一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法技术

本发明专利技术公开了一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，包括步骤：将售电公司的代理用户群体记为C，根据类型分为用户群体C1、C2和C3，对于用户群体C1，使用实地调研获取下月生产计划的办法计算下月预测电量，对于用户群体C2，通过PMI计算下月预测电量，对于用户群体C3，计算去年每个月的实际用电量和前年同期实际用电量的相关性，以及去年每个月的实际用电量和上上个月的实际用电量的相关性，取相关性高的用电量值作为下月预测电量，代理用户群体C的月度用电量预测为用户群体C1、C2和C3的下月预测电量之和。本发明专利技术解决了现有用电量预测技术不足的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法
本专利技术属于电网自动化调控
，具体涉及一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法。
技术介绍
2015年3月15日新一轮电改拉开序幕，本轮电改核心内容就是发用电计划、输配电价、售电侧、电力市场建设、电力交易机构等改革。以建立健全电力市场机制为主要目标，按照管住中间、放开两头的体制架构，有序放开输配以外的竞争性环节电价，有序向社会资本放开配售电业务，有序放开公益性和调节性以外的发用电计划，逐步打破垄断，改变电网企业统购统销电力的状况，推动市场主体直接交易，引导实现能源资源的大范围优化配置，加快我国能源转型升级。在这样的背景下，售电公司成为一种新型的电力市场主体，但是他们签约能力较弱，代理用户多为数量少电量小的用户。根据广东省2019年的偏差考核信息公示中，民营售电公司控制用户用电量的能力弱，签约收益的近60％被偏差考核所扣除，极大影响售电公司的盈利能力。现有的用电量预测技术不足如下：1)考虑的是在大数据样本下进行的用电量预测，而我国的售电公司除了个别体量大，满足数据要求，绝大多数售电公司代理用户体量小，不满足对应的数据测算标准，市面上对小数据样本的研究办法极少；2)考虑的是单纯的用电量预测办法，没有考虑售电公司签约用户的特性，即单纯的用电量预测没有对整个用户的签约形成正负反馈的改进闭环。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，解决了现有用电量预测技术不足的问题。本专利技术提供了如下的技术方案：一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，包括以下步骤：将售电公司的代理用户群体记为C，收集用户群体C去年和前年每个月的实际用电量，计算每个用户每年实际用电量的标准差，根据两年的两组标准差数据计算相关性，若相关性大于0.97，则进行以下月度用电量预测分析；将去年标准差较大的前20％用户群体记为C1，在C-C1的用户中，计算每个用户相对于C-C1的用户群体的相关性，将相关性大于0.9的用户群体记为C2，剩余用户群体记为C3；对于用户群体C1，使用实地调研获取下月生产计划的办法计算下月预测电量；对于用户群体C2，通过PMI计算下月预测电量；对于用户群体C3，计算去年每个月的实际用电量和前年同期实际用电量的相关性，以及去年每个月的实际用电量和上上个月的实际用电量的相关性，取相关性高的用电量值作为下月预测电量；代理用户群体C的月度用电量预测为用户群体C1、C2和C3的下月预测电量之和。优选的，用户A1前年实际用电量的标准差的计算公式为：式中：表示用户A1第i个月的实际用量，i＝1、2……12，表示用户A1前年12个月实际电量的平均值；用户A1去年实际用电量的标准差的计算公式为：式中：表示用户A1第i个月的实际用量，i＝12、13……24，表示用户A1去年12个月实际电量的平均值；所有用户的标准差组成两个数组：式中：A1、A2……An-1、An表示用户A1、用户A2……用户An-1、用户An；计算两个数组的相关性：式中：Cov(T1,T2)为T1和T2的协方差，Var[T1]为T1的方差，Var[T2]为T2的方差；如果r≥0.97，则认为样本中用户的历史用电量风险可作为明年的风险使用，否则认为样本中用户风险不连续，不能作为预测数据来进行使用。优选的，计算用户群体C1中每个用户的风险溢价，若去年从该用户处获得的收益不足以覆盖其风险溢价，则考虑放弃该用户。优选的，用户A1去年的相对风险溢价的计算公式为：式中：D2为用户群体C1去年的考核总费用，为用户A1去年实际用电量的标准差，为用户群体C1去年的实际用电量标准差之和；用户A1去年实际用电的度电风险的计算公式为：式中：为用户A1去年12个月的实际用电量之和；用户A1去年的绝对风险溢价的计算公式为：式中：为用户群体C1去年实际用电的度电风险之和；区分相对风险溢价和绝对风险溢价两个值中的较小值和较大值为去年从用户A1处获得的收益；如果认为去年从用户A1获取的收益不足以覆盖其实际用电量风险，签约该用户面临亏损风险，建议不再续签；如果认为去年用户A1获取的收益在售电公司完成多用户风险对冲的前提下，可以实现盈利，建议续签；如果认为去年用户A1不仅获得了售电公司风险对冲部分的收益，还获取了更多的超额收益，建议续签。优选的，在C-C1的用户中，计算每个用户同其他用户的相关性，相关性最大的前三组数据取平均值，即为该用户相对于C-C1的用户群体的相关性。优选的，在C-C1的用户中，每个用户相对于C-C1用户群体的相关性的计算方法包括步骤：C-C1所有用户去年12个月的实际用电量组成的矩阵为：用户A1去年12个月的实际用电量为一个数组：计算两个用户的相关性，用户An和Am的相关性为：式中：为和的协方差，为的方差，为的方差；计算整个矩阵，得到：剔除矩阵中同一个数据和自己相关性的计算值：1，取每个数字前三项的相关性为该用户实际用电的相关性指标：式中：large-3代表取数组中最大的前三项的平均值。优选的，用户群体C2下月预测电量的计算公式为：式中：为去年当月的实际用电量；为上上月PMI的同比增长情况。优选的，用户群体C3下月预测电量的计算方法包括步骤：用户群体C3所有用户两年24个月的实际用电量组成的矩阵为：式中：横行为每个月所有用户的实际用电量，竖列为一个用户24个月的实际用电量：所有用户每个月的实际用电量均组合为若干数组：计算Yn和Ym两个月之间的相关性：式中：为和协方差，为的方差，为的方差；计算整个矩阵，得到：整理计算结果，得到去年每个月的实际用电量和前年同期实际用电量的相关性，以及去年每个月的实际用电量和上上个月的实际用电量的相关性，取相关性高的用电量值作为下月预测电量。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：(1)本专利技术通过对用电特性进行分类，区别了不同类型的用户，包括用户群体C1、C2和C3，同时引入度电风险的概念，有助于售电公司理解风险对冲的基本原理，清晰知道哪些用户可以被作为风险对冲的对象，哪些用户是需要独立核算收益；(2)对于用户群体C1，考虑用户群体对用电量的影响未来不确定性较大，使用实地调研获取下月生产计划的办法计算下月预测电量；(3)对于用户群体C2，考虑用户之间的关联性通过相关性计算来表达，这部分用户受到宏观环境的影响较大，引入宏观因子PMI，在一定程度上，比较单纯的依靠历史数据进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n将售电公司的代理用户群体记为C，收集用户群体C去年和前年每个月的实际用电量，计算每个用户每年实际用电量的标准差，根据两年的两组标准差数据计算相关性，若相关性大于0.97，则进行以下月度用电量预测分析；/n将去年标准差较大的前20％用户群体记为C1，在C-C1的用户中，计算每个用户相对于C-C1的用户群体的相关性，将相关性大于0.9的用户群体记为C2，剩余用户群体记为C3；/n对于用户群体C1，使用实地调研获取下月生产计划的办法计算下月预测电量；/n对于用户群体C2，通过PMI计算下月预测电量；/n对于用户群体C3，计算去年每个月的实际用电量和前年同期实际用电量的相关性，以及去年每个月的实际用电量和上上个月的实际用电量的相关性，取相关性高的用电量值作为下月预测电量；/n代理用户群体C的月度用电量预测为用户群体C1、C2和C3的下月预测电量之和。/n

【技术特征摘要】
1.一种小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
将售电公司的代理用户群体记为C，收集用户群体C去年和前年每个月的实际用电量，计算每个用户每年实际用电量的标准差，根据两年的两组标准差数据计算相关性，若相关性大于0.97，则进行以下月度用电量预测分析；
将去年标准差较大的前20％用户群体记为C1，在C-C1的用户中，计算每个用户相对于C-C1的用户群体的相关性，将相关性大于0.9的用户群体记为C2，剩余用户群体记为C3；
对于用户群体C1，使用实地调研获取下月生产计划的办法计算下月预测电量；
对于用户群体C2，通过PMI计算下月预测电量；
对于用户群体C3，计算去年每个月的实际用电量和前年同期实际用电量的相关性，以及去年每个月的实际用电量和上上个月的实际用电量的相关性，取相关性高的用电量值作为下月预测电量；
代理用户群体C的月度用电量预测为用户群体C1、C2和C3的下月预测电量之和。


2.根据权利要求1所述的小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，其特征在于，用户A1前年实际用电量的标准差的计算公式为：



式中：表示用户A1第i个月的实际用量，i＝1、2……12，表示用户A1前年12个月实际电量的平均值；
用户A1去年实际用电量的标准差的计算公式为：



式中：表示用户A1第i个月的实际用量，i＝12、13……24，表示用户A1去年12个月实际电量的平均值；
所有用户的标准差组成两个数组：






式中：A1、A2……An-1、An表示用户A1、用户A2……用户An-1、用户An；
计算两个数组的相关性：



式中：Cov(T1,T2)为T1和T2的协方差，Var[T1]为T1的方差，Var[T2]为T2的方差；
如果r≥0.97，则认为样本中用户的历史用电量风险可作为明年的风险使用，否则认为样本中用户风险不连续，不能作为预测数据来进行使用。


3.根据权利要求1所述的小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，其特征在于，计算用户群体C1中每个用户的风险溢价，若去年从该用户处获得的收益不足以覆盖其风险溢价，则考虑放弃该用户。


4.根据权利要求3所述的小型售电公司代理用户的月度用电量预测分析方法，其特征在于，用户A1去年的相对风险溢价的计算公式为：



式中：D2为用户群体C1去年的考核总费用，为用户A1去年实际用电量的标准差，为用户群体C1去年的实际用电量标准差之和；
用户A1去年实际用电的度电风险的计算公式为：



式中：为用户A1去年12个月的实际用电量之和；
用户A1去年的绝对风险溢价...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘子良，李鹏，余泽鑫，戴登慧，
申请(专利权)人：南京华盾电力信息安全测评有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32