氣溫變化與用電行為分析與應(yīng)用

唐勇　伍潤(rùn)澤

摘要：以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，以客戶數(shù)據(jù)為對(duì)象，以常識(shí)性“氣溫與用電量”認(rèn)識(shí)為切入，采用大數(shù)據(jù)理念、方法和全樣本數(shù)據(jù)為前提，刻畫氣溫變化與客戶用電行為，通過(guò)開(kāi)展氣溫與用電量相關(guān)性分析，擬合分析20℃與23℃對(duì)用電量的正反相關(guān)關(guān)系；精準(zhǔn)定位用電量的炎熱敏感點(diǎn)32℃和寒冷敏感點(diǎn)7℃及其相應(yīng)電量增幅比例；清晰呈現(xiàn)氣溫與用電行為影響關(guān)系。通過(guò)開(kāi)展關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)一步將用電量與氣溫聚類，確定除敏感點(diǎn)之外更為廣域區(qū)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，應(yīng)用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，對(duì)氣溫變化可能導(dǎo)致的臺(tái)區(qū)重載提出預(yù)測(cè)算法，為配網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行和運(yùn)維檢修工作提供了參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析；用電行為；重載預(yù)測(cè)

1 引言

近年來(lái)，在宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下行、電力體制改革影響和內(nèi)部成本剛性增長(zhǎng)等“三期疊加”因素影響下，提升電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)效率，提高優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平，應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能技術(shù)則是重要?jiǎng)?chuàng)新形式。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展形勢(shì)和內(nèi)驅(qū)動(dòng)力的改變，數(shù)據(jù)則是生產(chǎn)力與生產(chǎn)工具變革的重要手段之一。當(dāng)前電網(wǎng)企業(yè)所有數(shù)據(jù)集合，電力客戶是與外部組織系統(tǒng)產(chǎn)生“交集”的關(guān)鍵數(shù)據(jù)源。電力客戶數(shù)據(jù)與外部關(guān)聯(lián)關(guān)系十分復(fù)雜，而影響客戶用電行為的主要因素之一就是：氣溫。氣溫對(duì)于電力客戶行為影響是顯而易見(jiàn)的，不同電網(wǎng)基礎(chǔ)和不同氣候，極端氣溫與用電量激增，對(duì)電網(wǎng)承載力和調(diào)度能力提出考驗(yàn)，開(kāi)展氣溫與客戶用電行為分析將會(huì)在重載臺(tái)區(qū)預(yù)測(cè)、配電網(wǎng)運(yùn)維和優(yōu)質(zhì)服務(wù)等方面具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

2 數(shù)據(jù)清洗

筆者整理的內(nèi)部數(shù)據(jù)涵蓋低壓用電客戶用電、工單、投訴、繳費(fèi)等方面數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)包含各低壓臺(tái)區(qū)地理位置及2015年1月1日至2017年4月20日某市某區(qū)氣象數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)，天氣信息主要涵蓋最高溫、最低溫、天氣情況、風(fēng)向等數(shù)據(jù)，共計(jì)840條。按照數(shù)據(jù)補(bǔ)全、格式修正、邏輯修正、冗余去除、關(guān)聯(lián)驗(yàn)證的流程，使用oracle數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了整體清理。

3 分析思路

以氣溫為主線維度，以客戶用電、工單、繳費(fèi)行為為分析維度，以業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)內(nèi)2016年-2017年全樣本客戶數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以趨勢(shì)呈現(xiàn)、聚類分析和相關(guān)性分析為手段，開(kāi)展氣溫變化與客戶用電行為的基礎(chǔ)分析、預(yù)測(cè)分析、擬合分析。

4分析過(guò)程

4.1 氣溫基礎(chǔ)分析

某區(qū)自2015年至2016年，平均溫度22.47攝氏度，2015年8月2日及2016年8月19日最高溫度值達(dá)到37攝氏度，2016年1月23日最低溫度達(dá)到零下3攝氏度。氣溫變化總體趨勢(shì)不大，周期性變化規(guī)律較強(qiáng)：最高溫度出現(xiàn)次數(shù)最多的溫度區(qū)間為28-30攝氏度，共計(jì)64次。雷擊天氣及大雨或暴雨的天氣共計(jì)12天，某市氣候較為溫和，極端氣溫出現(xiàn)概率較小。

4.2用電行為與氣溫的關(guān)聯(lián)分析

以2016年1-12月某區(qū)低壓用電客戶用采數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，引入外部地理和天氣數(shù)據(jù)，開(kāi)展關(guān)聯(lián)分析。23℃以上，溫度與用電量呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)0.5823；20℃以下，呈反相關(guān)，相關(guān)系數(shù)-0.2571；升溫敏感性：27℃為初始敏感點(diǎn)，用電增幅18%；32℃為炎熱敏感點(diǎn)，用電增幅36%；37℃為極端炎熱敏感點(diǎn)，用電增幅高達(dá)39%；溫敏感性：11℃為初始敏感點(diǎn)，用電增幅為23%；7℃為寒冷敏感點(diǎn)，用電增幅為27%；6-8月份峰電占比降到最低，谷電占比達(dá)到最高；低壓居民用戶戶均用電量對(duì)溫度的敏感性高于低壓非居民用戶。

4.3 氣溫與戶均用電量關(guān)聯(lián)分析

戶均用電量明顯隨著溫度的變化而變化：春季3月份溫度維持在23攝氏度左右時(shí)，戶均用電量為4.03kW·h；夏季7月份時(shí)，溫度升高到34攝氏度，戶均用電量也相應(yīng)激增至8.06kW·h；溫度降低到20攝氏度，戶均用電量再次減少到4.97kW·h；日最高溫度與戶均用電總量存在較強(qiáng)的相關(guān)性。

伴隨日最高氣溫由低到高，戶均用電量呈現(xiàn)出類似“V”形的變化趨勢(shì)，適宜的氣溫（16-26℃）則對(duì)應(yīng)著較低的戶均用電量，高溫（27-37℃）和低溫（4-15℃）分別對(duì)應(yīng)著較高的用電量均值，用電量對(duì)于高溫的敏感程度比低溫更強(qiáng)。

升溫階段：17℃-25℃為不敏感區(qū)域，整體用電增幅變化處于13%以下；27℃為初始敏感點(diǎn)，用電增幅為18%；32℃為炎熱敏感點(diǎn)，用電增幅達(dá)36%；37℃為極端敏感點(diǎn)，用電增幅高達(dá)39%。

降溫階段：25℃-12℃為不敏感區(qū)域，整體用電增幅變化處于14%以下；11℃為初始敏感點(diǎn)，用電增幅為23%；7℃為寒冷敏感點(diǎn)，用電增幅為27%。

5 分析應(yīng)用

5.1 設(shè)計(jì)重過(guò)載預(yù)測(cè)模型

根據(jù)分析結(jié)論，設(shè)計(jì)了氣溫與重過(guò)載臺(tái)區(qū)雙因子預(yù)測(cè)，應(yīng)用邏輯回歸建立了運(yùn)行公變臺(tái)區(qū)重過(guò)預(yù)測(cè)模型。

5.2 開(kāi)展預(yù)測(cè)模型數(shù)據(jù)驗(yàn)證

運(yùn)用2017年7月的氣溫?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)行臺(tái)區(qū)重過(guò)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際重載臺(tái)區(qū)數(shù)目一致性達(dá)到82%，證明了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

6 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)氣溫與客戶用電行的分析為配電網(wǎng)迎峰度夏和迎峰度冬提供了重要的參考因素，其分析算法和預(yù)測(cè)結(jié)果，能夠有效指導(dǎo)供電公司臺(tái)區(qū)運(yùn)維工作。通過(guò)測(cè)算出的用電量與氣溫變化的炎熱敏感點(diǎn)和寒冷敏感點(diǎn)，可預(yù)測(cè)區(qū)域負(fù)荷增長(zhǎng)和降低程度，明確負(fù)荷增長(zhǎng)區(qū)域、臺(tái)區(qū)、街道等，預(yù)測(cè)重載臺(tái)區(qū)，能夠指導(dǎo)電網(wǎng)運(yùn)維部門提前調(diào)配運(yùn)維人員、設(shè)備和值班策略，提前做好重載臺(tái)區(qū)檢修維護(hù)工作，提高負(fù)荷變化情況下臺(tái)區(qū)供電能力。為公司經(jīng)營(yíng)決策、電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)水平提升提供更有效支撐。

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