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精准预测线路负荷
目前,项目组基于电力用电预测经验法、预测精度低等难点问题,挖掘海量用电数据,利用岭回归预测模型,综合考虑温度、湿度、气压、风向、星期类型、节假日等多种影响因子,实现了对浦东18949个台区和300条线路的用电预测,线路预测精度达90%以上。线路负荷的精确预测,有利于电力调度管理和电网规划建设,合理安排低压配电网运行方式;并有利于电力市场需求分析、做好电力市场营销和电力客户关系管理。
“我们的研究采用基于自适应混合学习的模型,首次尝试利用地理拓扑信息中10千伏出线与台区、大客户的关联关系,基于客户用电信息采集系统中10千伏线路上关联的台区变压器和大客户96点功率数据,自下而上预测10千伏线路负荷。研究表明,两种方法预测趋势一致。”中国电科院用电所总工程师田世明说。
项目组基于分布式存储技术,完成台账数据、用电数据和地理拓扑数据等多源异构数据的关联解析,实现了229万客户、26000台区台账和4000余条中压配电线路的数十亿条用电数据的快速查询,并依据客户供电点地址,完成城市坐标和地理坐标的转换,在地图上定位展示,实现了营、配、调业务深度融合。整个数据检索服务响应时间小于3秒,大幅提高了平台使用人员的工作效率。实验证明,通过使用索引,客户查询的响应速度可以达到原来的20~100倍。
就在半个月前,新上任的上海市虹口区委书记吴信宝实地调研了上海电科院,对这个释放大能量的大数据科技项目产生了浓厚的兴趣。他说:“上海电科院是个小身材、高能级的企业,在大数据信息资产运用方面已经走在了上海的前列。希望这样一个在电力行业里率先获得进展的大数据成果,也能在虹口区实现孵化落地。”
下阶段,项目组将继续推进智能配用电大数据示范工程建设,深化多因素关联分析、大数据可视化分析、交互方法等技术研究;研发节电、配用电网架优化、错峰调度等配用电大数据典型业务应用,探索智能配用电大数据应用系统的建设模式和运营模式,努力开拓智能配用电大数据应用系统的可实现、可复制、可推广之路。
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5月6日,重庆市能源局关于市政协六届三次会议第1177号提案的复函中表示为促进农村户用光伏市场健康可持续发展,下一步我局将加快出台《重庆市分布式光伏发电开发建设管理实施细则》,督促指导各区县尽快制定并公开分布式光伏发电项目备案服务指南,优化项目审批流程,加强在建项目监管;持续优化农村地
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