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6月8日一早,苏州地调调度员颜锡渝根据江苏省全社会用电信息大数据分析系统前一天提供的负荷分析预测结果,结合本地预测数据,对当天的调度负荷做出预测,并于10点前将据此绘成的8日地区调度负荷曲线上报给了省调,省调将据此作为参考,合理安排电网运行方式。
这样的场景在江苏各地已成常态。江苏省全社会用电信息大数据分析系统让负荷预测更精准,也让电网迎峰度夏工作更从容。
何以实现精准预测
江苏省全社会用电信息大数据分析系统是国网江苏省电力公司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。该项目于2013年年底启动,于2014年8月完成初步研究,并投入短期负荷预测。
在2015年迎峰度夏前,该系统对江苏全省负荷峰值做出了预测。预计2015年夏季江苏电网最高负荷在8300万至8500万千瓦之间,最可能值为8440万千瓦,发生在8月6日。这一预测结果与实际情况高度吻合,预测高峰时间仅相差一天,负荷仅相差40万千瓦。该系统的负荷预测为何如此精准?
精确的预测源于海量的记录数据。依托国家电网公司统一部署的大数据平台,该系统从梳理对象入手,构建统一的企业数据模型。在此基础上,该系统从电能量管理、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。可以说,大数据技术为负荷预测提供了坚实的数据基础。
“我们搭建了50个计算节点的大数据平台,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,在此基础上,以气象、节假日等为主要影响因素,以客户信息、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。”项目组负责人谢林枫说。负荷影响模型包含的数据关联关系超过110亿项,对用电信息采集系统每日采集到的全省3600多万客户电量和46万余台公用、26万余台专用配变负荷每15分钟的数据开展模型在线学习,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预测。可以说,数据越多、越细、越真实,负荷预测的精准度就越高。
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