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9月16日早晨一上班,国网江苏省电力公司调度控制中心计划处的胡勇通过江苏省全社会用电信息大数据分析系统提供的负荷分析预测结果,对16日的全省调度负荷做出了预测,并于10时前绘成17日全省调度负荷曲线,上报给了国家电力调度控制中心及其华东分中心。
江苏省全社会用电信息大数据分析系统是国网江苏电力“基于用电采集数据的大数据负荷预测方法研究”项目的重要成果。
该项目是国家电网公司2014年大数据重点课题,也是国家电网信息基础架构优化试点课题的重要组成部分。系统依托国家电网公司统一部署的大数据平台,从梳理对象入手,构建统一的企业数据模型。在此基础上,从电能量管理、用电信息采集、设备状态监控、生产管理等多个系统中采集600多亿条记录数据,并从外部获取气象、经济运行等数据,为利用大数据技术开展负荷预测提供了坚实的数据基础。该项目于2013年底启动,由国网江苏电力所属方天电力技术有限公司具体承担。项目于2014年8月完成初步研究,投入短期负荷预测,今年3月开始完善研究,5月13日对今夏江苏全省负荷峰值做出了预测。
“我们预测,今夏江苏电力供需处于‘紧平衡’状态,电网最高负荷可能为8440万千瓦,预计发生在8月6日。而实际情况是,8月5日江苏电网最高调度负荷达到8480万千瓦,创下了历史新高。与我们的预判相比,时间仅相差一天,负荷仅相差40万千瓦。”项目组负责人谢林枫告诉记者,国家电网公司总信息师王益民8月底在江苏调研时得知这一情况,也连连称赞。
与精准预测长期最高负荷一样,用大数据技术对短期负荷的预测同样十分精准。
“整个8月份,我们对江苏电网短期的2天网供负荷预测与实际比对,准确度达到98.4%,与调度人员用传统方法预测相比,准确度高出0.7个百分点。”谢林枫说。
新方法何以如此精准?据介绍,研究中,项目组搭建了50个计算节点的大数据平台,在将国民经济99个行业和全省13个地市负荷细分为11781种负荷特性组合的基础上,以气象、节假日等为主要影响因素,以用户信息、历史负荷为源数据,考虑用电客户对峰谷电价、温度、节假日的敏感程度以及生产班次安排等,组建了超过70万个负荷影响模型,模型包含的数据关联关系超过110亿项,由此对用电信息采集系统每日采集到的数据进行模型在线机器学习,进而实施各电压等级母线负荷的时序预测,并依据全网电力系统运行方式汇聚全网负荷,做出全省短期和中长期负荷的预测。
长期以来,我们对全省负荷的预测依靠人工查找历史相似日,再结合气象、节假日等因素,凭经验做出预判。国网江苏电力调控中心计划处处长刘国平介绍,尽管江苏调度用传统方法预测负荷,结果也相当精准,但其难点在于历史相似日的查找,费时费力,有时还不易找到。“大数据分析系统提供了强大的负荷预测工具,海量数据不仅查找相似日十分容易,而且预测更加客观准确。”刘国平说。
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