【摘要】：目前,由于電力行業(yè)的持續(xù)發(fā)展,供電企業(yè)管理對以往的電力系統(tǒng)的要求已大大提高。同時,電力行業(yè)管理者也會遇到越來越多的決策問題。因此基于大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用的供電量分析及預(yù)測系統(tǒng),將會成為支持企業(yè)決策分析和改善企業(yè)管理的重要工作。另一方面是在當(dāng)下的經(jīng)濟環(huán)境下,電量數(shù)據(jù)作為可以客觀衡量經(jīng)濟形勢的重要指標(biāo),得到了政府部門的高度重視。特別是各行業(yè)的電量計算和分析預(yù)測,能夠輔助政府對經(jīng)濟形勢進行預(yù)判,從而進一步作出經(jīng)濟方面的決策。因此基于大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用的供電量分析預(yù)測勢在必行。但是基于大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用的供電量分析及預(yù)測系統(tǒng)中已有的預(yù)測方法預(yù)測精度不高,各方法均存在自身局限性,所以預(yù)測結(jié)果不能令人滿意,因而提高預(yù)測精度一直是人們致力研究的方向。為了更加精準(zhǔn)的預(yù)測目標(biāo)年用電量,本文將對佛山市未來用電量的預(yù)測方法進行重點研究,通過對所建立模型的研究和與傳統(tǒng)的單項負荷預(yù)測模型進行實例驗證,表明使用本文中的預(yù)測模型可以得到更加精確的預(yù)測結(jié)果。本文先對基于大數(shù)據(jù)平臺的用電量分析及預(yù)測系統(tǒng)進行了詳細的分析與介紹,并重點分析了基于歷史電量數(shù)據(jù)進行預(yù)測進而得到未來用電量走勢的功能;然后對佛山市電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,利用時間序列分解法揭示負荷時序序列的內(nèi)在規(guī)律,在規(guī)律性分析中應(yīng)用該方法,分析總結(jié)出負荷時間序列的變化規(guī)律,運用科學(xué)合理的方法進行數(shù)據(jù)處理,從而找出負荷客觀實際的用電量規(guī)律,為指導(dǎo)電網(wǎng)規(guī)劃研究提供了理論基礎(chǔ);為了對用電量預(yù)測方法上的創(chuàng)新及預(yù)測精度的提高,本文充分挖掘并利用負荷歷史數(shù)據(jù)的更多信息,在對負荷序列進行分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了雙向預(yù)測模型,利用所建模型對歷史數(shù)據(jù)進行處理,得到目標(biāo)年各月度用電量預(yù)測值;另外,本文提出一種基于多變量模型的佛山市用電量預(yù)測方法,對影響佛山市用電量電量發(fā)展的多個因數(shù)進行綜合分析,建立電量預(yù)測模型,通過運用該模型來改善預(yù)測結(jié)果的精度。最后,以佛山地區(qū)電網(wǎng)為例,利用已收集的歷史數(shù)據(jù)驗證所建立的預(yù)測模型來證明所提預(yù)測方法是有效的、可行的,所以研究佛山市未來用電量預(yù)測方法,對電量預(yù)測結(jié)果精度的提高具有重大意義。
【圖文】：

圖 2-1 系統(tǒng)架構(gòu)圖 2-1 中可以看出，持久層、業(yè)務(wù)邏輯層、展現(xiàn)層組成系統(tǒng)構(gòu)架。外部數(shù)據(jù)等進行同步、加工；業(yè)務(wù)邏輯層主要采用數(shù)據(jù)分析的方信息進行處理；數(shù)據(jù)應(yīng)用層主要對系處理結(jié)果進行呈現(xiàn)，，負責(zé)滿提供電量預(yù)測、歷史用電情況查詢、大客戶管理、95598 服務(wù)管模塊功能。持久層一些技術(shù)化的手段或第三方工具，如 ETL 工具、數(shù)據(jù)庫的 DBLML 將用戶基本信息、量價費數(shù)據(jù)、天氣、宏觀經(jīng)濟等信息收集到（Greenplum）中[13]。據(jù)平臺的數(shù)據(jù)存儲和處理能力非常強，可支持 50PB(1PB=1000T采用流行的 MPP 并行處理架構(gòu)。通過在 MPP 架構(gòu)中增加節(jié)點，的存儲容量和處理能力[14]。數(shù)據(jù)庫軟件系統(tǒng)節(jié)點基于業(yè)界各種開有高性價比，并提供資源管理功能(workload managemnt)來管理數(shù)據(jù)隊列管理能夠?qū)⒂脩艚M的資源合理分配[15-16]。

應(yīng)用構(gòu)架及相應(yīng)平臺環(huán)境 佛山市用電量預(yù)測確的電量預(yù)測能夠幫助電力企業(yè)更好地了解市場需求和動態(tài)，是電力難點工作。通過依托大數(shù)據(jù)技術(shù)緊密結(jié)合業(yè)務(wù)需求，沉淀業(yè)務(wù)專家經(jīng)學(xué)精確的預(yù)測模型和預(yù)測結(jié)果。將用電量情況及系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)、天氣氣溫、降水等，業(yè)擴報裝情況、社會經(jīng)濟狀況等指標(biāo)參數(shù)維護維護到系務(wù)需求，對客戶進行分類型，建立預(yù)測目標(biāo)客戶類型，并對客戶類型行采集。本模塊中使用大數(shù)據(jù)平臺的線性回歸模型、灰色模型、BP 以及 winters 模塊四種預(yù)測模型算法[19]。月度或年度根據(jù)不同的預(yù)測模型進行電量預(yù)測，并對預(yù)測記錄及預(yù)測，查詢不同時間段的歷史預(yù)測值，并提供上報和數(shù)據(jù)審核功能[20]。月度預(yù)測電量,界面如圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM715

【參考文獻】

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本文編號：2558913