为何亦云智慧售电云电力负荷预测如此精准？-北极星售电网

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众所周知用电量是企业经营状况的重要指标，著名的“克强指数”之一就有用电量，而随着电力体制改革的推进，售电公司成立后面临的一个关键问题就是如何更好的预测自己的下个月的售电量。虽然各用户都按月申报自己的电量，但是在交易中心的交易中，如何准确的对未来的电量进行精准预测，是影响售电公司盈利的关键因素;另外对传统的电力公司而言，售电量的预测对电压负荷稳定运行至关重要。

当前售电侧负荷预测方法与传统全社会、网供负荷预测有很大不同，售电侧的预测数据是通过分布各地单一用户、园区用户作为预测对象，做月度电量、日前负荷、需量预测等预测目标，与电网的调度运行等规划布局不同，售电侧更多的是注重偏差考核、现货交易、需量管理等方向。与电网负荷预测的群体行为分析不同，售电侧更多是关注个体行为分析。这时候，个体历史用电数据、精准气象数据就发挥了重大作用，电力大数据的用武之地从用户精准营销开始，到售电套餐的制定、客户需求的挖掘、衍生服务的挖掘，甚至是数据资产的经营，比如金融征信。未来售电公司的竞价能力、偏差电量管理、客户营销能力都是数据运营能力的集中反映，未来的竞争也就是集中在这几个方面，而且很难出现同质化竞争，因为服务不可能同质化。

亦云智慧售电云的电力(电量)负荷预测系统，对售电量的影响因素进行全面、精确的分析，选取行业、用户类型、季节、温湿度、节假日、市场变化、企业的生产状况等指标，构建用电量因素影响模型，形成了包含多种模型算法的售电量预测模型库。采用互联网云模式，及时完成算法模型更新迭代，提供云计算、云储存服务，实现售电量的精准预测，为售电公司在电力交易中进行售电量申报提供重要依据。

电力系统负荷的变化有其自身的规律，一方面，呈现期性，随着春、夏、秋、冬四季更迭，负荷在每个季节有着其自身内部的发展规律;从周一到周五的5个工作日，负荷也有着较大的相似性，但是周末的负荷值往往低于工作日，整体呈现周期性。另一方面，电力系统负荷的变化也受许多不确定因素的影响，比如天气、人们活动等因素。

亦云智慧售电云的电力(电量)负荷预测系统能综合考虑各个气象因子之间的相互作用，详细地描述了综合气象因子和负荷指标间的回归方程。定性分析了综合气象因子与负荷值之间的关系，并且通过回归理论绘制出拟合曲线，建立回归模型，进一步定量分析综合气象因素与负荷之间的相关性。

售电企业要在电力交易中运筹帷幄，就需要管控负荷曲线。亦云信息研发的智慧售电云电力负荷预测系统能为售电公司通过用电信息大数据分析系统让负荷预测更精准，实现准确的电量预测，助力售电公司在电力交易市场中轻松获利。

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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