基于月度用电量的行业分类及用电量预测算法

基于XGBoost算法的用电电量预测的实践应用
黄达文;方芃岚
【期刊名称】《现代信息科技》
【年(卷),期】2017(001)004
【摘要】用电电量预测是电力供应单位的重要工作之一,对于分析地区行业的经济发展趋势着有重要作用.由于用电需求受多种因素的共同影响,电量的预测区间不同,对预测结果精度要求各有不同.为了改善预测结果,提出基于XGBoost算法构建电力预测模型,预测工业用户的短期电量及行业的中长期电量.以广东省某地级市市2014年-2017年上半年的实际数据,采取工业用户不同时间序列的数据建模进行训练并与真实值比较验证模型的可靠性,并对2017年下半年的工业用户的月电量进行预测.结果表明:模型能够在预测地区行业的长期电量上有较高的精度;在误差可控的情况下,预测工业用户的短期电量.
【总页数】3页(P10-12)
【作者】黄达文;方芃岚
【作者单位】广东电网有限责任公司肇庆供电局,广东肇庆 526060;广东电网有限责任公司肇庆供电局,广东肇庆 526060
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于月度用电量的行业分类及用电量预测算法 [J], 宋艺航;冷媛;陈政;林庆文
2.基于XGBoost算法的用电电量预测的实践应用 [J], 黄达文;方芃岚;
3.基于随机森林算法的中短期用电量预测 [J], 乔黎伟; 王静怡; 郭炜; 李国文; 韩俊杰
4.基于模糊聚类分类与Elman神经网络算法的居民用户短期用电量预测及修正方法 [J], 徐冰涵; 孙云莲; 易仕敏; 王华佑; 谢文旺; 黄雅鑫
5.基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测 [J], 彭曙蓉;郑国栋;黄士峻;李彬;胡泽斌
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电量预测思路算法和算法分析研究作者：朱长江来源：《科技资讯》2015年第31期摘要：针对当前企业生产中存在诸多的不确定因素，导致用电需求不确定性增加的现状，而以往常采用的方法在实际使用中存在各种局限性或数学模型过于复杂难以实用化，论文基于笔者工作实践，提出了3种简单实用的电量预测方法。

关键词：电量预测方法容量中图分类号：TM71 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（a）-0047-02近年来，国家电网公司明确提出了对电量预测准确性要求，并将其纳入企业业绩考核之中。

因此，如何提高负荷和电量的预测准确性成为电力生产计划人员直接面临的一个难题。

计划经济时代，企业生产总量由国家计划调控，农村用电、居民生活用电差距不大，有一定的规律可循，只要进行充分地市场调研，运用单耗法就可以较为准确地进行预测。

而如今，市场经济方式多种多样，公有制、私有制经济共同发展，国际、国内市场相互作用，政治、经济形势错综复杂，企业生产面临诸多不确定因素，因此增加了用电需求的不确定性。

以往常采用的诸如单耗法、曲线拟合、时间序列、回归分析、灰色预测等方法，包括近些年提出的神经网络、模糊技术和遗传算法等智能计算方法。

在实际应用中各有其局限性，或数学模型过于复杂难以实用化。

通过对影响电量需求的相关因素分析，总结出 3 种简单实用的电量预测方法（图1）。

1 进度推算法1.1 思路和算法该预测方法基于以下考虑：每个地区 1 年中的月度电量走势已经比较客观地反映出该地区季节、气候变化、节假日因素，以及企事业单位和城乡居民的用电习惯等对售电量的影响，可以从中总结出月度售电走势的规律，进而进行电量预测。

具体预测方法为：根据本年到目前累计电量的完成情况和前几年同期电量的完成进度，推算本年度电量预计完成情况。

通过该预测方法，可提出当年电量预测的高、中、低 3 种方案。

在正常情况下，中方案是推荐方案，高方案或低方案根据年度用电需求走势情况进行取舍。

基于用电数据的行业分类和用电量需求预测及分析发布时间：2021-12-15T05:32:41.761Z 来源：《中国电业》2021年7月20期作者： 1武鑫 2安金鹏[导读] 通过挖掘吐鲁番地区的各大小用电客户的用电特征、用电规律及历史用电量数据1武鑫 2安金鹏1身份证号码：65302419921027****2身份证号码：65280119830308****摘要：通过挖掘吐鲁番地区的各大小用电客户的用电特征、用电规律及历史用电量数据，梳理各行业代表性的客户群体，提取影响用电的关键因素，采取聚类分析方法对用电行业进行分类和识别关键行业，同时提出需求预测模型对关键行业用电量进行预测分析，结合吐鲁番各行业历史用电数据进行模型验证。

一、引言随着能源互联网的不断发展，传统电力行业逐步进入能源转型阶段，在复杂的电力生产、输送、使用等过程中，累积了庞大数量的电力数据。

其中主要分类电力生产运行所产生的数据、电力企业运营的数据和电力企业经营管理的数据。

而在客户用电侧，各类电力用户不断增加，对用户信息的采集和管理也在逐步完善中，目前对于如何改善早期不规范的行业分类情况，利用电力用户档案信息识别重点关注行业，并且利用历史存量电量数据信息对关键行业进行电量预测的问题，对电力企业来说显得至关重要。

二、国内外研究现状目前对于配网用电的数据挖掘和应用方面，国内电网公司已经完成营配一体化信息集成平台建设，针对GIS、营销侧、配网端、计量端等不同来源的数据实现了集约化管理，对客户用电信息、停电时长以及快速恢复等环节实现了可靠性管理，整体系统带来了可观的经济效益。

美国电科院（EPRI）早已提出：主动利用电力大数据来进行决策支撑、合理预测未来事件以及辅助管理和业务是电力大数据的核心。

目前国外的配用电信息主要是单一的业务系统架构，因此存在各业务系统之间数据交互不通畅、信息共享有壁垒、所采集的数据具有局限性等问题。

目前对于电量预测的各类数学方法较为丰富，但电能的使用存在一定的特殊性，因此导致了对于电量的预测一定会存在偏差。

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析智能电网的核心技术与应用是电力能量流与信息通信技术的深度结合。

随着信息技术高速发展,建设成本大幅降低,导致电网公司数据库内的电力基础数据爆炸性增长,这些数据蕴含着巨大价值,目前,国内外均通过大数据挖掘技术开展了不同程度的智能配用电领域数据研究,期望为建设经济、可靠的智能电网提供支撑。

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析,主要是通过挖掘与分析地区电力客户的用电模式掌控用电群体构成及其用电特性,识别影响用电量的关键因素,对不同行业的用电量进行预测,从而实现客户的精细化管理,提供优质的用电服务。

对用电行业进行准确分类是实现客户用电模式识别的重要基础。

但是由于对各种影响因素的敏感度不同,导致业务范围相同的企业用电模式也可能不同,所以传统的行业分类方法不能有效地区分不同的用电模式。

第二章中通过大数据挖掘方式对东莞地2008年至2015年的各行业用电量数据进行分析,筛选出用电量占比较高30个用电行业,然后采取K均值方法进行聚类分析,依据两个标准对关键用电行业进行选择:第一,该类行业的用电量在全社会总用电量中所占的比例较大;第二,该类行业的用电量波动对全社会总用电量波动的影响较大。

最后得到用电量占比最高的10个主要行业,这些行业的用电量达到全社会用电量的80%左右。

第三章中通过分类别分尺度寻找预测精度较高、拟合优度较高的预测模型。

在对比预测模型的拟合、预测结果的基础上进行筛选,发现不同模型对不同时间段的预测效果,例如受季节性波动影响比较明显的数据不能在灰色系统模型上进行拟合;而样本总量不足和较差质量的数据会导致神经网络模型不能达到满意的精度,所以在进行行业用电量月数据的预算时采用Box-Jenkins模型(ARIMA)就比较合适,而对于年度用电数据或经济类型数据中误差和波动点往往不是行业用电本身的特性造成的,所以对年度数据的预测使用灰色系统模型误差较小。

基于景气指数的高耗能行业月度用电预测叶彬;杨敏;荣秀婷;王宝【摘要】Electricity consumption of energy intensive industries is difficult to predict by traditional quantitative method,because it always fluctuates a lot,and accounts for a high proportion in the total.This study presented a method to forecast the industrial electricity consumption with consideration of Industrial Boom Index,in which an ARMA model to forecast electricity demand of energy intensive industries was built,and the model was improved by using Industrial Boom Index and investigated in the field of significance of the model and accuracy of forecasting results.The model was used in Anhui Province to forecast electricity demand of five energy intensive industries.The improved model gave a better result in three industries,which proved to have great potentiality.%高耗能行业在工业行业用电量中的比例较高，且波动明显，传统计量方法难以准确预测。

试用考虑长期趋势的回归方程法预测月度用电量摘要：用电量增长是经济发展的晴雨表。

从用电结构上看，一半以上的用电户，用电量随季节的波动性特别明显，尤其是对于居民用户来讲更如此。

因此对于以居民用户为主的用电结构，一般来说，夏秋季用电量偏高，冬春季用电量偏低。

并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。

本课题根据前期多年的历史用电量数据，采用考虑长期趋势的回归方程法，预测出下一年度内各月度的用电量，并给出了详细的预测方法。

关键词：长期趋势;回归;用电量一、背景季节性是每年相同时间段出现相同幅度和方向的波动。

由于气温季节、传统节假日等因素的影响，很多时间序列具有季节效应，比如某景点的旅客人数、每月的气温、每月的空气污染指数、每月的商品销售额等都会呈现明显的季节变动规律。

用电量增长是经济发展的晴雨表。

从用电结构上看，一半以上的用电户，用电量随季节的波动性特别明显，尤其是对于居民用户来讲更如此。

因此对于以居民用户为主的用电结构，一般来说，夏秋季用电量偏高，冬春季用电量偏低。

并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。

二、技术方案为了量化季节成分，本课题使用季节指数的概念，即用简单平均法来计算周期内各时期季节性影响的相对数。

季节分析的方法很多，这里介绍两种方法，一种是不考虑长期趋势的季节指数法；另一种是考虑长期趋势的回归方程法消除法。

（一）不考虑长期趋势的季节指数法。

以月度数据为例，给出季节指数的计算方法：第一，对各年相同月份的数据求平均，得到各月平均数。

第二，计算所有月份数据的总平均数。

第三，用各个月份的月平均除以总平均数就是各月的季节指数。

季节指数反映了该月份与总平均值之间一种比较稳定的关系，如果这个比值大于1，说明该月份的值常常会高于总平均值，如果该比值小于1，说明该季度的比值常常低于总平均值，如果序列的季节指数都近似为1，说明该序列没有明显的季节效应。

（二）考虑长期趋势的回归方程法。

用电量预估报告一、引言随着工业和科技的发展，人们对能源的需求越来越大。

而电力作为一种主要的能量供应形式，在现代社会中起着重要的作用。

为了有效管理和规划能源供应，电力公司需要准确预估未来的用电量。

本文将介绍用电量预估的重要性，并介绍一些常用的用电量预估方法。

二、用电量预估的重要性准确预估未来的用电量对电力公司的运营至关重要。

通过预估用电量，电力公司能够合理规划和配置电力资源，避免出现供需失衡的情况。

同时，预估用电量还可以帮助电力公司做出决策，例如调整电力价格以鼓励或限制用电行为，优化电力供应链等。

三、用电量预估方法1. 统计分析法统计分析法是一种基于历史用电数据进行预估的方法。

它通过分析历史用电数据的趋势和周期性，预测未来的用电量。

常用的统计分析法包括：•简单移动平均法：通过计算一定时间内的平均用电量来预估未来的用电量。

该方法适用于用电量变化较为稳定的情况。

•加权移动平均法：类似于简单移动平均法，但是能够更加准确地反映近期用电量的变化情况。

通过对不同时间段的用电量进行加权平均，可以更好地预估未来的用电量。

•季节性指数法：考虑到不同季节对用电量的影响，季节性指数法将历史用电数据进行季节性调整，然后进行预估。

2. 建模法建模法是一种通过建立数学模型来预估用电量的方法。

常用的建模法包括：•线性回归模型：通过分析用电量与其他影响因素的关系，建立线性回归模型来预估未来的用电量。

例如，用电量与气温、人口等因素的关系。

•时间序列模型：该模型考虑到用电量的时间相关性，通过建立时间序列模型来预估未来的用电量。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。

3. 混合方法混合方法是一种综合使用多种预估方法的方法。

通过结合不同方法的优点，可以提高预估的准确性。

常见的混合方法包括：•均方根误差加权法：根据不同方法预估得到的结果的均方根误差，给出不同方法的权重，并将多个预估结果加权求和得到最终的预估结果。

•综合平均法：将多种方法的预估结果进行简单平均，得到最终的预估结果。

基于大数据分析的电力客户用电行为预测研究与实现随着电力行业的快速发展，电力公司越来越重视对电力客户用电行为的研究和预测。

准确预测客户用电行为对电力公司提供合理的供电计划、优化资源配置以及提高市场竞争力至关重要。

而基于大数据分析的方法在电力客户用电行为预测方面展现出了巨大的潜力。

本文将探讨基于大数据分析的电力客户用电行为预测的研究和实现。

首先，我们需要了解什么是大数据。

大数据指的是数据量大到无法用传统的数据库管理系统进行处理和分析的数据集合。

随着互联网、物联网和移动设备的普及，我们生活中产生的数据量呈爆炸式增长。

这些海量数据中蕴藏着宝贵的信息，可以揭示用户的行为特征和趋势，为电力客户用电行为预测提供有力的支持。

基于大数据分析的电力客户用电行为预测研究首先需要收集和整理大量的电力用电数据。

电力公司可以通过智能电表、传感器和监测设备来实时采集电力客户的用电数据，包括用电量、功率、负载曲线等。

此外，还可以收集更多与用电行为相关的数据，如天气数据、节假日数据、人口数据等。

这些数据的融合和整合是预测准确性的关键。

一旦数据收集完毕，接下来就是数据预处理和特征提取。

预处理是清洗和转换原始数据，去除噪声、缺失值和异常值，以保证数据的质量。

特征提取是从原始数据中提取有用的特征，用于建立预测模型。

在电力客户用电行为预测中，常用的特征包括用电时间、用电周期、峰谷差等。

同时，还可以通过特征组合和降维等技术进一步提高模型的效果。

在数据预处理和特征提取完成后，接下来就是建立预测模型。

常用的预测模型包括回归模型、分类模型和聚类模型。

回归模型可以预测电力客户的用电量或负荷曲线，分类模型可以将电力客户分类为高峰用户、平稳用户和波动用户等，聚类模型可以将电力客户划分为具有相似用电模式的群组。

这些模型可以根据实际需求灵活选择和组合，建立一个全面有效的电力客户用电行为预测系统。

为了提高预测模型的准确性，可以引入机器学习和深度学习等技术。

大工业基本电费计算方法(二)大工业基本电费计算方法1. 引言大工业基本电费是指工矿、冶金、化工等大型工业企业购电时需要支付的基本电费。

根据国家电力管理部门的规定，大工业基本电费的计算方法通过以下几种途径来确定。

2. 电量计算方法大工业基本电费的计算通常基于企业所消耗的电量。

以下是常见的几种电量计算方法：•按月度用电量计算：根据企业每个月的抄表数据来计算当月的用电量。

一般按照电表的示数差值进行计算。

•按季度用电量计算：将企业连续三个月的用电量进行累计，作为季度用电量的计算依据。

通常适用于季度计费的情况。

•按年度用电量计算：将企业连续12个月的用电量进行累计，作为年度用电量的计算依据。

适用于年度计费或长期合同的情况。

3. 功率因数修正因子计算方法功率因数是指电网交流电中的有功功率与总功率之比，也是衡量电网负载性质的重要指标。

为了鼓励企业提高功率因数，大工业基本电费的计算中通常会引入功率因数修正因子。

以下是常见的功率因数修正因子计算方法：•定值法：根据企业的实际功率因数值，按照国家电力管理部门的规定，直接使用相应的修正因子进行计算。

•递减法：根据企业每个月或每个季度的功率因数值，按照修正因子表逐渐减小修正因子的数值。

以促使企业逐步提高功率因数。

•平均法：将一定周期内的功率因数值进行平均，作为修正因子的计算依据。

一般适用于计费周期较长的情况。

4. 用电时段计算方法电力供求的峰谷差异很大，对电网的供电能力和稳定性带来一定的挑战。

为了更好地平衡电力供需，大工业基本电费的计算中通常会引入用电时段计算方法。

以下是常见的用电时段计算方法：•单一电价法：不区分不同时间段，对企业的用电量按照统一的电价进行计算。

•分时电价法：将一天的用电时间划分为多个时间段，不同时间段的电价不同。

企业的用电量按照各个时间段的电价进行计算，并求和得到最终结果。

•阶梯电价法：将用电量按照预设的阶梯值进行划分，不同阶梯的电价不同。

企业的用电量按照各个阶梯的电价进行计算，并求和得到最终结果。

浅谈电力市场的电量分析及预测摘要：现如今我国电力市场正在经历着深入的改革，而随其改革的不断深入，电力能源也开始走向了市场化道路，而这一大环境背景下，电力市场电量分析与预测成为供电企业关注的焦点问题之一。

若能够对电量进行科学合理的预测，供电企业应对市场风险的能力也会进一步提升，竞争力也会随之提升。

因此本文就电力市场电量的分析和预测工作进行探讨。

关键词：电力市场；电量分析；电量预测1电量预测介绍一段时间内电力系统的负荷消耗电能总量的预报。

电量预测单位可分日、月、年等。

预测方法分两大类：宏观方法和按不同用途累计的微观方法。

无论是短期还是长期的电量预测，方法基本相同。

近期预测可以把个别用户的近期动向考虑进去；而长期预测需要把国民经济增长及负荷结构变动的长期趋势考虑进去，通常都采用宏观估算的方法。

一般来说，预测不能只用一种方法，而往往需要用多种方法进行预测，最后采用被认为是可能出现概率最高的预测结果。

2电力市场电量预测重要性供电企业对电量进行预测，不仅是保证居民生产生活用电，更能够为自身未来发展进行战略部署，同时对历史数据进行分析，能够找出发展规律，这样不仅能够满足社会用电要求，还能够提升企业的竞争能力。

而与之相反，若供电企业未能做好电量的分析预测工作，制定发展决策时必然会受到一定程度的影响，可以毫不夸张的说，电量预测是否正确，历史数据分析是否到位，都直接关系到企业是否会获得经济效益。

3电量分析预测的基本原则（1）基础性原则是电量分析预测的最基本原则，供电企业在发展中做出的重要决策都需要一些可靠的数据作为参考，而这些数据则是在电量预测过程中得到的，保证电量预测基础数据的准确性、可靠性。

（2）科学化原则，电量预测分析工作具有较强的科学性，不仅要对历史用电量的情况进行分析，同时还要从社会发展、经济需求、电力供求等多方面进行考虑，这样才能确定电量的走势，才能根据电力市场电量走势的情况，来推算供电企业未来的发展道路。