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(来源:微信公众号“泛能网电力交易” ID:fnw_elec_trade 作者:杜雅慧)
01
“历史分位数”组件
在一些比赛的评分过程中,常常会有“去掉一个最高分,去掉一个最低分”的机制,其用意是为了避免极端分数干扰评判的公正性。在负荷分析中其实也常常遇到这种“极端”的数据,极端数据的产生可能有各种原因:数据采集错误,特殊原因造成用能剧烈变化,调度策略引起...当然原因不同数据的“极端”程度也会不同,但无论原因为何,其特征都是一样的:可以解释,无法预测;造成的结果也是一样的:难以清洗,干扰分析。
采用“均值”策略可以降低一部分极端数据的影响,但程度有限,比如下面的例子:
因此,我们引入了“分位数”的概念。首先解释一下分位数,对于离散数列,它是指将多个数据按照一定规律排序后,数据所处位置的百分比,只看位置不看值,这是它与均值决定性的不同,举个例子。
如上图,经过排序后,可以计算出每个数据位置的百分比,这个百分比值就是该数的“分位数”。比如,数列的“75%”分位数在7和7.5之间,一般求取方式是求7和7.5均值,结果值为7.25。简化理解,75%分位数相当于“您打败了75%的对手”。
使用分位数,可以比较轻松的屏蔽掉“头”“尾”部比较极端数据的干扰,下面来看看在工坊中如何应用。
(1)选择待加工的目标数据,这里使用某食品公司的负荷数据;
(2)对数据应用“历史分位数”组件,设置如下图所示
表示在前8个周期内的相同时点上,选择处于75%位置的数值为结果数值,如时点数据缺失率高于20%则不予计算。
(3)如果项目的标的时长(周期)定义为“7日”,自动执行为“每周4执行下周一到周日的分析”,则可以得到如下结果:
注意:由于每周四执行时,当周周四到周日的数据还未产生,因此n-1周期的数据是必然存在缺失的,这也是为什么我们要在配置时允许一定的数据缺失率。
02
“多值运算”组件
在负荷分析过程中,常有诸如“求用户甲乙丙的总用能曲线”,“某日负荷比照最高温整体上浮”,“日前预测与实时偏差”等运算要求,其本质都是应用多个指标进行运算,我们称之为“多值运算”。
多值运算时,工坊首先将数据进行时间对齐,运算将在对齐到同一小时的数据之间进行,我们则需要配置运算的公式,即多个数据之间如何运算。举一个简单的示例,我们有A1(用能户甲的负荷数据),A2(用能户乙的负荷数据),A3(用能户丙的负荷数据),我们需要求得三用户的总负荷曲线,则只需配置运算公式“A1+A2+A3”,系统会自动进行如下计算:
多值运算的配置相对单值组件复杂一些,如下图所示:
当然,运算公式可使用的算子不止“加减乘除”,比如运用三元表达式“?:”,我们可以配置出“A1>30?A2+(A1-30)*0.1:A2”,意思是“如果预测气温(A1)超过30度,那么每增加一度则负荷在原有(A2)基础上上浮0.1Mwh;如果气温没有超过30度,则保持原值(A2)”。
03
组合分析实例
我们假设有这样一个用能用户,是生产生活一体型,在夏季,工作日时,负荷具有相对的历史稳定性,过去四周数据可以作为其数值评估依据;但在非工作日,负荷与气温密切相关,当日间高温超过30度时,每上升1度用能量上浮5%(案例与预测思路为虚构,用于展示功能,大家不必纠结)。
我们来看如何实现这个复杂规则的配置,我们梳理逻辑如下:
(1)首先,我们在工坊中加载需要试用到的数据,如下所示:
(2)基于用能户负荷数据,以“历史分位数”组件,配置出第一种只依赖历史4周期数据的评估方式;
(3)基于历史日间高温数据,以“历史均值”组件,求出历史4周的日间温度均值,作为后续温度比较的基准;
(4)基于标的期的日间高温预测值(来源于权威天气预报),利用“多值运算”组件,实现“如果标的期温度>=30,则温度每比历史均温高一度,就在历史中位数基础上上浮5%;否则,保持历史中位数原值”的逻辑;
(5)基于日期类型(来源于国家假日办发布数据),利用多值运算组件,对工作日与非工作日分别应用(2)与(4)的两种评估方法;
总 结
从实例中我们可以看到,工坊中的元件,远不是简单的1+1=2,通过不同的组合方式,有着灵活的适应性和几乎无穷的变化性。我们还会陆续向大家介绍其它的加工组件,希望能够对大家的负荷分析(事实上是所有相关的数据分析)工作有所帮助。
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