对报装容量有影响的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建用户用电容量需求测算模型，通过对步骤2中报装客户的电力数据丰富度判断，对不同情况的用户报装容量需求进行计算。
7.根据权利要求6所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
在步骤4中，采用以下方法对用户报装容量需求进行测算：
4.1在计算容量需求预测时，引入线路可开放容量：
所述可开放容量Sk的计算方法如下：
其中，Sk-本线路可开放容量；UB-本线路基准线电压；Ik-本线路可开放电流；
4.2根据报装客户的非电力数据丰富度，分别构建不同的用户用电容量需求测算模型，计算容量需求；
其中，非电力数据丰富度是指以下三种情形：拥有报装客户的设备数据，拥有报装客户的厂房数据，无任何非电力数据特征信息。
8.根据权利要求7所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
步骤4.2中所述用户用电容量需求测算模型中，拥有客户非电力数据，包括设备数据情况，适用于需用系数法，计算方法如下：
C＝S/0.8，Sk>C
其中：S-视在功率，Kd-需用系数，-平均功率因数，∑Pe-设备容量总和，C-计算容量，Sk-客户实际申请容量，得出视在功率后，根据整体负载率计算得出接电成本进行容量推算。
9.根据权利要求7所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
步骤4.2中所述用户用电容量需求测算模型中，拥有客户非电力数据，包括客户厂房信息数据情况，适用于负荷密度法，计算方法如下：
其中，M-厂房面积，DL-负荷密度,C-计算容量，F-楼层系数,Sk-客户实际申请容量，得出视在功率后，可根据整体负载率综合考虑接电成本进行容量推算。
10.根据权利要求7、9所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
步骤4.2中所述拥有客户非电力数据，包括客户厂房信息数据情况，适用于负荷密度法，可基于相同电力特征进一步计算，计算方法调整如下：
将新报装用户情况与系统中已有客户的数据进行比较，匹配系统已有客户A与新报装用户B，根据关键档案(国民经济分类GB/T 4754-2017三、四级行业代码、区县、电压等级)文本余弦相似度>90％:
其中CB是新报装用户的推荐容量，SA-A厂房土建面积，SB-新报装用户B土建面积，h-负载率判断系数，LAG-客户A相同行业、地市群体中，数量集中(>80％)分布的负载率区间的中位值。
11.根据权利要求7所述的一种针对不同电压等级用户用电容量需求测算智能分析的方法，其特征在于：
步骤4.2中所述，无客户任何信息根据分析结果，不同行业、地区、客户属性进行分组统计，分析相似用户集中的负载率，模型暂定客户合理报装区间：
Cm＝SkLM
Cu＝SkLU
Cd＝SkLD
Sk>C
Sk-客户实际申请容量，C-计算容量，Cm-推荐报装容量中值，Cu代表推荐容量上限，Cd-推荐容量下限，LM-分组内的客户集中分布区间的负载率的中位数，LU-分组内的客户集中分布区间的负载率的下限，LD-分组内的客户集中分布区间的负载率的上限。
12.一种利用权利要求1-11任一项权利要求所述一种面向非居民用户业扩报装容量测算系统，包括电力数据的收集和数据处理模块；非电力数据收集模块；用户报装容量需求计算模块；用户用电容量需求测算模型构建与报装容量需求计算模块，其特征在于：
电力数据的收集和处理模块收集和处理影响企业报装容量的电力数据，具体包括对影响容量报装和使用的因素以及历史报装电力客户档案数据和电力使用负荷数据进行数据处理；
非电力数据收集模块收集可影响企业报装容量的非电力数据；
户报装容量需求计算模块结合现有客户运行容量，根据容量数据和企业负载关系，通过统计模拟的技术手段，形成行业需用系数和面积负荷关系数据；
用户用电容量需求测算模型构建与报装容量需求计算模块对处理后的对报装容量有影响的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建用户用电容量需求测算模型，通过对报装客户所永非电力数据丰富度判断，进行不同方法的用户报装容量需求进行计算。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311431259.7A CN117374961A (zh) | 2023-10-31 | 2023-10-31 | 一种面向非居民用户的用电容量需求测算方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311431259.7A CN117374961A (zh) | 2023-10-31 | 2023-10-31 | 一种面向非居民用户的用电容量需求测算方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117374961A true CN117374961A (zh) | 2024-01-09 |
Family
ID=89392680
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311431259.7A Pending CN117374961A (zh) | 2023-10-31 | 2023-10-31 | 一种面向非居民用户的用电容量需求测算方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117374961A (zh) |
-
2023
- 2023-10-31 CN CN202311431259.7A patent/CN117374961A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11720816B2 (en) | Predicting pipe failure | |
| CN109165763B (zh) | 一种电网客服工单的潜在被投诉的评估方法及装置 | |
| CN106446016A (zh) | 一种基于并行关联规则挖掘的配电网运行可靠性预测方法 | |
| CN108446396B (zh) | 一种基于改进型cim模型的电力数据处理方法 | |
| CN101826090A (zh) | 基于最优模型的web舆情趋势预测方法 | |
| CN111506618A (zh) | 一种结合lightgbm-stacking算法的异常用电行为分析方法 | |
| CN114596693A (zh) | 用于能源监控和管理的方法、系统、介质和程序产品 | |
| CN110826237A (zh) | 基于贝叶斯信念网络的风电设备可靠性分析方法及装置 | |
| CN111105218A (zh) | 一种基于全息影像技术的配电网运行监视方法 | |
| CN113689079A (zh) | 基于多元线性回归和聚类分析的台区线损预测方法及系统 | |
| CN112508254A (zh) | 变电站工程项目投资预测数据的确定方法 | |
| CN107590747A (zh) | 基于综合能源大数据分析的电网资产周转率计算方法 | |
| CN111680832A (zh) | 一种基于大数据技术的智能配电网接入方法 | |
| CN117374961A (zh) | 一种面向非居民用户的用电容量需求测算方法及系统 | |
| CN116522746A (zh) | 高耗能企业配电托管方法 | |
| CN116028877A (zh) | 一种配电网主设备故障概率模型参数辨识方法及系统 | |
| CN112990764B (zh) | 基于报销凭证的电网设备检修情况监控方法 | |
| CN115526393A (zh) | 一种基于变电工程关键影响因素筛选的造价预测方法 | |
| CN114168662A (zh) | 一种基于多数据源的配电网问题梳理分析方法及系统 | |
| CN114254806A (zh) | 配电网重过载预警方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Xiao et al. | Research on fault-environment association rules of distribution network based on improved Apriori algorithm | |
| Teringl et al. | Asset management system in DSO using business intelligence tools and advanced analytics | |
| Weeraddana et al. | Utilizing machine learning to prevent water main breaks by understanding pipeline failure drivers | |
| CN117291479B (zh) | 一种基于upfc的设备画像生成方法和系统 | |
| CN116223949A (zh) | 线损用取样值的分析装置和分析方法 |
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 |