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图8 整体可视化效果Fig. 8 Ensemble of visualization
3.2.1 行业节电概览
行业节电概览组件用于横向比较不同行业的用户数量及户均节电潜力大小。如图9所示,指针悬停位置显示目标行业的详细信息。可通过点击不同行业可与其他模块产生联动。
图9 行业节电概览Fig. 9 Overview of trade power saving potential
3.2.2 用电群体聚类结果
本模块展示了1.2节的分析结果,对每个行业采用高维聚类、流形降维等方法,实现了行业用电群体的精细划分。图10中每个圆圈表示一个用电群体,圆圈大小表示群体用户数,属于同一行业的用电群体颜色相同。在行业节电潜力概览界面中点击任一行业,本图将仅显示所选行业的聚类结果,所示用电群体可与群体节电潜力走势模块联动,通过点击群体对应圆圈显示该群体内各用户的节电潜力走势。
3.2.3 群体节电潜力走势
本模块对应1.3节计算结果,可同时显示多个用户节电潜力情况。横轴表示日期,纵轴表示用户,每一行表示一个用户的节电潜力走势,圆圈大小表示节电潜力大小,不同用户采用不同颜色区分。点
图10 用电群体聚类结果Fig. 10 Result of power consuming group clustering
击图11中某个用户,则在下图中联动显示该用户的用电分析结果。
图11 群体用户节电潜力走势Fig. 11 Trend t of users’ saving potential in group
3.2.4 单用户节电分析
本模块对应1.4节分析结果,显示群体节电潜力走势中所选用户的分析结果,从用电评价指标、典型用电模式、平均电价水平及环境感知敏感性
4方面分析用户用电行为及节电潜力影响因素,可视化形式如图12—13所示。1)用电评价指标反映了用户峰谷比、负荷率、日均用电等指标在群体中的表现,在图12中以雷达图的形式展示;2)用户用电分析展示了用户日用电曲线及典型用电模式,图13中浅色曲线为该用户全部日用电曲线,加粗突出曲线为聚类后的典型用电模式;3)电价曲线图展示了时段内用户日均电价和行业日均电价,若用户日均电价高于行业日均电价,说明该用户以高于行业平均水平的价格购电,需要优化峰谷用电比例,降低用电成本;4)环境感知南丁格尔图展示了温度、湿度、气压、工作日、节假日等环境因素对用户用电特性的影响大小。最后依据以上4个方面,使用决策树算法从节电策略库中构建合适的节电策略。
图12 用电评价指标及环境敏感性Fig. 12 Electricity evaluation index and environmental sensitivity
图13 电价水平及用电行为分析Fig. 13 Electricity price level and analysis of electricity consumption
3.2.5 数据联动
数据联动设置赋予了操作人员感知数据、探索数据、挖掘数据的能力。本文所述节电平台遵循由宏观到微观,层层递进的原则。从行业整体到行业内的用电群体,再到群体内的用户个体,逐渐细化分析粒度。不同层次之间相互联动,类属明确,并且支持点按、拖拽、缩放、聚焦等互动操作。数据联动规则见附录图A4。
4 结论
本文首先介绍了大数据背景下的节电分析流程,包括用电特性高维聚类、综合能效评估、考虑多因素的节电策略构建等步骤,然后在上海电力公司智能配用电大数据应用系统上加以实现。使用SparkR实现了节电算法业务的并行化,设计了基于Web的数据交互及可视化展示形式。实际应用表明,本文所述节电分析方法能有效关联多源数据,并从电价、用户行为、环境感知多角度分析用户用电特性,有针对性地给出用户节电策略。可在大数据平台上实现对海量用户的高效分析,清晰直观地展示分析结果,能有效提高节电服务的精细化水平。
附录A
图A2 物业管理行业典型用电模式Fig. A1 Typical power consuming model of estate management trade
图A2 群体细分结果Fig. A2 Result of group segmentation
图A3 物业管理某用户节电潜力Fig. A3 A consumer’s power-saving potential of estate management trade
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