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售電量精準預測解決方案

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一、項目背景
隨著電力體制改革和智能電網建設的不斷深入，售電量己成為考核電力企業的一個重要指標，月度售電量預測對于國家電網公司合理地確定銷售電量總定額、分解售電量銷售指標、制訂有序用電方案、指導發電廠和輸配電網的合理運行、推動電力市場的發展和建設都具有十分重要的意義。

二、問題與挑戰
1、售電量變化影響因素多。
2、影響售電量影響的各因素間關系復雜。
3、售電量預測模型需具備自學習功能，使得模型能夠反映售電量最新的變化趨勢。
4、預測模型實現全自動化建模過程。

三、解決方案
為實現自動化、自學習的售電量預測，減少業務人員的操作成本，開發了自動獲取天氣數據、節假日數據、經濟數據的主要經濟數據的網絡爬蟲工具，并結合電網的業擴報裝等數據，構建了基于貝葉斯季節調整算法的售電量預測解決方案，主要步驟如下：
1、數據預處理：包括異常值處理、最優建模數據自動篩選等；
2、曲線分解：利用貝葉斯季節調整算法分解售電量曲線，分解得到趨勢項、季節項和隨機項；如圖1。
3、分解預測：在相關性研究、前導性分析的基礎上，分別考慮趨勢項、季節項和隨機項的相關因素，建立預測模型；
4、預測重構：通過趨勢項、季節項和隨機項的預測結果逐點相加得到售電量預測結果；
5、預測擇優：在多種預測結果中自動選擇最優預測結果；
6、春節調整：在深入研究春節對售電量影響的基礎上，對預測結果進行調整，得到最終預測結果。如圖2。

圖1

圖2

四、應用價值
外部數據自動爬取與結構化
售電量精準預測

五、相關案例
國網總部及省公司售電量預測
大型供電企業售電量預測
國網某省及地市公司售電量預測

基于因素預測的配變重過載預警分析

基于自然語言技術的客戶服務精準感知解決方案

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