[发明专利]一种针对工业大用户业扩报装容量需求的预测方法

说明书

本发明涉及业扩报装，具体涉及一种针对工业大用户业扩报装容量需求的预测方法，基于业务特征，列举出业扩报装的影响因素，并进行数据处理；对处理后的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建大用户业扩报装容量需求测算模型；计算用电类别下的需要系数和同时系数，对不同用电类别用户进行容量预测；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对大用户业扩报装容量需求进行有效、合理预估的缺陷。

技术领域

本发明涉及业扩报装，具体涉及一种针对工业大用户业扩报装容量需求的预测方法。

背景技术

业扩报装是受理用户用电申请，依据用户的用电需求并结合供电网络状况制定安全、经济、合理的供电方案，同时需要确定供电工程投入，组织供电工程的设计和实施，组织协调并检查用户内部工程的设计与实施，最终签订供用电合同，完成装表接电等，是从用户申请用电到实际用电全过程中供电部门业务流程的总称。

目前，在大用户电力报装的过程中，设备容量等参数预留大多采用经验预估的方式，通过工程人员个人的专业积累来评判大用户的报装容量。该方式存在以下缺点：现有通过经验预估的方式，导致评判标准不一，无法形成有效知识库积累，没有有效数据进行支撑，对其他用户未形成有效借鉴；另外，预估结果不可控，既可能因为预留容量不足导致电力供应不能满足实际需求，也可能因为预留容量过大使得电网设备利用率降低。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种针对工业大用户业扩报装容量需求的预测方法，能够有效克服现有技术所存在的无法对大用户业扩报装容量需求进行有效、合理预估的缺陷。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种针对工业大用户业扩报装容量需求的预测方法，包括以下步骤：

基于业务特征，列举出业扩报装的影响因素，并进行数据处理；

对处理后的数据进行相关性分析，并进行特征选择，构建大用户业扩报装容量需求测算模型；

计算用电类别下的需要系数和同时系数，对不同用电类别用户进行容量预测。

优选地，所述影响因素包括用户信息、用电信息、电力数据和经济数据；

其中，所述用户信息包括户名、户号、行业类别、人员数量、注册资金和区域，所述用电信息包括用电类别、供电电压等级和电源点个数，所述电力数据包括每日最大负荷、用电量和容量，所述经济数据包括行业GDP。

优选地，所述进行数据处理，包括：

对数据变量进行无量纲化和字符串编码，通过无量纲化消除量纲影响，使得迭代算法更快收敛；

对类别变量进行有序编码、指定编码和虚拟编码，为模型构建做准备。

优选地，所述对处理后的数据进行相关性分析，并进行特征选择，包括：

构建变量间相关性图谱，通过皮尔逊相关系数确定特征间线性关系的强度和方向，并通过递归特征消除法抽取出表现最好的特征子集。

优选地，所述构建大用户业扩报装容量需求测算模型，包括：

从多元线性回归模型、K近邻模型、集成学习算法模型中选取一种构建大用户业扩报装容量需求测算模型，其中集成学习算法包括袋装法和随机森林。

优选地，所述计算用电类别下的需要系数和同时系数，对不同用电类别用户进行容量预测，包括：

根据用电性质对用户进行分类，提取各用电类别用户的历史负荷数据，计算需要系数和同时系数，对不同用电类别用户进行容量预测。