浅析供电企业电量预测管理

对县级供电企业预算管理实务的思考摘要：企业通过全面预算管理，最终达到提高经营质量、提高企业效益、增强竞争力的目的。

推行全面预算管理对企业有效调动和分配资源、把握机遇、争取主动等具有十分重要的意义。

关键词：县级供电企业预算管理实务目前，虽然县级供电企业已经认识到了全面预算管理的理论和现实意义，并在上级公司的主导下推行了全面预算管理，由于推行时间短、实况复杂等原因，在实际预算编制和实施执行过程中还存在一些问题，导致实施全面预算管理达不到理想的效果。

下面根据县级供电企业预算管理的实际情况谈谈全面预算管理实务操作中的几个问题及解决的对策。

1 预算管理实务中存在的问题（1）相关人员对预算管理的重要性和作用理解不到位。

电网企业预算管理涉及电力营销、财务、物资、电网建设等各项业务，是集计划、控制、执行为一体的全员、全程、全方位的综合体系。

县级供电企业能够按照上级公司的要求完成“两下两上”预算编制，但对预算到底应是什么样子，如何安排和实施预算，如何发挥预算的真正价值和指导作用，尚缺乏深刻和清醒的理解。

（2）全面预算目标短期化，缺乏中长期规划，对长期发展战略的重视程度不够。

目前，县级供电企业并没有认识到企业长期战略的重要性，对于本地电力市场状况、电网建设布局、国家宏观政策没有进行长期规划和研究，预算仅仅局限于短期的利润目标和经营状况，公司核心竞争能力培育和公司远景预测止步不前。

企业没有长期发展战略的背景下编制全面预算，会导致目光短视，过于注重短期经济活动，使短期的预算指标与公司长期发展目标断层，各期编制的预算指标衔接性差，全面预算管理常处于本末倒置的状态，难以取得预期的效果。

（3）预算编制方法陈旧，编制过程需进一步优化整合。

县级供电企业在实际编制过程中常采用静态预算、增量预算的编制方法，预算结果存在偏离实际的现象，导致在预算期内多次调整预算，预算的刚性大大折扣。

业务部门在预算编制时随意性较大，数据准确度不够高，企业内部各部门编制过程中存在各自为政的现象，缺乏企业统一规划，如前端项目预算编制和资金计划预算编制协调性不足，容易导致预算编制失败。

如何提高电量预测准确率摘要：电量预测工作是供电部门重要的工作之一，它是编制电网规划、制定电网调度计划、制定企业战略的主要依据，也是电网公司考核指标之一。

准确的电量预测可以合理科学的开展电网规划建设，安排发电计划，电网检修计划，保障社会生活生产用电需求，实现电量供需平衡，推进社会经济的发展。

本文就对提高电量预测准确性的措施进行探讨。

关键词：电量；预测；准确性；措施电力公司通过对电力电量预测指标的对标考核来体现基层单位经营业绩、管理水平、各种预控能力等，电力电量预测准确率是国网青海省电力公司同业对标考核的其中一项指标，该指标看似简单，但真正要达到考核的要求是非常不容易的，预测过程没有固定的模式可用，不可控的因素非常多，同时预测的过程中需要考虑到同比、环比、市场变化、企业的生产运行情况、季节性等的影响，该指标的提升长期处于劣势段位，指标较为落后，通过分析提出了提升指标预测准确率的相关措施，对公司今后指标预测提升提供借鉴和帮助。

1、电量预测的定义作为电力企业系统规划的重要组成部分之一的电量预测，其实基于电力系统经济运行之下，对电力系统进行合理规划和运行的重要措施。

电量预测内容主要包括以下几个方面：①指按照国家规定在企业、居民等处安装的各用电设备进行测量；②上述电设备所用电量数值。

电量预测不仅包括了对未来用电功率的需求预测，也包括了对未来用电能量的预测以及负荷曲线的预测。

按时间长度，电量预测可划分为短期预测、中期预测、长期预测。

其中，短期电力预测是指年度及以内的电力市场预测，主要是按日、周、月度、季度、年度和重要节假日等周期以及重要活动日进行跟踪分析预测，并根据工作需要开展专题性分析预测工作。

2、提高电力电量预测准确率的必要性随着人们生活水平的不断提高，用电量以及用电负荷在不断增加，而要保证为人们提供可靠的电力能源，则需要电量能源的供给达到要求，因此，应通过电力电量预测的方式来对用户电量的使用进行一个预测，并根据预测数据来制定合理的供电方案，从而保证电力供电的可靠性。

Q/GDW04陕西省电力公司企业标准Q/GDW04-22209-2010代替 Q/GDW04-22209-2009电力电量平衡分析管理Q/GDW04-22209-2010目 次前 言 (II)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语和定义 (1)4 管理目标及要求 (2)5 管理职责 (2)6 影响因素确定 (3)7 资料收集与平衡分析 (3)8 报告编制与上报 (4)9 评价与改进 (5)10 报告和记录 (5)11 工作流程图 (6)附录 A （资料性附录） 季、月度电力电量平衡表 (7)附录 B （资料性附录） 季、月度电力电量平衡预测表 (8)附录 C （资料性附录） 电力电量平衡分析管理流程图 (9)IQ/GDW04-22209-2010II 前 言本标准在公司现有季月度电力电量平衡管理水平基础上制定，并依据了如下文件：国家电网交易[2008]279号 《国家电网公司季度月度电力市场电力电量平衡工作管理规定》，交市〔2008〕22 号《国家电网公司电力市场交易工作评价暂行办法》。

制定本标准既能达到上级的要求，本标准执行中将会及时追踪上级的最新要求，组织对相关内容的适宜性和有效性进行评价，并随时修订本标准。

本标准中部分内容涉及陕西电网有关发电企业，其部分职责具体在交易中心和陕西电网各发电企业共同制定的流程指导书中得以体现，文中给予详细说明。

本标准依据GB/T 1.1的编制规则起草。

本标准的附录A、附录B、附录C均为资料性附录。

本标准由陕西省电力公司标准化工作委员会提出。

本标准由陕西省电力公司标准化工作委员会管理标准分委会归口。

本标准起草单位：陕西省电力公司电力交易中心本标准主要起草人：罗创俊、张敏蔚本标准为首次发布。

Q/GDW04-22209-2010电力电量平衡分析管理1范围本标准对电力电量平衡分析管理的全过程进行了规定，包括影响因素确定，资料收集与平衡分析，报告编制与上报，评价与改进。

提高电量预测准确率措施研究摘要：近年来，我国的用电需求越来越大，为了满足用电需求，保证供电的稳定性，需要对用电量进行预测，本文分析了电量预测准确率的影响因素和提高电量预测准确率的措施，综合考虑各种影响因素，运用先进的技术设备和有效的预测手段，让预测更加精准，为电力生产提供参考，减少电力企业的损失。

关键词：电量；预测；准确率前言：电量预测会对电力生产和电力市场营销等工作产生较大影响，还会影响电力企业的经营和管理，为了提高电量预测的准确率，预测人员要总结电量变化规律，分析电网负荷结构，与用电量较大的客户进行沟通，与气象部门进行交流，考虑各个方面的影响因素，改变传统粗放式的工作模式，制定合理的电量预测方案，让电量预测更加准确。

1电量预测准确率的影响因素分析一方面，电量预测准确率会受到人为因素的影响。

预测人员和用电客户会影响电量预测的准确率，如果使用不科学的预测方法，或者设备提供的数据不够准确，就会使预测结果也不够准确。

电量预测最重要的就是对大用户的用电情况进行预测，大用户的用电量在总用电量中的比例较高，一旦大用户的用电量发生变化，将会使总用电量也出现明显的变化。

通常，大型企业在生产的过程中会产生较高的用电量，如果企业突然停止生产，或者突然加大生产，将会使用电量发生波动，影响用电预测的准确性。

另一方面，电量预测准确率会受到突发事件的影响。

电量预测涉及到多方面的内容，用电预测的不确定因素较多，很多情况都会使用电量发生变化。

突发事件对用电量的影响非常大，例如，出现极端天气或者电网事故，一旦发生此类事件，个人的生活和企业的生产都会受到影响，很难保证用电预测的准确性。

2提高电量预测准确率的有效措施2.1关注气象变化情况天气环境是电量预测准确率的重要影响因素，预测人员要关注天气情况，与气象部门进行合作，及时获取气象部门的信息，以此来提升预测的准确率。

如果未来几天温度骤升或者温度骤降，或者出现降雨降雪天气，就要在预测电量的时候充分考虑天气情况，例如，温度降低后，人们会将空调系统调整为供热模式，势必会增加用电量，掌握这种情况后，对原本的预测数值进行调整和修正，就能够根据天气变化的规律做出相对准确的电量预测。

电力系统中基于大数据分析的用电量预测模型研究随着电力系统规模的不断扩大和各种新能源技术的快速发展，精确的用电量预测变得十分重要。

用电量预测模型可以帮助电力系统实现更好的能源调度、规划及管理。

在过去几年中，随着大数据技术的崛起，基于大数据分析的用电量预测模型也成为了当前研究的热点和关注焦点。

大数据分析是指利用计算机技术对海量的、复杂的、多样的数据进行有效的收集、管理、处理、分析和挖掘的一种方法。

在电力系统中，大数据分析的应用可以帮助实时监测电力负荷、提高电网可靠性、优化用能结构、节约能源等。

因此，基于大数据分析的用电量预测模型成为了电力系统中的重要研究内容。

用电量预测对于电力系统运行和管理至关重要。

准确的用电量预测可以帮助电力系统进行合理调度，提高电网的可靠性和稳定性。

然而，用电量预测模型的建立并不是一件容易的事情。

它需要考虑多个因素，如天气、季节、节假日等。

而大数据分析技术可以辅助建立更精确的用电量预测模型，提高预测精度。

基于大数据分析的用电量预测模型的研究，主要包括以下几个方面。

首先，数据的收集和清洗非常重要。

大数据分析模型的基础是海量的数据样本。

电力系统中的用电量数据通常包括历史用电量、天气数据、节假日数据等。

这些数据需要进行清洗和整合，以去除异常值和噪声，使得数据更加准确和可靠。

同时，还需要处理缺失值，填补空白数据，以保证数据的完整性和可用性。

其次，特征提取和选择是用电量预测模型建立的关键步骤。

在电力系统中，用电量的变化受到多种因素的影响，如天气、地理位置、季节等。

因此，在建立预测模型时，需要从大量的变量中提取出与用电量相关的特征。

特征提取和选择的目的是找出那些对用电量影响较大的因素，并将其作为模型的输入。

这样可以大大提高预测模型的准确性和可靠性。

然后，建立合适的预测模型是基于大数据分析的用电量预测模型研究的核心。

常用的预测模型包括传统的统计模型和机器学习模型。

统计模型基于统计学原理，运用数学统计方法进行预测。

浅析基本电费的两种计费方式对企业电费的影响摘要:大企业用电户的电费,主要有电量电费和基本电费两部分组成,而基本电费的计费方式分两种,不同的计费方式对企业电费有不同影响。

为使企业能选择经济、合理的计费方式,本文对此进行了分析,尽可能使企业在电力行业供电营业规定允许的范围内将电费的支出减至最低。

关键词:基本电费计费方式企业电费影响引言目前我国实行的电价制度分为单一电价和两部制电价,两部制电价是将容量和电量分别核算相加后确定的电价,按用电管理的规定容量在315KVA以上的均执行两部制电价,所以通钢这样的用电大户均执行两部制电价。

执行两部制电价的用户电费主要由电量电费和基本电费组成,而基本电费的计费方式又分为需量计费和容量计费两种方式,两种计费方式直接影响基本电费的大小。

由于一般企业对基本电费两种计费方式不了解,特别需量计费方式涉及的用电规定和可变因素多,计费方法相对复杂,从风险小和计费方便考虑企业一般都选择按容量计费基本电费的方式。

但是作为一名企业供用电管理人员,必须对上述两种计费方式有一个深入了解,以便选择适合本企业实际的计费方式。

下面分别对两种计费方式进行分析和对比,供企业供用电管理同行们参考。

容量计费与需量计费我们知道,两部制大客户的电费由基本电费和电量电费组成,其中的基本电费既可以按变压器容量计费,也可以按需量计费。

那么什么是容量计费和需量计费,我们作一下简要的说明容量计费容量计费计算方法比较简单,即用户运行(包括热备用)的变压器容量乘以基本电费容量电价(现执行15元/kvA),则是用户每月的基本电费。

计算公式如下:基本电费(月)=变压器容量(kvA)×容量电价(元/kvA)需量计费需量计费计算方法相对复杂一些,首先用户必须装有最大需量表,按用户当月最大需量表中15分钟内平均最大负荷记录值,作为用户当月需量计费值。

然后此当月需量计费值乘以基本电费需量电价(现执行22元/kw),则是用户每月的基本电费。

大数据分析助力能源行业的用电量预测随着科技的发展和数据的快速积累，大数据分析越来越成为各行业的热门话题。

在能源行业中，大数据分析也扮演着重要的角色，特别是在用电量预测方面。

通过运用大数据分析技术，能源行业可以更准确地预测用电量，为电力调度和资源优化提供指导，从而提高能源利用效率，实现可持续发展。

一、大数据分析在能源行业中的价值能源行业是国民经济的重要支柱，而用电量预测是该行业的关键任务之一。

传统的用电量预测方法主要基于历史数据和经验判断，其预测精度受限且容易出现偏差。

而借助大数据分析技术，可以从多个维度获得数据，提高预测精度，帮助能源行业更好地应对用电需求。

1. 数据获取与存储大数据分析的第一步是数据获取与存储。

能源行业拥有庞大的数据量，包括历史用电数据、天气数据、电力生产数据等。

通过建立合理的数据采集系统和存储架构，能够准确地获得各类数据，并对其进行及时更新和管理。

2. 数据处理与清洗获得数据后，需要进行数据处理与清洗。

这一步骤的目的是去除异常数据和冗余信息，确保数据的准确性和完整性。

同时，还可以对数据进行标准化处理，使得不同来源的数据能够进行比较和融合。

3. 数据分析与建模在数据处理完成后，接下来就是进行数据分析与建模。

大数据分析技术可以从多个维度对数据进行分析，包括时间维度、地理维度和用户维度等。

通过建立合适的数学模型和算法，可以在数据中发现规律和趋势，从而进行用电量预测。

4. 预测与调度基于数据分析和建模的结果，可以进行用电量的预测和调度。

预测结果可以帮助能源行业制定合理的电力供给计划，从而满足用户需求，并减少供需间的差距。

同时，还可以进行电力调度，根据预测结果优化电力生产和分配，提高能源利用效率。

二、大数据分析在能源行业中的案例分析以某能源公司为例，该公司通过大数据分析技术进行了用电量的预测和调度优化。

首先，他们建立了一个数据采集和存储系统，定期收集不同地区的用电数据、天气数据和电力生产数据等。

售电量分析及预测研究作者：施永益凌卫家郭阳夏洪涛赵燕波来源：《经营管理者·下旬刊》2016年第06期摘要：随着智能电网的建设，国网系统内积累了海量的设备运行数据和客户用电数据，但是，这些数据并未被充分利用，并发挥其潜在的价值。

本文将基于客户的历史用电数据，从不同维度分析客户的用电行为，并分维度进行售电量预测，以此作为对客户行业、用电属性、规模和电压等级等客户类别信息的补充，从而为精细化的管理提供帮助。

关键词：大数据客户用电行为售电量预测一、引言随着数字时代的到来，全球信息资源进入了一个新的快速增长期，大数据浪潮已在各行各业引起了产业效应，成为除人财物之外的又一大生产要素。

近几年，国家电网公司信息化建设不断深入，尤其是SG-ERP、SG-186工程的建设，公司积累了体量可观的数据资源，其潜藏的巨大价值得到了业内专家的一致认可，这些数据资源将成为国网公司提高生产力水平、提升社会价值、实现能源互联网的关键生产要素。

但是，在实践方面，公司还没有有效的让这些数据发挥效用的规划方案，对于目前的数据缺乏有效的管理，数据处理方法只能满足基本的业务需求，随着数据量的不断增加和业务需求复杂度的不断提升，目前的数据处理方法在数据存储、处理体量、分析效率都出现了瓶颈现象，这严重制约了公司信息化从数字化向智能化的发展。

二、分析目的本次分析工作基于浙江某地区的数据，分析范围涉及全行业用户，分析结果能够帮助公司管理层或者政府部门从宏观层面掌握行业发展状况，进而为决策制定提供理论依据：通过分行业售电量趋势分析，便于供电企业掌握辖区各行业的售电量分布及行业发展状况，在用电高峰期可辅助有序用电计划的；通过对未来一年全社会、分行业售电量的预测结果，可帮助供电企业合理安排购电计划和电网生产计划，辅助电网规划决策。

三、分析方法及工具利用R语言[4]和Tableau对售电量行业分布及异常情况进行趋势分析、分类分析以及售电量预测分析。