浅谈提高电量预测准确率的措施
浅析如何提高电能计量准确性

浅析如何提高电能计量准确性摘要:随着我国社会经济的不断发展,电力行业迎来了发展高潮。
作为供电企业收入来源的主要支柱,电能计量既对供电企业健康发展有重要意义,又是供电企业日常工作中基本的工作内容。
近几年,供电企业对电能计量准确性的关注有了一定提升。
但是,由于电力系统自身的复杂性,实际操作中电能计量上会存在一定的偏差,对企业的经济效益和供电行业的健康发展带来了一定影响。
关键词:电能计量;准确性;建议1 前言在电力企业发展过程中,电能计量工作十分基础且重要,只有做好电能计量工作,才能够为电力企业运行提供资金支持。
然而通过对电力企业的分析,发现其在开展电能计量工作时,还存在着很多问题,降低了电能计量准确性,对自身可持续发展产生了不良影响,因此,找出提高电能计量准确性的方式方法很有必要。
2 影响电能计量准确性的因素2.1当前电能表存在技术缺陷当前的大部分企业和用电单位在电能计量方面,使用的都是较为传统的电能表进行计量,这种电能表基本上都是我国在原本工业基础较为薄弱的时期所确立的,电能表对于一些电力系统中的干扰因素排除较差,常常会出现电能计量不准确的情况。
电能表的技术缺陷,首先体现出来的是对于电流互感器的敏感性考虑的较低,在当前大多数的电能表计量过程中,都会使用电流互感器来判断电路中电流的使用情况,当时在使用电流互感器过程中,互感器本身在线路绕组较少的情况下会出现电流的消耗,但是电能表在记录电能消耗量时往往会将这部分消耗的电能给忽略不计,在传统的小功率用电背景下,这种电能表提供的数据是具有一定的参考价值的,但是随着用电整体用电量的增加,这种互感器绕组上是技术缺陷,会导致电能计量整体出现较大的误差,所以当前是不再适用的。
另一方面,是电能表的制作问题,从我国当前的工业发展水平,电气制造企业都能够完成,但是在电能表投入社会使用过程中,由于各个制造企业的技术方面存在一定的差异,有些部分地区同时会使用多个厂家生产的电能表,由于在材料、工艺以及技术精度方面存在差异,造成了这些电能表在综合使用的过程中存在误差累积的作用,同时还会对电能表的本身造成损耗,最终导致电能计量工作存在较大的缺陷。
电力计量准确性提升措施研究

电力计量准确性提升措施研究摘要:为了不影响居民日常使用电能,我国不仅要大量的发电,而且更应该提升电力计量的准确性,这也可以保证企业经济效益,提升供电公司服务质量和水平,实现供电公司可持续发展战略。
供电企业最主要的工作就是电量的计算。
准确的计算和测量电力使供电公司的管理水平提高,并且有助于提升供电公司的经济效益,对于整个社会都具有巨大意义和作用。
关键词:电力计量;准确性;效益电力管理工作实际运转的时候电力计量设备十分重要,一般来说电力计量是把用户所用的电量进行合理的统计,并做好记录。
供电企业需要以用电量作为参照依据,从收费标准入手开展收费工作,通常这成为了供电企业的重要经济来源。
供电企业必须要做好电量计算,让计量工作更加准确。
只有关注这一方面,才会从根本上实现企业经济发展,让供电企业获得进步空间。
一、电力计量工作问题通常情况下,电力计量涉及了比较复杂的过程,这会受到多个因素的影响,导致电力计量发生很大的偏差,在一定程度上让企业经济出现损失。
所以,我们应该针对电力计量准确性影响因素进行详细分析:1.负载量过大造成电力计量不准确最主要的原因是电力过大超负荷。
没有正确的选用CT,把负荷率降低了下去,但是却加大了负荷量,因此就发生了超负荷的情况[]。
虽然CT有很高的精准度,可是如果使用精确率低的设备来配合运转,还是会产生很大的误差。
2.互感误差互感器也决定了会产生电力计量的误差。
互感器的压降随时控制着电力计量的数据的准确性。
3.无表估算有些居民使用的电力较少,而且负荷率很低,所以用户用电都是没有规律可言,电力公司管理也不得当,也是造成电力计量不准确的原因之一。
4.装置自身问题很多地区受到位置、条件的影响,都没有安装相应的计电设施和电流感应器,造成二次负荷量过大,影响到电力计量数据,致使误差增大。
电表里的线路也存在降压或者移动的情况,致使取得电量的数据不准确,影响电力计算数据的因素有很多。
所以必须要做好相应的预防措施,把误差降到最小。
电力负荷预测的算法优化与准确性提高

电力负荷预测的算法优化与准确性提高随着社会的发展,电力已成为现代生活和工业生产中不可或缺的重要能源。
准确预测电力负荷是电力系统运维和规划的重要任务之一。
电力负荷预测的准确性直接影响着电力系统的稳定运行和合理调度,因此,算法优化和准确性提高对于电力负荷预测具有重要意义。
首先,电力负荷预测涉及到时间序列数据的分析与建模。
基于历史数据的分析可以为未来的负荷预测提供有力依据。
在算法优化和准确性提高方面,需要重点考虑以下几个方面:数据预处理、特征提取、模型选择和参数优化等。
数据预处理是电力负荷预测的第一步,主要包括数据清洗、异常值处理和数据平滑等。
清洗数据可以去除噪声和异常值,保持数据的一致性和完整性。
同时,对于不完整的数据,可以采用插值法进行填补。
异常值处理则是对于极端数值进行识别和修正,以保证预测模型的准确性。
数据平滑主要使用滑动平均或指数平滑等方法,消除不必要的波动,使得数据具有更好的稳定性。
在特征提取方面,针对电力负荷预测问题,可以通过时间特征、季节特征和节假日特征等进行建模。
时间特征指的是每天、每周、每月或每年等时间单位对电力负荷进行建模,以识别出周期性模式。
季节特征考虑到季节变化对电力负荷的影响,例如夏季用电高峰和冬季用电低谷。
节假日特征则是根据特殊的假期或活动对电力负荷进行建模,以识别出与假期相关的负荷变化。
模型选择是电力负荷预测的核心问题,影响着预测模型的准确性和可靠性。
常见的预测模型包括ARIMA模型、神经网络模型和支持向量机模型等。
ARIMA模型适用于具有明显线性趋势和季节性变化的数据,适用性灵活,但对数据平稳性和阶数选择要求较高。
神经网络模型是一种非线性模型,能够自动寻找数据中的复杂关系,但对于数据量较小的情况下容易产生过拟合问题。
支持向量机模型是一种基于统计学习理论的预测模型,具有较好的泛化能力,但对于参数选择和核函数选择要求较高。
因此,在选择模型时,需要综合考虑数据特点和模型优劣进行权衡。
提高电能计量准确性的方法研究

提高电能计量准确性的方法研究随着我国经济的快速发展,电能的计量准确性愈发受到广大人们的关注,因为这事关到国民经济运行和电力发展的全局性问题。
提高电能计量准确性是保证工业生产和谐运行,实现能源节约和减排的一项重要任务。
下文就从以下几方面来探讨提高电能计量准确性的方法。
一、规范质量检验质量检验是保障电能强制计量的重要手段。
目前,盲目的质量检验不能成功地提高电能的计量准确性,反而会降低工作效率和增加成本。
为此,我们应加强对计量设备的管理,明确质量检验的意义,规范质量检验的工作程序,严格考核质量检验人员的业务水平,提高质量检验的科学水平和效率。
此外,应对每个环节的质量管控进行有效的跟踪和核查,以确保所有计量设备和过程均符合质量管理要求。
二、改进计量装置计量装置是电能计量的关键环节。
在改进计量装置的过程中,需要突出各个环节的改进,包括测量器件、模拟量和数字量更换、统计安全阈值合理设定、计算器存储空间扩容等。
此外,应适时进行维护、保养和更新。
为了保证计量装置的工作有效性,我们应依托高新技术改进现有计量装置,同时也要注意质量检验的科学化、数字化、精细化,让计量装置得到更好的应用。
特别是对高科技设备等进行常规性的维护保养、定期的检测误差和环境影响等,有利于提高电能计量的准确性。
三、统计误差修正误差校正是提高电能计量准确性的关键,它是因误差时的修正和调整。
在误差校正中,不仅要正确选择标准电能计量设备,而且需要结合实测误差数据,合理选择修正方法,准确计算误差校正量。
同时,也要注意用累积误差来评估电能计量装置的准确性。
针对误差校正,应采取科学化的方法,将所有误差都纳入统一管理,针对不同情况,根据所需规定的统计方法得出误差校正值,实现误差的精确校正,提高计量精度的同时提高计量装置的使用寿命。
四、任务体系完善任务体系是电能计量的保障体系,它是对电能计量工作的全方位、全过程全面规划和管理。
为了提高电能计量准确性,应加强任务体系的建设,在精益求精、不断追求卓越的基础上,完善各个环节的任务体系,制定计量工作的具体任务,明确各个实践被动者的职责,协同工作,进一步提高电能计量精度,加强对电能计量工作的监督和管理。
提高电能量采集系统数据准确率的措施

提高电能量采集系统数据准确率的措施摘要:电能量数据是供电企业经营质量和发展建设最重要的支撑数据之一,对客户用电行为、负荷波动特征、电费回收、窃电分析、线损计算等工作的顺利开展具有重要意义。
大数据时代背景下,供电企业对电能量数据的质量要求越来越高,提高电能量采集系统数据准确率对提升企业的优质经营和安全生产水平具有重要作用。
关键词:电能量;采集系统;数据准确率;措施引言智能电网需要大量的电力数据,但配电系统中的电力统计表必须由每个家庭使用,因此数量众多,电表位置复杂,配电非常分散,而且安装时间长一种使用4G/GPRS和红外通信技术自动复制计数器的网络系统,但由于旧城区和农村地区计数器的多样性和分散性,复制过程很难实现自动化。
手持全球定位系统获取电力数据的技术,但由于全球定位系统本身的定位精度问题,以及一些用户的仪表将安装在非常接近的位置,不可能单独将一个仪表与用户完全匹配基于J2EE体系结构的电力信息采集系统软件是从单个软件设计的,但不是从硬件实现的角度设计的,无法改进实际环境中的电力统计数据,实际使用需要。
1.造成通信中断数据不刷新的要因分析(1)对运维人员培训进行绩效考核,因此运维人员培训不到位也是造成通信中断数据不刷新的因素之一。
(2)能量管理系统与电能量采集系统中CT变比数据的一致性,针对2019年2月电能量采集系统中的101个错误数据,找到相应的线路CT,并与站内台账对比,发现变比数据均正确,因此排除CT变比配置错误的末端因素。
(3)因为电表数据不刷新24h以上,会影响当日母线电量平衡率指标的计算,所以按照现场异动后24h内未修改系统参数判定为异动更新不及时的原则,汇总和统计由电表间隔调整、更换电表导致的现场异动信息不及时更新造成的电量数据不刷新情况。
现场异动信息未及时更新是导致电量数据不刷新的主要因素,尤其在2019年,该因素导致电量数据不刷新情况呈现增长趋势,因此末端因素“现场异动信息未及时更新”是导致系统数据不刷新的主要因素。
浅议提高电网负荷预测准确率措施

一
三 、提 高电网负荷预 测准确率的几个措施或方法
( 一 )密切 与气象部 门的联系与沟通 。由于气候和天气会影响电网
负荷预测准确率 , 所 以电网系统需要时时地关注天气情况以及气候变化 更替对气温的影 响。在我 国,负责天气情况预报工作 的是气象部门 ,他 们会第一时间把 国内各个地 区的天气情况进行详细地预报 ,因此 ,电网 要密切与气象部 门的联 系,只有这样他们才 能获得完整和相对准确的有 关天气情况的数据和资料 ,及时做好应对气候变化 的各项准备工作 ,以 提高电网负荷预测的准确率 。
际工作 中所遇到的困难和问题 ,可 以更加及时 、准确地使 问题与 困难得
电网负荷预测 准确率 。国家 电网是一个庞 大的系统 ,因为它的垄 断l 生和 地区复杂性 , 使得它下设和管理着成千上万个地方电厂。这些 电厂因为 情况各 不相 同,管理起来也存在着不同的方法 。有小部分的电厂存在着 管理方 面的缺 陷,工作流程混乱 ,导致 电厂容量过大 ,由于电网负荷预
顺畅同时也 造成 了数据不能得到及时上报 ,好多 的应对措施具有 了滞后 性 ,问题根本不能在第一时间得到解决和处理。
参 与,只有更加系统和完整地学 习和掌握好电网负荷预测方面的理论知 识, 才能熟练地操作电网负荷预测管理软件的程序操作 ,才能在真正进 行 电网负荷预测数据上报时做到心 中有数 ,才能不慌不乱 ,预测 的准确
国家电网系统的一项重要工作。
二 、都有哪些 因素会影响到 电网负荷预测准确 率
( 一) 气候和天气会影响电网负荷预测准确率。气候 方面的影响主 要是表现在一年 四季 的气温变化 , 气温会 随着季节的更替而不 同,故而 对电网负荷 预测准确率产生的影 响也不尽相 同;天气方 面对电网负荷预 测准确率的影 响则主要表现在降雨上 ,尤其是在每年的夏季酷热难耐 , 到了暑期则是 天天下雨 ,致冷 、除湿 的夏季常用家电…
浅析提高电能计量的准确性措施

浅析提高电能计量的准确性措施我国电力行业发展极大的促进了经济的发展,可以说,近些年来的电力水平不断快速进步。
在飞速发展的同时,人们更多的关注电能计量的准确性,其准确与否直接影响人们的生产与生活。
作为电力行业对电量计量的有力工具,电能计量与企业经济效益、用户利益相挂钩。
在电力企业快速发展的同时,一定要注重计量的准确性,这样才能科学的数据采信度,实现企业自身经济效益,更能保证人们的利益,实现经济与社会双效统一,推动市场经济进步。
电力系统只有不断重视计量工作,才能在行业发展中,树立良好形象。
文章主要通过对影响电能计量准确性各种因素的分析,进一步阐述准确计量的重要意义,同时提出有力提升电能计量准确性的一般方法与措施。
标签:电能计量;准确性;误差;措施电力生产各个环节,均能用到计量功能,特别是在生产、销售、运行的流程中,电能的计量直接影响电力稳定性,所以这是一个相当重要的环节。
电能在其流通的每一个环节上,不论是生产还是输送,最终到达客户,各个阶段的运行,都离不开计量,准确的电能计量能够针对性的有效测量电力使用情况。
人们生活水平越来越高,电能在生活中的应用无处不在,人们最为关注的就是电力问题,也是非常敏感的社会性焦点话题,所以说,电力系统只有在计量上做到公平合理,通过高科技手段完成各个流程建设,通过精准的测量,拉近与群众的关系,稳定客户资源,挖掘企业经济新增长点,通过对用户数据的把握,建立准数据库,通过精确营销,使用户更加稳固,在行业分析中占据主导地位。
电能计量通过对数据的分析整理,实现准确精算各方利益,使用户与企业利益达到均衡关系。
良好准确的计量也是电力行业占据市场的重要条件,其计量能力好坏,也决定了企业的市场前景与发展动力,能最直接的反映出企业的市场能力标准。
只有在实践中,不断总结经验,解决不利因素制约,才能充分认识到电力计量工作准确性的重要意义,才能促进供电企业在提高生产效率的同时,保证人们群众根本利益,更加符合我国可持续发展的总体战略要求。
浅谈电网规划之电力电量预测

浅谈电网规划之电力电量预测摘要:用电量预测是电网规划中的一个重要内容,对城市中长期用电量进行准确预测关系到一个城市的发展,关系到供电企业对电力的输送、调度等问题。
在电力需求关系不断改变的情况下,电力负荷特性也出现一些新的变化规律。
把握好负荷特性新规律,考虑影响用电量的相关因素,对于提高用电量预测精度十分必要。
关键词:电网规划;电力电量;预测1行业用电增长法行业用电增长法是通过探讨行业用电中产业结构的变化和因技术革新和社会进步带来的各种产业类别的电力变化来进行预测的方法。
行业用电增长分析法是以国民经济的行业划分为基础,分行业进行电力需求预测,再累计相加得到总的电力需求。
它是电力企业广泛使用的传统的电量预测方法。
国民经济行业用电分类将全社会分为各行业用电量和城乡居民生活用电两大类,这两大类又分为若干项,具体可划分如下:第一产业=农、林、牧、渔业,第二产业=工业+建筑业,第三产业=交通运输、仓储和邮政业+信息传输、计算机服务和软件业+商业住宿和餐饮业+金融、房地产、商务及居民服务业+公共事业及管理组织。
城乡居民用电量=城镇居民+乡村居民全社会用电量=各行业用电量+城乡居民生活用电=第一产业用电+第二产业用电+第三产业用电+城乡居民生活用电。
预测步骤:向统计局、经信局等政府部门收集各行业的产品产量及产值计划,预测各行业的用电量。
此种预测方法是以同一区域同一时期国民经济发展规划的第一、二、三产业的产值为基础,并综合分析近年各产业产值的变化趋势而计算出的,因为国民经济发展规划是政府计划部门在收集多方面的资料,综合多方面的因素而制订的比较权威的规划,因此用该法预测的电量是比较准确的。
该预测法的关键在于把握好各行业的产能变化趋势,即要考虑前几年的变化规律,还要考虑电价、技术革新、社会发展和人民生活水平以及国家产业政策多方面因素对各产业产值变化的影响。
2现代的模糊预测方法较之传统的负荷预测方法,现代的模糊预测方法在预测过程当中考虑到的各类社会、自然因素比较多,能够显著的降低传统负荷预测的误差,在21世纪,这些新兴的预测科学理论正在逐渐的发展起来。
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浅谈提高电量预测准确率的措施
【摘要】电量预测是电力系统发电计划的重要组成部分,是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提,是电力系统经济运行的基础。
因此,提高电量预测准确率具有重要意义。
本文分析了提高电量预测准确率的意义和影响因素,并探讨了提高电量预测准确率的措施。
【关键词】电量预测;准确率;提高
一、提高电量预测准确率的意义
电力电量预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。
电力电量预测的含义有:(1)指按照在国家机关、企业、居民等用户处的各种用电设备。
(2)指描述上述用电设备所消耗的数值。
电力电量预测包括了对未来电力需求量(功率)的预测和对未来用电量(能量)的预测以及对负荷曲线的预测。
电量的预测根据时间的长短划分,可以分为长期预测、中期预测、短期预测。
长期预测和中期预测主要是为了对电力企业在未来较长时期内的发展进行科学性、前瞻性的规划,如发电机组是否需要增加等等。
提高电量预测准确率的意义主要体现在以下几个方面
(一)同业对标指标考核的要求
同业对标指标要求电量预测准确率达到97%,但实际预测往往只能达到95--96%左右,离考核目标有一定的差距,需要找到突破口完成该项指标。
(二)掌握售电市场变化的依据
电量预测准确率提高能很好地为我们供电企业掌握售电市场提供依据,通过预测了解各种类型客户的生产运行情况、资金周转情况,能及时了解到政府的各项宏观调控政策,为领导决策提供一定的依据,为电网发展提供方向。
(三)保证电费足额回收的参考
电费回收任务同样是一项权重较大的同业对标指标,如果不能及时地了解各行业的市场情况,在预付电费不太充足的情况下,很可能会形成欠费,如果及时掌握了市场行情,可以指导工作人员与客户沟通随时增、减预付电费,防止形成欠费和未达账项。
二、电量预测准确率的影响因素
(一)电量预测人员水平有限
电量预测工作人员对预测方法选择及后期修正存在盲区,造成电量预测工作的方法选择与应用不正确,导致预测数据出现偏差。
(二)大用户关停变化较难掌握
电量预测工作中,对大用户用电量的预测往往是一个地区预测过程中的重中之重,特别是发展较为落后地区一两个大型企业占总用电量20%以上,一旦出现大用户突然降低负荷或关停现象,这就对电量预测的准确率造成了影响。
(三)电量预测无标准化流程
电量预测工作是一个涉及多个环节的生产管理工作,无标准工作流程,导致电量预测工作的衔接和信息的传递不通畅。
加强工作流程的管理工作力度,做好基础数据管理,及时向厂商沟通、联系,发现问题及时解决。
(四)恶劣天气、电网事故的影响
电网遭受恶劣天气影响,电网卡口压限负荷及电网事故停电,将直接影响电量预测准确率。
所以恶劣天气、电网事故在电量预测的准确率中是十分关键的因素,一定要高度的重视。
三、提高电量预测准确率的措施
(一)做好气象与气象负荷关系的材料积累
与气象站建立有效的沟通机制,准确掌握天气的变化,并根据历史类似天气负荷变化情况材料进行预测。
同时记录每年不同时期,气象与气象负荷之间的一些联系。
如夏季温度上升、冬季气温下降,及不同季节典型晴天、雨天等,建立它们与气象负荷变化相关联的档案资料,制成表格,以供查询。
并通过对收集材料的分析逐渐掌握这期间的规律,当对类似天气情况进行预测时可依据此材料对预测结果进行修正,提高短期电量预测准确率。
(二)采用适当的电量预测方法
1.季节比例模型
季节比例模型是在一个周期的特定部分中,被预测变量的总量和周期内总量的比例为常数,利用历史数据确定常数后,通过一个周期内前半部分的数值来预测后半部分未知的数值。
2.多元模糊线性回归模型
在日常生活中,客观事物所产生的变化都是由于受到多种因素的影响所产生
的结果,在多种影响因素中,有主因起主导作用,同时其他因素的影响作用也不可或缺。
在影响售电量变化的因素中,主因为国民经济发展状况,同时还与售电单价、供电的可靠性、社会用电的容量及服务的质量等多种因素相关。
采用多元线性回归分析法,通过易于接受的分析模型,为电力预测提高科学依据。
3.神经网络方法
由神经网络方法所预测出来的电力电量和实际产生的电力电量的之间的相对误差值是非常的低,神经网络方法中出现误差的原因主要有两点(1)实际数据统计出现误差。
对于实际电力电量数据的统计也有可能出现误差,这也就会导致电力电力预测中神经网络方法中出现误差。
(2)神经网络方法中样本不断的增多。
随着我国科学技术的不断进步,我国神经网络方法中网络训练的方法也在不断的进步,网络训练的样本也就越来越多。
然而,随着这个神经网络方法中网络训练的样本越来越多,电力电量的预测也就会存在一些误差,虽然会存在误差,但是也导致了神经网络方法的技术越来越高,那么,预测的精准度度也就会越来越高。
4.定性与定量结合的方法
关于以往的对于售电量预测决策模型体系,已经无法满足当前的售电量预测的需求,因此,通过研究本人克服了目前很多电力企业对售电量的预测仅凭借营销人员或高层领导的直觉和经验来估算存在的弊端,从定性和定量相结合的两个方面进行预测,具体流程如下:
首先,从电力系统的数据库中读取出以往存储的基础数据,然后根据相关预测据侧模型理论进行预测,如季节比例模型理论、改进的BP网络模型、多元模糊线性回归模型来分别预测出各个细分市场下一阶段的售电量的情况。
利用以上三个模型的预测值作为组合预测模型的输入,可以求出各细分市场下一月的售电量的预测值。
其次,根据上面提供的预测值,以及我们分析过程中存在误差值,来分析预测值是否可靠。
如果可靠将各个细分市场售电量的预测值的综合与电网的供电能力进行比较,如果出现两者相差过大,则说明电网供需不平衡,就需要电力企业马上进行处理,调整这种供需不平衡的状况。
一般情况下有两种方式科供选择,第一,可以提高电网的供电能力;第二,可以减小各个细分市场的售电量。
如果不可靠工作人员继续进行修正。
(三)做好电量预测方案
第一,要实时关注国家的宏观经济走势,准确掌握经济脉搏及电能需求增长和国家、社会发展之间的关系;第二,要保持清醒的思路。
当经济呈现快速发展的趋势时,制定的预测方案会过高,在这种形式下,就应该发现各种潜在的制约条件、当经济呈现缓慢增长的趋势时,预测的方案则会偏低,这是就应该看到更多的有利因素;第三,对我国经济的周期波动对用电量的影响进行分析,对本地的实际经济情况进行客观的评价;第四,不断发现用电增长和最大负荷之间的变化规律;第五,预测的方案需要根据实际的不同情况作出一定的修正。
(四)建立预测“数据库”
首先需要建立一个详实的基础数据库,通过对历史数据的分析,找出客观规律,才能提高电量预测准确率。
需要收集的资料,主要有历年总售电量,月季年售电量同比增长率等,并对月季年售电量同比增长率进行分析,可以提高居民、一般工商业及农业用电电量预测准确率。
同时,通过电量增长趋势的分析,可以判断出市场、国内外环境、政策等因素影响对高载能行业电量增长情况的影响。
(五)走访大客户,深入了解生产经营情况
成立电力市场调研服务小组,全面开展市场调研工作,逐个走访高载能用电客户,了解客户产品销售、积压情况、资金流转情况等。
加强对大工业用电客户、地方电厂的管理,杜绝无序生产。
通过开展计划完成情况及负荷曲线特性的实时、对比分析,不断总结、纠偏,提高对大工业客户及地方电厂的用售电管理水平。
掌握客户生产经营中存在的困难与需求,有针对性的提出解决措施,形成“一厂一策”的服务手册,重点了解客户故障停炉、计划检修、计划恢复或计划新投容量、时间等,加强分析与评估,则可提高大工业电量预测准确率。
参考文献
[1]王奕萱.基于统计特征量和支持向量机的短期售电量预测研究[J].华北电力技术,2013年12期.
[2]张喆,吴知非,禹建丽.电力电量预测的神经网络方法[J]. 统计与决策,2008年4期.。