基于營商環境提升的大宗工業用電感知優化模型研究

何 勇，劉棟果，唐長春，何 為，張福州

（國網四川省電力公司，四川 成都，610000）

1 研究目標

1.1 目標

建立一套數據分析的模型，包括用戶用電經濟性計算模型、用戶用電方案推薦模型、基于行業用電情況的用電風險預警模型、用電容量需求估算模型。建設一套數據分析的軟硬環境，開發一套基于分析的業務應用，實現用電方案、用電風險預警、線路容量冗余估算、行業繁榮度分析。

1.2 現狀分析

電能信息采集系統的建設和采集的全面覆蓋，通過幾年的運行，已經積累了大量的用戶用電數據，為數

據的分析提供了數據基礎。大數據應用技術的成熟，為數據的大規模實時高效分析提供了技術支撐。目前，國內專門針對大宗用戶的分析仍處在探索和理論研究階段，尚未有成果展現。

2 業務分析模型設計

2.1 用電經濟性計算模型

用電經濟性模型見圖1，從用戶歷史的電量電費、基本電費、功率因數調整電費等維度分析用戶的用電成本，對比當前同行業用電用戶的用電成本，評價用戶的用電方案的經濟性，結合用電方案變更需要投入的費用，評估變更用電方案的經濟性。

圖1 用電經濟性計算模型

2.2 用電方案推薦模型

用電方案推薦模型見圖2，是將運行容量、基本電費、實際需量、峰谷時段用電量、豐枯水期用電、無功補償的力調電費，結合改造的成本等，為用戶提供最優的用電方案，合理安排生產的周期、生產的時段，并初步評估調整后能夠提高的預期收益。

圖2 用電方案推薦模型

2.3 用電風險預警模型

用電風險預警模型見圖3，是將企業歷史同期用電量、行業同期用電量以及電量與企業經營生產的相關性作為因子，通過分析提高預測用戶的經營狀況，并根據預測結果對電費回收的風險進行評價，為電費回收提供自動風險預警。

圖3 用電風險預警模型

2.4 用電容量需求估算模型

用電容量需求估算模型見圖4，是將時間因子、增長趨勢因子、用戶入住情況都納入綜合分析的范疇，最終評估出線路的配置最大負荷與實際最大負荷、極端情況下的最大負荷的關系，分析出配置容量與實際容量之間的差值，核算容量實際冗余，提高線路的利用率。

圖4 線路容量冗余計算模型

3 系統設計

3.1 系統總體架構

系統總體架構如圖5所示。

圖5 系統總體架構圖

3.2 云平臺架構

云平臺架構圖如圖6所示。

圖6 云平臺架構圖

3.3 物理架構

物理架構圖如圖7所示。

圖7 物理架構圖

3.4 系統功能設計

3.4.1 基礎信息同步

（1）基礎檔案同步。系統實現大宗用戶用電信息分析范圍維護功能，并每周從SG186營銷業務應用系統將大宗用戶的用戶信息、計量裝置、用電設備等基礎檔案同步到“大宗用戶用電信息分析系統”，為大宗用戶用電信息分析提供基礎數據支撐。

（2）月結電量電費信息同步。系統依據大宗用戶用電信息分析范圍配置，每月從SG186營銷業務應用系統將大宗用戶的抄表電量、結算電量、結算電價、運行容量、基本電費、功率因數、功率因數調整電費等月結電量電費同步到“大宗用戶用電信息分析系統”，為大宗用戶用電優化分析提供基礎數據支撐。

（3）采集電量、負荷信息同步。系統依據大宗用戶用電信息分析范圍配置，每日從用電信息采集系統將大宗用戶的時刻用電量、用電負荷、電能質量等實時用電信息同步到“大宗用戶用電信息分析系統”，為大宗用戶用電信息分析提供基礎數據支撐。

（4）業務變更信息同步。系統依據大宗用戶用電信息分析范圍配置，每周從SG186營銷業務應用系統將大宗用戶的增容、減容、暫停、暫換費等業務變更信息同步到“大宗用戶用電信息分析系統”，為大宗用戶用電優化分析提供基礎數據支撐。

3.4.2 數據分析

（1）運行容量冗余分析。以用戶的歷史用電時刻負荷數據為基礎，分析用戶每日最大負荷，計算用電負荷小于用電設備的運行容量時間段，將用電負荷小于運行容量的連續運行時間大于15天的時間段定義為運行容量冗余。結合歷史用電量、行業用電周期特點，向存在運行容量冗余的用戶提供運行容量變更的優化用電建議。

（2）功率因數不達標分析。以用戶的歷史有功電量、無功電量、功率因數、功率因數調整電費、功率因數執行標準數據為基礎，分析用戶每月有功電量、無功電量增長趨勢，分析用戶功率因數變化趨勢，并橫向比較同行業用戶的功率因數，綜合計算功率因數不達標用戶。

（3）高電度電費均價分析。以用戶的峰、平、谷時段的電度電量、電度電費為基礎，結合一個年度內的豐枯電費情況，分析用戶電度電費均價，計算各行業中高電度電費均價用戶，為用戶優化用電提供建議。

（4）高綜合電價均價分析。以用戶的合同容量、運行容量、基本電費、功率因數調整電費、電度電費為基礎，結合一個年度內的豐枯執行時間，分析用戶綜合電價均價，計算各行業中高綜合電價用戶，為用戶優化用電提供建議。

（5）行業用電經濟性分析。從綜合行業、細分行業范圍，分析行業用戶的基本電費、電度電費之比，功率因數調整電費、電度電費之比，以及對電度電費均價、綜合電費均價分析，計算行業用電經濟性的特征。

（6）用電風險分析。分析行業用電量、用電負荷發展趨勢，計算行業用戶電費回收風險；分析用戶與行業的用電量、用電負荷、峰平谷時段電量比等用電特征差異，計算存在行業用戶經營風險導致的用電風險。

（7）疑似竊電分析。以行業用電量、用電負荷發展趨勢為基礎，分析用戶與行業的用電量、用電負荷、峰平谷時段電量比等用電特征差異，計算存在行業用戶疑似竊電的風險。

3.4.3 業務應用功能

（1）行業用電優化建議。基于行業用戶的運行容量、功能因數、電度電費均價、綜合電價均價等行業用電特征，計算行業用戶與行業特征的差異，為用戶優化用電方案提供建議。

（2）用電方案推薦。基于行業用戶的運行容量、功能因數、電度電費均價、綜合電價均價等行業用電特征，結合新裝、增容用戶的生產計劃推薦用電方案，避免運行容量冗余、功能因數不達標、高綜合電價等用電問題。

（3）用電容量冗余評估。在運行容量冗余分析結果的基礎上，對比行業用電負荷變化趨勢，與行業用電負荷特征一致且存在運行容量冗余的用戶較大概率，為用電容量冗余，需要優化用電方案。

（4）功率因數提升評估。在功率因數不達標分析結果的基礎上，綜合用電客戶的用電量、運行容量等變化，計算用戶功率因數提升的必要性。

（5）電費風險預警。通過計算用戶的用電負荷異常，無功電量異常，用電量與行業特征背離等趨勢，分析存在電費回收風險的用戶。

（6）竊電風險預警。通過計算用戶的用電負荷異常，用電量與行業特征背離等趨勢，分析存在竊電風險的用戶。

（7）行業用電指數。綜合分析行業用戶的合同容量、運行容量、用電量、用電負荷的增長趨勢，計算行業用電指數。

4 應用場景

4.1 新裝用戶用電方案推薦

A企業需要辦理新裝業務，電力公司根據用戶的所處的行業，根據行業中歷史的用電數據和方案，根據用戶的生產規模、生產技術、預計的增長率等，給出同行業用戶的優選方案，并給出相關案例，指導用戶選擇不同用供電方案和使用更為合適的生產設備，企業根據電力企業提供的方案，有效地降低了企業的用電成本。

4.2 老用戶用電優化建議

用電企業經過對企業用電量、行業平均用戶電價分析并根據電力企業的用電方案和老用戶的用電行為特征給出優化用電建議，如A企業為高能耗企業，且生產自動化相對較低，因此大量的生產時間安排在白天，同時經過分析發現企業在枯水期用電量經常高于豐水期的用電量，根據分析結果，電力公司建議A企業采用更先進的自動化生產設備以便將生產的用電時段安排在谷時段運行，同時建議A企業合理安排生產的月份，在不增加庫存和成本的情況下適當提高豐水期的產量，降低枯水期的生產量。

通過系統用電容量需求分析，發現用戶A配置的容量為5 000 kVA（根據用戶合同容量配置），但經過分析發現在極限（每套設備都按最大負荷計算）情況下用電的總負荷為4 500 kVA，且一年內存在2段時間的最大負荷為3 500 kVA，根據分析結果，供電公司建議用戶關窗500 kVA，同時在2個業務調整期申請暫停用電容量1 000 kVA，該用戶的用電經濟性顯著提升。

分析功率因數調整電費較大用戶的用電容量、無功電量、功率因數、功率因數調整電費，為用電客戶提供無功補償裝置的安裝方案，降低用戶的功率因數調整電費，提升電網的供電質量。

4.3 用電風險預警

通過系統分析發現企業A在同行都在安排生產的情況，企業已經長達一周未安排生產任務，經電力公司調查發現，企業由于訂單減少，已經積累了大量庫存，為了消耗庫存，已經開始停產，并遣散部分員工，電力公司根據情況增加了該企業的電費催繳力度。

4.4 竊電風險預警

運用大數據分析技術，分析形成各行業的月、日、時刻的用電負荷、用電量的主要特征，找出用戶的用電負荷和用電量明顯偏離行業用電特征的用戶。將疑似有竊電風險的用戶提交給用電稽查班組，由電稽查班組根據用電情況決定是否開展現場用電稽查工作。■