[发明专利]地区整体能耗监控方法及其监控系统有效
申请号: | 202010811186.4 | 申请日: | 2020-08-13 |
公开(公告)号: | CN111680852B | 公开(公告)日: | 2020-11-06 |
发明(设计)人: | 沈百强;唐文升;潘巍巍;马亮;裘炜浩;杨世旺;蒋颖 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人: | 项军 |
地址: | 310007*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 地区 整体 能耗 监控 方法 及其 系统 | ||
本发明公开了一种地区整体能耗监控方法及其监控系统,监控方法包括:步骤一,根据设定的维度进行数据清洗;步骤二,对清洗后的多维度能耗数据分为常态数据和复工数据,对复工数据进行对应的聚类分析,聚类分析中的维度至少包括企业能耗层级和企业能耗类型两个维度;步骤三,对聚类后的企业能耗数据进行数据整合,其中至少包括训练数据的测定子步骤;步骤四,根据整合了各个维度的企业能耗数据进行神经网络训练;步骤五,采用训练后的神经网络对当前各企业能耗数据进行分类和预测企业能耗水平;步骤六,根据神经网络的计算结果来判断并预测地区的整体能耗水平。本发明特别适用于复工复产时期的监测和预测,能够较为精准的预测后续的负荷能耗。
技术领域
本发明属于一种地区整体能耗监控方法及使用其方法的监控系统,涉及一种以电力能源为代表的地区整体能耗监控方法及使用其方法的监控系统。
背景技术
2019年年末新冠病毒肺炎导致了大量企业出现了较长时间的停工,对于电网负荷来说,地区整体能效的变动与以往的经验并不一致。在以往时间段,负荷的较大变化往往只局限于长假和长假前后时间段内,而本次复工复产出现了能耗水平整体变化趋势复杂,能耗水平的监测与疫情、复工复产、生产行业等都紧密相关。因此在整个地区的能耗监测上存在监测常态化,无法采用通过日期进行一刀切推测,同时电网负荷监测也需要承当起社会整体复工复产态势监测的作用。因此,对电网负荷的能耗监测提出了更高的要求,不仅仅是要能看当前地区整体复工复产的态势,还要能对不同行业复工复产态势进行观测,进一步的还需要更多的预测功能,实现更多预测、推测功能,以期达到更为精准的复工复产帮扶、监控,辅助决策层进行下一步的决策。
中国国家专利申请号201510263771.4,授权公告号CN104820876B,公开了一种短期负荷预测方法和系统,其中,方法包括:获取相似日的负荷曲线集合,并利用小波变换对该负荷曲线集合内所有负荷曲线进行分解重构,得到负荷子曲线集合;对该负荷子曲线集合内所有负荷曲线进行负荷特性分析,将负荷特性分析结果通过组合负荷预测模型进行预测,得到初步负荷预测结果;将所述初步负荷预测结果通过误差预测模型进行校正,将输出的校正结果作为所述预测日的负荷预测结果。提高了短期负荷预测结果的精度,使得到精度较高的负荷预测结果。其技术内容公开了一种获取相似日的负荷曲线集合,利用小波变换解构之后进行特性分析,从而利用相似日进行负荷预测的方法。但是此技术内容中存在以下不足:第一,此技术方案严重依赖于相似日的数据,但是,疫情的出现,使得相似日的概念很难进行获取,特别是复工复产时段,虽然与春节复工有一定的相似,但是实际上依然存在巨大的差异。第二,相似日中的负荷是基本相似的,整体负荷状况基本能够保持在一个基准,因此,此技术方案更偏重于精确度的要求,但是现在处于复工复产的阶段,企业的数据变动巨大,各地区各行业之间都存在较大的不确定性,负荷的变化程度导致在复工复产的预测过程中不适用直接对相似日数据进行转换判断。
发明内容
本发明解决了现有技术仅仅只能针对当前能耗进行监控,对于复工复产等时期的能耗监控较弱,不能区分各个行业的能耗水平、无法对复工复产水平进行进一步预测等问题,提供一种以电力能源为代表的地区整体能耗监控方法及使用其方法的监控系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种地区整体能耗监控方法,获取目标地区内企业的当前能耗数据和历史能耗数据,并通过执行以下步骤来判断并预测地区整体的能耗水平:
步骤一,根据设定的维度进行数据清洗;
步骤二,对清洗后的多维度能耗数据分为常态数据和复工数据,对复工数据进行对应的聚类分析,聚类分析中的维度至少包括企业能耗层级和企业能耗类型两个维度;
步骤三,对聚类后的企业能耗数据进行数据整合,其中至少包括训练数据的测定子步骤;
步骤四,根据整合了各个维度的企业能耗数据进行神经网络训练;
步骤五,采用训练后的神经网络对当前各企业能耗数据进行分类和预测企业能耗水平;
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