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同时,随着电网公司GIS数据平台等业务辅助平台的完善,以及多源数据平台的融合。行业标准划分数据、季节天气等与短期负荷密切耦合的相关因素数据也将会纳入到短期负荷预测的基础数据库中。众所周知,负荷的影响因素众多、非线性极强,结合负荷数据与影响因素数据,研究负荷随多种因素的变化规律,进而总结用户的用电规律,将是提高短期负荷预测精度的一种有效手段。
3.大数据解决方案
电网公司现有数据源头已经可以定位至用户级负荷层面,结合其完备的业务辅助平台数据库。在这里,我们提出一个基于大数据技术的短期负荷预测解决方案。
该方案的主体思路采用对每个用户的负荷进行独立预测,最后累加的方法。数据源为电网用电信息采集系统数据库及相关影响因素数据库,软件采用大数据技术(聚类分析、灰色关联分析、决策树等)对负荷数据进行预处理,把握每个用户负荷与天气、日类型等影响因素的密切关系。并根据不同用户特性构建预测模型,最后累加所有用户的预测结果得到系统预测负荷,原理框架如下图所示:
图1 短期负荷预测的原理框架图
下面,将详细介绍组成该方案的五个步骤。
步骤1:负荷曲线聚类分析。
由于负荷曲线的走势与日类型,天气因素等密切相关,对历史负荷曲线的聚类分析是负荷预测的基础步骤。针对海量的用户负荷,若无针对性的研究每个用户的用电规律将会造成巨大的资源浪费。因此,合理的数据挖掘技术—聚类分析能够将用电规律相近的负荷日期归为一类。聚类分析技术通过计算各个向量之间的空间距离,将其由零散分布的独立样本逐渐归为趋势相近的若干类。下图所示为编号1的用户其365天历史负荷数据的层次聚类分析结果,a~f六个子图为对应每一类的负荷曲线,从图中可以看出层次聚类算法具有极好的特征分离能力,能够很好的区分出特性各异的负荷曲线。
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随着电力需求的不断增长,大容量发电机断路器的作用就显得尤为重要。广泛应用在核电站、大型水电站、抽水蓄能电站及大型火力发电厂的大容量发电机断路器,由于研发制造难度大,长期以来只有个别跨国公司生产,且价格昂贵。为解决这一“卡脖子”难题,西安西电开关电气有限公司(以下简称“西开电气”)
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6月25日,国网江苏省电力有限公司新一代用电信息采集系统(以下简称“采集2.0”)灾备系统率先在国家电网公司系统内投入运行,在故障条件下采集业务可连续高效运转。以往,国网江苏电力采集2.0依托江苏南京江宁生产机房开展江苏全省用电信息采集全量业务,实现用电数据采集、传输、存储、计算研判等功
6月5日,天津新一代用电信息采集系统完成网络割接及系统部署操作,正式上线运行。作为客户侧能源互联网的基础核心部分,该系统由国网天津市电力公司营销服务中心联合天津电力信通公司共同完成部署联调及功能验证,共接入客户739万户、终端16.8万台、电能表741万只,实现了天津市电力全量采集档案数据接
5月26日,国网江西省电力有限公司最后四家地市供电公司用电信息采集系统1.0运维功能停用下线,新一代用电信息采集系统(用电信息采集系统2.0)上线应用,标志着国网江西电力新一代用电信息采集系统正式运行。用电信息采集系统2.0上线运行初期,采集数据质量已优于用电信息采集系统1.0,各项性能、技术
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