基于电力数据的春节期间企业复工预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电力数据的春节期间企业复工预测方法，包括获取预测范围内企业数据信息和企业用电信息；建立企业‑电力匹配融合模型并对企业进行分类；获取历史气温与对应的日用电量数据建立气温影响扣除模型；获取预测范围内企业当日日用电量并修正得到企业实际日用电量；得到预测范围内的分行业日用电量数据和分区域日用电量数据；计算企业复产电量比例、分行业复产企业用户比例和分区域复产企业用户比例；对企业复工进行预测。本发明专利技术方法的可靠性高，实用性好，而且不需要人工核查，预测效率较高。

【技术实现步骤摘要】
基于电力数据的春节期间企业复工预测方法
本专利技术属于电气自动化领域，具体涉及一种基于电力数据的春节期间企业复工预测方法。
技术介绍
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中比不可少的二次能源，给人们的生产和生活的带来了无尽的便利。春节期间，大量企业均停工停产放假，其复工时间各不相同，难以预测。而春节期间，企业复工情况的预测，能够较好地帮助电网进行用电负荷预测从而更好地进行用电调度，同时也能辅助电网规划建设等。因此，春节期间企业复工情况预测，对电网稳定运行有着重大意义。目前，现有的复工情况调查方法，主要包括实地调查法、访谈调查法、问卷调查法和统计调查法等。实地观察法通过实地观察获得直接、生动的第一手资料，但所观察的往往是表面现象，且受观察者主观因素影响较大，效率较低，不能进行大样本观察。往往适用于不能够或者不愿意进行语言交流的情况。访谈调查法包括电话访谈、个别访谈、集体访谈等，适用于调查的问题比较深入的情况，但由于访谈标准不一，其结果难以进行定量研究，且访谈过程耗时长、成本较高、隐秘本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于电力数据的春节期间企业复工预测方法，包括如下步骤：/nS1.获取预测范围内企业信息和企业电表信息；/nS2.根据步骤S1获取的信息，建立企业-电力匹配融合模型，从而对企业用电数据进行分类；/nS3.获取历史气温与对应的日用电量数据，建立气温影响扣除模型；/nS4.获取预测范围内企业当日日用电量，并采用步骤S3建立的气温影响扣除模型扣除气温影响，从而得到预测范围的内企业实际日用电量；/nS5.根据步骤S4得到的预测范围内的企业实际日用电量，以及步骤S2得到的企业分类结果，得到预测范围内的分行业日用电量数据和分区域日用电量数据；/nS6.计算企业复产电量比例、分行业复产企业用户比例和分...

【技术特征摘要】
1.一种基于电力数据的春节期间企业复工预测方法，包括如下步骤：
S1.获取预测范围内企业信息和企业电表信息；
S2.根据步骤S1获取的信息，建立企业-电力匹配融合模型，从而对企业用电数据进行分类；
S3.获取历史气温与对应的日用电量数据，建立气温影响扣除模型；
S4.获取预测范围内企业当日日用电量，并采用步骤S3建立的气温影响扣除模型扣除气温影响，从而得到预测范围的内企业实际日用电量；
S5.根据步骤S4得到的预测范围内的企业实际日用电量，以及步骤S2得到的企业分类结果，得到预测范围内的分行业日用电量数据和分区域日用电量数据；
S6.计算企业复产电量比例、分行业复产企业用户比例和分区域复产企业用户比例；
S7.根据步骤S6的计算结果，对企业复工进行预测。


2.根据权利要求1所述的基于电力数据的春节期间企业复工预测方法，其特征在于步骤S2所述的建立企业-电力匹配融合模型，从而对企业进行分类，具体为采用如下步骤建立企业-电力匹配融合模型：
A.通过名称匹配和统计局协助核查的方式，建立企业名录-电力公司用户之间的匹配关系；
B.根据国标行业代码，对电力公司行业分类进行转换；
C.对步骤A和步骤B无法进行分类的企业，采用人工进行调整并统一分类；
D.根据电力系统的电场属性定义表，对特殊电厂进行处理。


3.根据权利要求2所述的基于电力数据的春节期间企业复工预测方法，其特征在于步骤S3所述的获取历史气温与对应的日用电量数据，建立气温影响扣除模型，具体为对历史气温和对应的日用电量数据进行二阶多项式拟合，从而得到历史气温和对应的日用电量数据之间的拟合关系式，并根据得到的拟合关系式，建立气温影响扣除模型。


4.根据权利要求3所述的基于电力数据的春节期间企业复工预测方法，其特征在于所述的历史气温和对应的日用电量数据之间的拟合关系式，具体为采用如下算式作为拟合关系式：
Y＝A*X2+B*X+C
式中Y为修正前的日用电量数据；X为日平均气温；A为第一拟合参数；B为第二拟合参数；C为第三拟合参...

【专利技术属性】
技术研发人员：周红，谢欣涛，文明，廖菁，李湘旗，秦玥，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司经济技术研究院，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43