电网预测售电量的汇总分析管理方法及管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电网预测售电量的汇总分析管理方法及管理系统，电网总公司首先利用网络采集下属各供电单位的预测售电量及相关数据，并以时间和任务类型为条件进行筛选抽取，抽取出的数据导出为设定格式并经加密后压缩，电网总公司将数据信息汇总后解密、解压并存储于大数据平台进行统计分析，识别出异常数据，工作人员针对异常数据制定出相应的决策。本发明专利技术可以方便总公司对全电网进行宏观监控分析，同时可以根据对各个分公司及下属单位的预测售电量数据的分析，加强对下属各省、市、县区分公司及下属单位的预测售电量分布、预测售电量发展趋势和异常数据的监控，使电网总公司能够及时发现问题、解决问题，提高电网总公司的管控效率和力度。

【技术实现步骤摘要】
电网预测售电量的汇总分析管理方法及管理系统
本专利技术涉及电网业务数据的集中管理，确切地说是涉及一种电网预测售电量的汇总分析管理方法及管理系统。
技术介绍
电力市场是我国市场经济中不可缺少的重要组成部分，做好电力市场售电量的预测工作，为供电企业提供合理的营销决策支持，对于指导发电厂、输配电网的健康运行，推动电力市场的发展和建设都具有十分重要的意义。随着我国电网的大力发展，电网预测售电量的数据规模也逐渐增加，由于各地分公司的硬件和软件设施庞杂，数据量较大，传统的依靠人工计算、人工排查异常数据并上报总公司的方式，不仅效率低下，而且容易出现疏漏和错误，导致总公司难以通过人工得到的数据信息对各地分公司做到及时管控，也无法通过人工得到的数据信息为各地分公司指定合理的工作计划。中国专利技术专利申请CN108228683A公开了一种基于云计算的分布式智能电网数据分析平台，该平台包括数据归集层、云计算层、中间层和表现层，各下层向对应的上层提供信息和数据服务，其中数据归集层采集分布式的电能数据并对数据进行预处理，向云计算层提供原始的电能数据；云计算层引入Hadoop平台对电能数据执行用户用电分析、电能分布统计等数据分析任务；中间层包括Web的后台程序、连通Web应用和Hadoop的通信服务模块WebHadoopServer、结果数据的存储与加载模块；表现层实现了电能数据分析结果的呈现。但该数据分析平台无法对各地分公司预测售电量的数据信息进行有效分析，因而未能实现总公司对各地分公司的有效实时管控以及合理工作计划的指定。<br>
技术实现思路
本专利技术的其中一个目的是：提供一种电网预测售电量的汇总分析管理方法，以解决现有技术中人工计算、人工排查异常数据存在的问题。该电网预测售电量的汇总分析管理方法的技术方案是：一种电网预测售电量的汇总分析管理方法，包括以下步骤：①、电网总公司利用网络采集下属各供电单位的预测售电量及相关数据；②、电网总公司将下属各供电单位的预测售电量及相关数据以时间和任务类型为条件进行筛选抽取，抽取出的数据导出为设定格式并经加密后压缩；③、电网总公司将第②步中得到的数据信息汇总后解密、解压并存储于大数据平台；④、电网总公司利用大数据平台对汇总得到的下属各供电单位的预测售电量及相关数据信息进行统计分析，并识别出异常数据；⑤、电网总公司将第④步得出的各项数据信息向工作人员展示出来；最后，电网总公司工作人员针对展示出来的数据信息中存在的问题制定出相应的决策。所述的预测售电量=专变用户用电量+（台区总表正向电量*0.97-台区总表反向电量+台区内光伏和/或风电用户上网电量），式中的0.97为线损系数；所述的相关数据包括下属各供电单位的名称及其专变用户售电量、10kV以上结算表正向电量和反向电量、台区总表正向电量和反省电量以及台区内光伏和/或风电用户的上网电量和发电电量。所述第④步中对下属各分公司的预测售电量及相关数据进行统计分析得出的指标数据包括预测售电量指标看板、经营区域日预测售电量趋势、公司各省日预测售电量情况、公司各省预测售电量明细及公司各市县预测售电量明细。所述预测售电量指标看板分为昨日预测售电量、本月日均预测售电量和本年日均预测售电量，其中，昨日预测售电量=上一日的日预测售电量，本月日均预测售电量=（当月一日到当月当日的日预测售电量累加）/当月一日到当月当日的天数，本年日均预测售电量=（当年一月一日到当年当日的日预测售电量累加）/当年一月一日到当年当日的天数。所述经营区域日预测售电量趋势指标数据包括：日期，经营区域内各级供电单位日预测售电量累计及其同比、环比各项数据，经营区域内各级供电单位月预测售电量累计及其累计同比、日均同比和日均环比各项数据，以及经营区域内各级供电单位年预测售电量累计及其环比各项数据。所述公司各省日预测售电量情况数据包括：省内各级供电单位名称及各供电单位的日预测售电量累计及其同比、环比各项数据，各供电单位的月预测售电量累计及其累计同比、日均同比和日均环比各项数据，各供电单位的的年预测售电量累计及其环比各项数据。所述公司各省预测售电量明细包括：各省级供电单位的单位名称，各省级供电单位日预测售电量，各省级供电单位专变用户用电量，各省级供电单位台区总表正向电量和反向电量，各省级供电单位台区内光伏和/或风电上网电量，以及各省级供电单位发生的问题数量。所述公司各市县预测售电量明细包括：各市县级供电单位的单位名称，各市县级供电单位10kV以上结算表的正向电量和反向电量，各市县级供电单位台区总表正向电量和反向电量，各市县级供电单位台区内光伏和/或风电上网电量，以及各市县级供电单位发生的问题数量。在所述第⑤步中，数据的展示包括静态图文展示、音频视频展示和数字多媒体展示。本专利技术的另一个目的是：提供一种电网预测售电量的汇总分析管理系统，以解决现有技术中人工计算、人工排查异常数据存在的问题。该电网预测售电量的汇总分析管理系统的技术方案是：一种电网预测售电量的汇总分析管理系统，其包括数据采集模块：用于电网总公司采集下属各供电单位的预测售电量及相关数据；数据加密抽取模块：用于电网总公司将采集到的预测售电量及相关数据按照时间和任务类型为条件进行筛选抽取，抽取出的数据导出为设定格式并经加密后压缩；数据解密存储模块：用于将加密压缩后的数据信息经解密、解压后存储于大数据平台；数据分析模块：用于对大数据平台上存储的数据信息按照预测售电量指标看板、经营区域日预测售电量趋势、公司各省日预测售电量情况、公司各省预测售电量明细、公司各市县预测售电量明细各项指标进行统计和分析，并识别出异常数据；数据展示模块：用于将统计出来的各项数据经过静态图文展示、音频视频展示和数字多媒体展示，便于电网总公司工作人员根据展示出来的数据信息制定相应的决策。本专利技术的有益效果是：电网总公司通过对下属各供电单位的预测售电量及相关数据的采集、统计和分析，可以方便的对全电网进行宏观监控分析，同时可以根据对各个分公司及下属单位的预测售电量数据的分析，加强对下属各省、市、县区分公司及下属单位的预测售电量分布、预测售电量发展趋势和异常数据的监控，使电网总公司能够及时发现问题、解决问题，提高电网总公司对下属各级供电单位的管控效率和力度。附图说明图1为本专利技术电网预测售电量的汇总分析管理方法的流程图；图2为本专利技术电网预测售电量的汇总分析管理系统的原理框图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的电网预测售电量的汇总分析管理方法和管理系统进行详细说明。如图1所示，本专利技术的电网预测售电量的汇总分析管理方法主要包括以下步骤：①、电网总公司利用网络采集下属各分公司电网的预测售电量及相关数据；②、电网总公司将下属各分公司的预测售电量及相关数据以时间和任务类型为条件进行筛选抽取，抽取出的数据导出为设定格式并经加密后压缩；③、电网总公司将第②步中得到的数据信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网预测售电量的汇总分析管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n①、电网总公司利用网络采集下属各供电单位的预测售电量及相关数据；/n②、电网总公司将下属各供电单位的预测售电量及相关数据以时间和任务类型为条件进行筛选抽取，抽取出的数据导出为设定格式并经加密后压缩；/n③、电网总公司将第②步中得到的数据信息汇总后解密、解压并存储于大数据平台；/n④、电网总公司利用大数据平台对汇总得到的下属各供电单位的预测售电量及相关数据信息进行统计分析，并识别出异常数据；/n⑤、电网总公司将第④步得出的各项数据信息向工作人员展示出来；/n⑥、电网总公司工作人员针对展示出来的数据信息中存在的问题制定出相应的决策。/n

【技术特征摘要】
1.一种电网预测售电量的汇总分析管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
①、电网总公司利用网络采集下属各供电单位的预测售电量及相关数据；
②、电网总公司将下属各供电单位的预测售电量及相关数据以时间和任务类型为条件进行筛选抽取，抽取出的数据导出为设定格式并经加密后压缩；
③、电网总公司将第②步中得到的数据信息汇总后解密、解压并存储于大数据平台；
④、电网总公司利用大数据平台对汇总得到的下属各供电单位的预测售电量及相关数据信息进行统计分析，并识别出异常数据；
⑤、电网总公司将第④步得出的各项数据信息向工作人员展示出来；
⑥、电网总公司工作人员针对展示出来的数据信息中存在的问题制定出相应的决策。


2.根据权利要求1所述的电网预测售电量的汇总分析管理方法，其特征在于，所述的预测售电量=专变用户用电量+（台区总表正向电量*0.97-台区总表反向电量+台区内光伏和/或风电用户上网电量），式中的0.97为线损系数；所述的相关数据包括下属各供电单位的名称及其专变用户售电量、10kV以上结算表正向电量和反向电量、台区总表正向电量和反省电量以及台区内光伏和/或风电用户的上网电量和发电电量。


3.根据权利要求2所述的电网预测售电量的汇总分析管理方法，其特征在于，所述第④步中对下属各供电单位的预测售电量及相关数据进行统计分析得出的指标数据包括预测售电量指标看板、经营区域日预测售电量趋势、公司各省日预测售电量情况、公司各省预测售电量明细及公司各市县预测售电量明细。


4.根据权利要求3所述的电网预测售电量的汇总分析管理方法，其特征在于，所述预测售电量指标看板分为昨日预测售电量、本月日均预测售电量和本年日均预测售电量，其中，昨日预测售电量=上一日的日预测售电量，本月日均预测售电量=（当月一日到当月当日的日预测售电量累加）/当月一日到当月当日的天数，本年日均预测售电量=（当年一月一日到当年当日的日预测售电量累加）/当年一月一日到当年当日的天数。


5.根据权利要求3所述的电网预测售电量的汇总分析管理方法，其特征在于，所述经营区域日预测售电量趋势指标数据包括：日期，经营区域内各级供电单位日预测售电量累计及其同比、环比各项数据，经营区域内各级供电单位月预测售电量累计及其累计同比、日均同比和日...

【专利技术属性】
技术研发人员：井友鼎，付勇，滕铁军，周飞，柳强，张伟，
申请(专利权)人：北京合众伟奇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11