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一、項(xiàng)目背景

隨著電力體制改革和智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷深入，售電量己成為考核電力企業(yè)的一個重要指標(biāo)，月度售電量預(yù)測對于國家電網(wǎng)公司合理地確定銷售電量總定額、分解售電量銷售指標(biāo)、制訂有序用電方案、指導(dǎo)發(fā)電廠和輸配電網(wǎng)的合理運(yùn)行、推動電力市場的發(fā)展和建設(shè)都具有十分重要的意義。

二、問題與挑戰(zhàn)

1、售電量變化影響因素多。

2、影響售電量影響的各因素間關(guān)系復(fù)雜。

3、售電量預(yù)測模型需具備自學(xué)習(xí)功能，使得模型能夠反映售電量最新的變化趨勢。

4、預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)全自動化建模過程。

三、解決方案

為實(shí)現(xiàn)自動化、自學(xué)習(xí)的售電量預(yù)測，減少業(yè)務(wù)人員的操作成本，開發(fā)了自動獲取天氣數(shù)據(jù)、節(jié)假日數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的主要經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具，并結(jié)合電網(wǎng)的業(yè)擴(kuò)報裝等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于貝葉斯季節(jié)調(diào)整算法的售電量預(yù)測解決方案，主要步驟如下：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括異常值處理、最優(yōu)建模數(shù)據(jù)自動篩選等；

2.曲線分解：利用貝葉斯季節(jié)調(diào)整算法分解售電量曲線售電量售電量，分解得到趨勢項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)，如下圖；

3.分解預(yù)測：在相關(guān)性研究、前導(dǎo)性分析的基礎(chǔ)上，分別考慮趨勢項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)因素，建立預(yù)測模型；

4.預(yù)測重構(gòu)：通過趨勢項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)的預(yù)測結(jié)果逐點(diǎn)相加得到售電量預(yù)測結(jié)果；

5.預(yù)測擇優(yōu)：在多種預(yù)測結(jié)果中自動選擇最優(yōu)預(yù)測結(jié)果；

6.春節(jié)調(diào)整：在深入研究春節(jié)對售電量影響的基礎(chǔ)上，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，得到最終預(yù)測結(jié)果，如下圖。

四、應(yīng)用價值

眾所周知用電量是企業(yè)經(jīng)營狀況的重要指標(biāo)，著名的“克強(qiáng)指數(shù)”之一就有用電量，而隨著電力體制改革的推進(jìn)，售電公司成立后面臨的一個關(guān)鍵問題就是如何更好的預(yù)測自己的下個月的售電量。雖然各用戶都按月申報自己的電量，但是在交易中心的交易中，如何準(zhǔn)確的對未來的電量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，是影響售電公司盈利的關(guān)鍵因素；另外對傳統(tǒng)的電力公司而言，售電量的預(yù)測對電壓負(fù)荷穩(wěn)定，電網(wǎng)安全調(diào)度，穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。

1.分行業(yè)售電量預(yù)測結(jié)果直接支撐電力公司安排營銷工作，促進(jìn)公司增供擴(kuò)銷目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

2.電量是經(jīng)濟(jì)的晴雨表和溫度計，預(yù)測結(jié)果可作為未來經(jīng)濟(jì)研判的主要依據(jù)之一。

3.針對售電市場開展的偏差考核從技術(shù)上提供一整套電量預(yù)測解決方案，實(shí)現(xiàn)售電公司價值最大化。

4.天氣數(shù)據(jù)爬蟲程序不僅能爬取全國主要城市歷史日度天氣數(shù)據(jù)，還能爬取天氣預(yù)報程序，數(shù)據(jù)入庫可直接支撐相關(guān)分析工作。

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