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今天，我们来介绍另外两个在负荷分析中也经常用到的组件：

（来源：微信公众号“泛能网电力交易” ID:fnw_elec_trade 作者：杜雅慧）

“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。

“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)”。

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。

原标题：现货工具 | 负荷分析新玩法？

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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