[发明专利]一种服务行业用电量预测分析方法

说明书

技术领域

本发明属于用电量分析技术领域，尤其涉及一种服务行业用电量预测分析 方法。

背景技术

开化作为国家公园建设试点之一，文化旅游等服务行业成为战略性支柱产 业，开化地区服务行业用电量呈现增长趋势。但是开化地区山地较多，居民居 住分散，变电站数量有限，存在线路单辐射，部分线路过长，目前电网仍旧存 在薄弱环节。随着国家公园建设的逐步开展，服务业规模越来越大，区域覆盖 越来越广，对电网的电量需求、供电半径等方面要求也越来越高。如何在保证 国家公园建设的要求下合理规划和布局电网，提高电网投资效益成了电力部门 的首要任务。国家电网发展策划部发布“一库三中心”深化应用工作的通知， 要求进一步提升统计数据价值和统计服务能力。开化公司以此为契机，以国家 公园建设为战略目标，利用“一库三中心”中的统一数据库和数理分析中心， 对现有的海量数据进行分析、处理，获得国家公园建设背景下开化县产业结构 调整、文化旅游等服务业大力发展所引起的用电需求和社会经济之间的关系。

目前采用的用电量预测方案主要有两个方面，一种是根据往年用电量的数 据按照一定增长率来估算未来的用电量，但是由于不同的社会环境、经济发展 政策以及地方发展需求，会导致该方案预测的结果出现较大的偏差；另一种是 根据未来报装用户的行业特性进行预估，但是如果用户不向相关部门报装，会 导致原始数据出现较大偏差，最终预估出来的用电量与实际不符，无法正确进 行电网规划和布局。

发明内容

本发明的目的在于提供一种服务行业用电量预测分析方法，旨在解决现有 方案预测的结果出现较大的偏差；而且预估出来的用电量与实际不符，无法正 确进行电网规划和布局的问题。

本发明是这样实现的，一种服务行业用电量预测分析方法，所述服务行业 用电量预测分析方法包括以下步骤：

步骤一，利用一库三中心的数理分析中心的时间序列、指数平滑和RBF神 经网络模型，对开化全社会用电量进行了预测分析，并将预测结果与实际值进 行对比分析，确定指数平滑模型对服务业用电量进行预测；

步骤二，然后利用预测出来的“十三五”期间的用电量数据，对开化地区 “十三五”期间社会生产总值、固定资产投入、服务业投入以及电网投入进行 拟合分析；

步骤三，获得的数据可以为开化地区“十三五”电网规划、服务业规划提 供数据支持和决策依据。

进一步，所述时间序列利用数理分析中心时间序列中的线性回归拟合方法， 对开化地区全社会用电量进行了预测分析，利用线性回归的拟合方法，可以对 开化十三五期间全社会用电量进行拟合预测。

进一步，所述指数平滑利用数理分析中心的指数平滑法，建立预测工作流， 对全社会用电量进行预测分析，利用指数平滑法能够拟合开化地区全社会用电 量，并对拟合结果给出了评估分析表。

进一步，所述RBF神经网络在数理分析中心建立RBF神经网络预测工作流， 对全社会用电量进行拟合，利用RBF神经网络对全社会用电量进行拟合。

进一步，所述服务行业用电量预测分析方法具体包括：

对运维数据中心、营销数据中心、规划数据中心的数据进行数据搜集；所 述数据包括：通过企业调研获得数据、电网内部的SCADA系统数据、营销部门 的售电量等数据、规划部门的相关数据；

对搜集的数据进行数据集成、数据清洗、数据选择、数据变换；

对数据集成、数据清洗、数据选择、数据变换后的数据利用数理分析中心 的时间序列、指数平滑和RBF神经网络模型，对开化全社会用电量进行了预测 分析，并将预测结果与实际值进行对比分析，确定指数平滑模型；根据确定的 指数平滑模型对服务业用电量进行预测分析；

然后利用预测出来的用电量数据，对社会生产总值、固定资产投入、服务 业投入以及电网投入进行拟合分析；

经拟合分析后获得为电网规划、服务业规划提供数据支持和决策依据的数 据。

进一步，所述数据清洗方法包括：通过对“脏数据”的产生原因和存在形 式进行分析，利用现有的数据挖掘手段和方法去清洗原始数据，比如填充缺失 数据、消除噪声数据等，将“脏数据”转化为满足数据质量要求或应用要求的 数据，从而提高数据的质量，满足数据分析的需求。