摘要：随着产业结构调整、国企深化改革等政策措施的逐步深入，我国经济进入新常态。2015年，我国经济下行压力持续加大，售电市场形势较为严峻，因此售电量预测具有重要意义。长期以来，诸多学者对月售电量预测的理论和方法做了大量研究，提出了多种各具特点的预测方法。其中，以基于神经网络模型和基于时间序列的回归模型的预测研究最为常见。随着产业结构调整、国企深化改革等政策措施的逐步深入，我国经济进入新常态。2015年，我国经济下行压力持续加大，售电市场形势较为严峻，因此售电量预测具有重要意义。本文应用数据挖掘分析方法，充分收集内部、外部数据信息，挖掘分析影响售电量的主要因素。
关键词：容量利用；特征；行业售电；预测方法；分析
引言：售电市场分析预测是结合过去及现在已知的经济形势、社会发展和售电市场状况，基于历史数据进行分析研究，探索掌握各相关因素与电力市场的内在关联及发展变化规律，从而根据对未来经济形势和外在因素的预测来科学地预测未来的售电市场需求状况。国内外学者对电力系统售电市场预测的方法进行了大量的研究，纵观已有售电量预测方法：一方面对全社会售电量进行整体预测，整体变化特点及影响因素的掌控是笼统的，忽视了分行业的变化特性；另一方面，虽然已有大量研究对电量预测进行了讨论和分析，但大多数研究者把重点放在算法的复杂性、算法优化或相关影响因素的精细化考量上，而较少从电力企业的角度从用电根源进行剖析。任何电力客户的用电必须基于一定的容量，用电容量由存量容量和业扩容量两部分组成，电力需求的变化由存量容量的利用变化和业扩容量的利用情况两部分构成。神经网络模型通过寻找电量与各影响因素（如经济、人口等）之间的非线性回归关系来进行分析预测，其优点是在不构建确定函数的情况下便可实现回归过程，具有一定的推广能力且预测精度较高。
1.电量预测的定义
作为电力企业系统规划的重要组成部分之一的电量预测，其实基于电力系统经济运行之下，对电力系统进行合理规划和运行的重要措施。电量预测内容主要包括以下几个方面：一是指按照国家规定在企业、居民等处安装的各用电设备进行测量；二是上述电设备所用电量数值。电量预测不仅包括了对未来用电功率的需求预测，也包括了对未来用电能量的预测以及负荷曲线的预测。按时间长度，电量预测可划分为短期预测、中期预测、长期预测。其中，短期电力预测是指年度及以内的电力市场预测，主要是按日、周、月度、季度、年度和重要节假日等周期以及重要活动日进行跟踪分析预测，并根据工作需要开展专题性分析预测工作。
2.提高电量预测准确率的意义
2.1电网对标指标考核的要求
电网公司要求地市供电局月度电量预测偏差率在5%以内，年度电量预测偏差率在3%以内。然而因为各种原因，特别是月度电量预测经常会超过偏差。
2.2有利于分析掌握售电市场变化的规律
电量预测准确的高低严重影响着人们对售电市场变化的掌握程度，可以通过对电量的预测来了解各类客户的生产运行情况，而且该预测可以让电力企业及时的了解政府的宏观调控政策等，从而为电力企业的发展提供方向。
2.3为保证电费足额回收做参考
同业对标指标中一项重大的任务就是电费的回收，因此如果不能及时的了解市场情况，就有可能造成在预付电费不太充足的情况下，形成欠费情况；如果及时的掌握了售点市场行情，就可以知道工作人员可以及时的与客户沟通，有效防止未达账项。
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2.4让电网规划更科学
电量预测是电网规划的基础，准确的电量预测能使电网企业的电网投资更有效，电力设备建设布点、进度安排更科学，避免电量投资浪费，电力网络布局更科学、有效。
3.步进式预测辨识与建模
3.1基于产业链的经济影响分析
用电行为是经济活动中各环节的生产成本，随着经济的波动而发生变化。经济波动是长期存在的经济现象，在早期呈现较强的周期性，故称之为经济周期，用电量在很大程度上也受经济周期的影响。经济学家认为经济制度、气候变化、政府决策、投资和货币等因素均有可能成为经济周期波动产生的原因。因此，工作人员在分析涉及到经济行为的用电量时应考虑以上多个方面因素的影响。行业一般是指其按生产同类产品或具有相同工艺过程或提供同类劳动服务划分的经济活动类别。在国民经济的运行过程中，任何一个行业都不是孤立存在的，总是与其他行业存在着相互影响、相互依靠的联系。某一行业在生产过程中的任一变动，都将通过行业间的关联关系对其他行业发生相应作用。所以在分析某一行业的生产用电情况时，还应该考虑到产业链上相关行业对其产生的影响。上下游经济因素影响情况及体现。为了突出主要相关行业与纺织业用电情况的关系，本文从产业链的角度选取相关行业。纺织业的上游行业主要从供给角度选择与纺织业生产的原料和设备相关的行业；下游行业主要从需求角度选择与纺织业的产品再加工和产品流通相关的行业。
在市场经济条件下，一个行业中企业决策者对生产活动的安排受到多个因素影响，并处在不断变化的过程中，由于任何经济变量与经济系统中的其他变量之间都会存在直接或间接的关联作用，这种变化往往表现为一个传导过程，例如某个行业的生产状况发生了变化，将对其他行业产生影响，从而影响了整个产业链的用电情况。这一传导过程包括产业链上游行业向下游行业的传导和下游行业向上游行业的传导，具体的影响度量化可以通过各行业的主要经济指标进行衡量，这些经济指标即成为潜在影响行业电量发展的关键因素。
3.2主导因素辨识
影响行业电量发展的经济因素众多。著名的“二八定律”证明：在大多数情况下，数据量庞杂是需要应对的主要问题，而解决问题的关键因素往往只在群体数据中占少数席位，实际处理过程中，只要能控制占少数席位的关键因素，便可以掌控整体局势。因此，本文建立主导因素辨识机制，旨在提取影响行业的关键特征指标，具体提取方法可考虑采用相关系数法或K-L信息量法。
总结：本文抛开了研究电力负荷预测方法的复杂算法，而是从电力市场本质层面进行研究，提出了基于存量容量和业扩增量容量进行售电量预测的方法，存量容量和业扩容量是电力企业可以很好掌握的运行数据，故基于容量利用特征是一些其他不确定因素的体现，一定程度上减小了售电量预测的难度，基于容量利用特征的售电量预测方法是一种新的预测思路，并得到了较高的预测精度。本文下一步将研究基于容量利用特征的售电量预测方法与其他人工智能算法的结合，并对容量利用特征进行进一步挖掘。
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论文作者:王海霞
论文发表刊物:《基层建设》2018年第35期
论文发表时间:2019/2/26
标签：电量论文; 行业论文; 容量论文; 因素论文; 方法论文; 售电量论文; 经济论文; 《基层建设》2018年第35期论文;