一种电力业扩可开放容量智能判断方法技术

本发明专利技术公开了一种电力业扩可开放容量智能判断方法，包括以下步骤：分析获取用户相似负荷特性；根据用户气象用电量影响模型和用户未来每天的基准电量预测用户未来每天的用电量；根据用户未来每天的基准负荷、用户相似负荷特性和用户气象负荷影响模型预测用户未来每天的负荷；根据待接入用户的配变的历史负荷和未来气象的温度数据，预测配变未来每天的负荷；将用户未来每天的负荷和待接入用户的配变未来每天的负荷叠加；从叠加后的负荷数据中提取日最大负荷，根据日最大负荷和配变的容量计算日最大负载率并判断待接入用户的配变是否可以接入用户。本发明专利技术基于大数据技术，结合各类气象环境的温度数据，可以进行科学客观的计算，提高研判的准确性。

Intelligent judgment method for expanding open capacity of electric power industry

The invention discloses a power expansion method to judge the capacity to open intelligence, which comprises the following steps: obtaining user similarity analysis based on user load characteristics; meteorological electricity influence model and user future benchmarks daily consumption forecast future users daily consumption; on the basis of load, the user future daily load characteristics and user similarity the weather load effect model to predict the future users daily load; according to the temperature data to the user's access to historical load distribution and the future weather forecast, with a variable load next day; the user load and access to the future every user with a variable load superimposed daily in the future; extraction of daily maximum load from the load data after superposition in according to the daily maximum load and transformer capacity calculation of maximum daily load rate and judgment to access user if you can pick up the distribution transformer Incoming user. Based on large data technology and temperature data of various meteorological environment, the invention can carry out scientific and objective calculation and improve the accuracy of judgment.

【技术实现步骤摘要】
一种电力业扩可开放容量智能判断方法
本专利技术属于电力营销智能应用
，具体涉及一种电力业扩可开放容量智能判断方法。
技术介绍
江苏省经济发展水平位于我国前列，近三年省内业扩报装平均增速超过7％。近年来，受国内外经济形势影响，业扩报装容量增长率波动较为明显，对我省用电量增长间接造成一定影响。为准确把握我省下阶段用电情况走势，支撑公司经营与发展政策实施，对全省历史业扩报装大数据进行分析，研究业扩报装情况、运行容量、用电负荷利用率、用电量之间的关联关系，量化具体的业扩与电量的影响关系，用于预测业扩导致的电量增长，根据业扩电量影响率结合用户负荷预测，进行业扩可开放容量智能研判。现有的业扩工程需要客户服务中心根据不同电压等级、不同用户容量、不同用电需求制定业扩工程完成计划表，组织专业人员进行现场联合勘察后拟定供电方案，邀请专家召开业扩供电方案审查会，对方案进行审定后再进行实施。业扩容量的判断取决于专业人员对现场情况的掌握及自身的经验判断，主观性较大，准确性小。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足提供一种电力业扩可开放容量智能判断方法，本电力业扩可开放容量智能判断方法基于大数据技术，结合各类环境数据，可以进行科学客观的计算，提高研判的准确性。为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：一种电力业扩可开放容量智能判断方法，包括以下步骤：步骤1：根据用户所属行业，分析获取用户相似负荷特性；步骤2:计算月业扩电量影响率，根据月业扩电量影响率和业扩申请的容量计算用户未来每天的基准电量，根据用户历史用电量数据和历史气象的温度数据之间的关系建立用户气象用电量影响模型，根据用户气象用电量影响模型和用户未来每天的基准电量预测用户未来每天的用电量；步骤3：根据用户未来每天的用电量计算用户未来每天的基准负荷，根据用户未来每天的基准负荷、用户相似负荷特性和用户气象负荷影响模型预测用户未来每天的负荷；步骤4：根据待接入用户的配变的历史负荷和未来气象的温度数据，预测在不接入任何用户情况下配变未来每天的负荷；步骤5：将用户未来每天的负荷和待接入用户的配变未来每天的负荷叠加，得到已接入用户的配变未来每天的负荷数据；步骤6：从已接入用户的配变未来每天的负荷数据中提取已接入用户的配变的日最大负荷，根据日最大负荷和配变的容量计算已接入用户的配变的日最大负载率，通过已接入用户的配变的日最大负载率判断待接入用户的配变增容后是否会出现超载从而判断待接入用户的配变是否可以接入用户。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤1包括以下步骤：(1)根据用户所属的行业，将用户分为居民用户和非居民用户；(2)如果为居民用户，判断待接入用户的配变为纯居配变或者为非纯居配变，当待接入用户的配变为纯居配变时，将纯居配变的负荷特性作为用户相似负荷特性，当待接入用户的配变为非纯居配变时，查找用户所在地区下的纯居配变的负荷特性并将其作为用户相似负荷特性；(3)如果为非居民用户，从99行业中判断用户所属行业，查找用户所属行业的负荷特性并将其作为用户相似负荷特性。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤2包括以下步骤：(1)计算月业扩电量影响率，所述月业扩电量影响率为：其中F表示月业扩电量影响率；Tind表示行业类型；Mperiod表示业扩申请月份与影响统计月份之间的间隔，以月份为单位；Ktype表示业扩的申请类型，Ktype＝1时为新装或增容，Ktype＝2时为减容或销户；S表示该行业下业扩申请的所有用户，Ai为该行业下第i个业扩申请用户的月增加或减少的用电量，Pi表示该行业下第i个业扩申请用户增加或减少的容量,Ktype＝1时Pi为正数，Ktype＝2时Pi为负值，i为自然数。(2)根据月业扩电量影响率和业扩申请的容量计算用户未来每天的基准电量，所述用户未来每天的基准电量＝业扩申请的容量*月业扩电量影响率*24；(3)获取用户历史每天的用电量数据和历史气象中每天的平均温度数据，分析每天的用电量数据和对应日平均温度数据之间的关系，建立用户气象用电量影响模型；(4)获取未来每天的平均温度数据，根据用户气象用电量影响模型确定未来每天的平均温度数据所对应的用户气象用电量影响率，根据用户未来每天的基准电量和未来每天的平均温度数据所对应的用户气象用电量影响率预测用户未来每天的用电量，所述用户未来每天的用电量＝对应日的基准电量*(1+对应日的平均温度数据所对应的用户气象用电量影响率)。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤3包括以下步骤：(1)根据用户未来每天的用电量计算用户未来每天的基准负荷，所述用户未来每天的基准负荷＝用户未来每天的用电量/24；(2)获取用户历史每天96点的负荷数据和历史每天96点的温度数据，分析用户历史每天96点的负荷数据和对应日96点的温度数据之间的关系，建立用户气象负荷影响模型；(3)获取未来每天96点的温度数据，根据用户气象负荷影响模型确定未来每天96点的温度数据所对应的用户气象负荷影响率；(4)根据用户相似负荷特性判断未来每天96点的负荷比例，根据未来每天96点的负荷比例将用户未来每天的基准负荷分摊为96点的基准负荷，根据分摊的96点的基准负荷和未来每天96点的温度数据所对应的用户气象负荷影响率预测用户未来每天96点的负荷，所述用户未来每天96点的负荷＝对应日分摊的96点的基准负荷*(1+对应日的96点的温度数据所对应的用户气象负荷影响率)。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤4包括以下步骤：(1)获取待接入的配变历史每天96点的负荷数据和历史每天96点的温度数据，分析配变历史每天96点的负荷数据和对应日96点的温度数据之间的关系，建立配变气象负荷影响模型；(2)根据历史最近一年中每天96点的温度数据和配变气象负荷影响模型确定历史最近一年中每天96点的温度数据所对应的配变气象负荷影响率；(3)获取配变历史最近一年每天的96点的负荷，分析出无温度影响情况下的配变未来每天96点的基准负荷，所述配变未来每天96点的基准负荷＝配变历史最近一年中对应日的96点的负荷/(1+历史最近一年中对应日96点的温度数据所对应的配变气象负荷影响率)；(4)获取未来每天96点的温度数据，根据未来每天96点的温度数据和配变气象负荷影响模型确定未来每天96点的温度数据所对应的配变气象负荷影响率；(5)根据配变未来每天96点的基准负荷和未来每天96点的温度数据所对应的配变气象负荷影响率确定配变未来每天96点的负荷，所述配变未来每天96点的负荷＝配变对应日96点的基准负荷*(1+对应日96点的温度数据所对应的配变气象负荷影响率)。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤5为：根据用户未来每天96点的负荷和待接入用户的配变未来每天96点的负荷确定已接入用户的配变未来每天96点的负荷数据，所述已接入用户的配变未来每天96点的负荷数据＝用户未来每天96点的负荷+待接入用户的配变对应日96点的负荷。作为本专利技术进一步改进的技术方案，所述的步骤6包括以下步骤：(1)从已接入用户的配变未来每天96点的负荷数据中提取已接入用户的配变的日最大负荷；(2)根据日最大负荷和配变的容量计算已接入用户的配变的日最大负载率，所述已接入用户的配变的日最大负载率＝(日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力业扩可开放容量智能判断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：根据用户所属行业，分析获取用户相似负荷特性；步骤2:计算月业扩电量影响率，根据月业扩电量影响率和业扩申请的容量计算用户未来每天的基准电量，根据用户历史用电量数据和历史气象的温度数据之间的关系建立用户气象用电量影响模型，根据用户气象用电量影响模型和用户未来每天的基准电量预测用户未来每天的用电量；步骤3：根据用户未来每天的用电量计算用户未来每天的基准负荷，根据用户未来每天的基准负荷、用户相似负荷特性和用户气象负荷影响模型预测用户未来每天的负荷；步骤4：根据待接入用户的配变的历史负荷和未来气象的温度数据，预测在不接入任何用户情况下配变未来每天的负荷；步骤5：将用户未来每天的负荷和待接入用户的配变未来每天的负荷叠加，得到已接入用户的配变未来每天的负荷数据；步骤6：从已接入用户的配变未来每天的负荷数据中提取已接入用户的配变的日最大负荷，根据日最大负荷和配变的容量计算已接入用户的配变的日最大负载率，通过已接入用户的配变的日最大负载率判断待接入用户的配变增容后是否会出现超载从而判断待接入用户的配变是否可以接入用户。

【技术特征摘要】
1.一种电力业扩可开放容量智能判断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：根据用户所属行业，分析获取用户相似负荷特性；步骤2:计算月业扩电量影响率，根据月业扩电量影响率和业扩申请的容量计算用户未来每天的基准电量，根据用户历史用电量数据和历史气象的温度数据之间的关系建立用户气象用电量影响模型，根据用户气象用电量影响模型和用户未来每天的基准电量预测用户未来每天的用电量；步骤3：根据用户未来每天的用电量计算用户未来每天的基准负荷，根据用户未来每天的基准负荷、用户相似负荷特性和用户气象负荷影响模型预测用户未来每天的负荷；步骤4：根据待接入用户的配变的历史负荷和未来气象的温度数据，预测在不接入任何用户情况下配变未来每天的负荷；步骤5：将用户未来每天的负荷和待接入用户的配变未来每天的负荷叠加，得到已接入用户的配变未来每天的负荷数据；步骤6：从已接入用户的配变未来每天的负荷数据中提取已接入用户的配变的日最大负荷，根据日最大负荷和配变的容量计算已接入用户的配变的日最大负载率，通过已接入用户的配变的日最大负载率判断待接入用户的配变增容后是否会出现超载从而判断待接入用户的配变是否可以接入用户。2.根据权利要求1所述的电力业扩可开放容量智能判断方法，其特征在于：所述的步骤1包括以下步骤：(1)根据用户所属的行业，将用户分为居民用户和非居民用户；(2)如果为居民用户，判断待接入用户的配变为纯居配变或者为非纯居配变，当待接入用户的配变为纯居配变时，将纯居配变的负荷特性作为用户相似负荷特性，当待接入用户的配变为非纯居配变时，查找用户所在地区下的纯居配变的负荷特性并将其作为用户相似负荷特性；(3)如果为非居民用户，从99行业中判断用户所属行业，查找用户所属行业的负荷特性并将其作为用户相似负荷特性。3.根据权利要求2所述的电力业扩可开放容量智能判断方法，其特征在于：所述的步骤2包括以下步骤：(1)计算月业扩电量影响率，所述月业扩电量影响率为：其中F表示月业扩电量影响率；Tind表示行业类型；Mperiod表示业扩申请月份与影响统计月份之间的间隔，以月份为单位；Ktype表示业扩的申请类型，Ktype＝1时为新装或增容，Ktype＝2时为减容或销户；S表示该行业下业扩申请的所有用户，Ai为该行业下第i个业扩申请用户的月增加或减少的用电量，Pi表示该行业下第i个业扩申请用户增加或减少的容量,Ktype＝1时Pi为正数，Ktype＝2时Pi为负值，i为自然数。(2)根据月业扩电量影响率和业扩申请的容量计算用户未来每天的基准电量，所述用户未来每天的基准电量＝业扩申请的容量*月业扩电量影响率*24；(3)获取用户历史每天的用电量数据和历史气象中每天的平均温度数据，分析每天的用电量数据和对应日平均温度数据之间的关系，建立用户气象用电量影响模型；(4)获取未来每天的平均温度数据，根据用户气象用电量影响模型确定未来每天的平均温度数据所对应的用户气象用电量影响率，根据用户未来每天的基准电量和未来每天的平均温度数据所对应的用户气象用电量影响率预测用...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑海雁，颜庆国，丁晓，刘凌燕，霍尧，谢林枫，熊政，徐金玲，李新家，王红星，吴钢，方超，徐明珠，尹飞，仲春林，李昆明，季聪，邵俊，宋煜，喻伟，赵勇，严永辉，李平，赵芮，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，国网江苏省电力公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32