大數(shù)據(jù)技術(shù)在用電需求分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、在電力系統(tǒng)中，中長期用電需求預(yù)測是很多工作的前提，準(zhǔn)確的用電需求預(yù)測，可以合理地安排機(jī)組啟停，規(guī)劃電網(wǎng)建設(shè)，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。傳統(tǒng)中長期用電需求預(yù)測方法有很多，主要分為基于經(jīng)濟(jì)因素的回歸預(yù)測方法和基于時間序列的預(yù)測方法。然而，目前的預(yù)測方法考慮的因素主要為GDP、氣候以及歷史負(fù)荷等，所用數(shù)據(jù)也僅限于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。近年來，大數(shù)據(jù)概念受到極大關(guān)注，在電力系統(tǒng)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)成為新的研究熱點(diǎn)。然而現(xiàn)有研究主要涉及計算模型和算法的改進(jìn)

2、，關(guān)于如何將更豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用于用電需求預(yù)測的研究未見公開報道。本文將大數(shù)據(jù)的典型代表一網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞檢索數(shù)據(jù)引入到用電需求分析中，以期獲得更好的預(yù)測效果。
　　主要研究內(nèi)容和結(jié)論有:
　　(1)利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行用電需求預(yù)測。首先介紹時間序列模型，利用歷史數(shù)據(jù)對某省居民用電進(jìn)行算例分析。結(jié)果表明，在通常情況下，時間序列預(yù)測模型效果良好，但遇到極端天氣時，精度下降嚴(yán)重?？紤]到高溫因素對居民用電的影響，在時間序列預(yù)測的基礎(chǔ)上，提

3、出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和溫度數(shù)據(jù)的修正方法。算例結(jié)果表明，加入溫度數(shù)據(jù)后的預(yù)測精度有一定提升，但在異常高溫下的實(shí)際效果仍然有限。
　　(2)研究將網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞檢索大數(shù)據(jù)引入到用電需求分析領(lǐng)域。首先分析大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別，并對其來源和獲取方式做出闡述。面對眾多類型的大數(shù)據(jù)，考慮到數(shù)據(jù)獲取的便利性和使用價值，針對網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞檢索大數(shù)據(jù)進(jìn)行重點(diǎn)介紹，研究其主要特征以及在用電需求分析中的應(yīng)用價值。
　　(3)對關(guān)鍵詞檢索數(shù)據(jù)與用電需求關(guān)

4、系進(jìn)行實(shí)證分析?？紤]到大數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜性和價值密度低的特征，分析了關(guān)鍵詞檢索大數(shù)據(jù)在用電需求分析中的適用范圍。按行業(yè)用電分類，分析并總結(jié)關(guān)鍵詞檢索數(shù)據(jù)對特殊用電情況的反映狀況。
　　(4)提出基于關(guān)鍵詞檢索數(shù)據(jù)的用電需求預(yù)測修正方法。介紹了相關(guān)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，重點(diǎn)包括行業(yè)用電量的季節(jié)調(diào)整、關(guān)鍵詞的選擇。提出了基于關(guān)鍵詞檢索數(shù)據(jù)的用電需求預(yù)測修正方法。以城鄉(xiāng)居民用電和房地產(chǎn)業(yè)用電預(yù)測作為算例加以驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法能夠有效提高在異常