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公开(公告)号：CN109829756A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910046971.2
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供的一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统，可以确定目标时间范围；在历史售电量数据对应的历史随机项序列中，获得与所述目标时间范围对应的各历史随机项的取值，其中，所述历史随机项序列是根据季节调整法对所述历史售电量数据进行分解后得到的；根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值；根据所述目标时间范围的售电量的随机项的取值和所述历史基准值，确定异常因素对售电量的影响值。本发明实施例通过季节调整法对历史售电量数据进行合理的分析和计算，保证了受异常因素影响的售电量的影响值的有效性。
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公开(公告)号：CN107220851A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710379825.2
申请日：2017-05-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06N20/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于X13季节调整和因素回归的售电量预测方法及装置，对历史售电量数据进行预处理，利用X13季节调整算法将预处理后的售电量序列分解为趋势项、季节项和随机项；根据各子序列的影响因素和曲线特征采用预测算法分别进行预测，为保证趋势项预测精度和鲁棒性，采用多种算法分别进行预测；将各子序列的预测结果加和重构得到售电量预测结果，最后在多种预测结果中综合选择性能最优的预测结果；同时本发明实施例还充分考虑了一些影响因素对各分解项的影响；因此，采用本实施例的方案得到的预测结果精度更高。
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公开(公告)号：CN107220764A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710378514.4
申请日：2017-05-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于前导分析和因素补偿的售电量预测方法及装置，首先对原始售电量数据进行预处理，提升了建模数据质量；然后利用X13季节调整算法得到了售电量数据的趋势项、季节项和随机项三个子序列，在利用相关性分析深入研究各子序列影响因素的基础上，通过对子序列预测结果进行重构得到预测时间售电量的预测值；其中趋势项预测考虑了影响趋势项的相关指标并且采用多种机器学习算法分别进行预测，随机项预测考虑了春节因素及随机项因素，在外部因素变化异常的情况下也能实现精准的售电量预测；最后采用基于AHP的综合评价方法在四种加和结果中得到最具预测性能的预测结果。因此，采用本实施例的方法提升了售电量预测精度。
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公开(公告)号：CN106651055A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611260341.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本申请公开了一种短期售电量预测方法，包括：步骤S1：获取电力公司在预测月已发行用电量的低压用户的发行电量以及已发行用电量的高压用户的发行电量；步骤S2：获取电力公司在预测月未发行完用电量的高压用户在预测月的未发行时间段，并根据未发行完用电量的高压用户的历史日预售电量预测未发行完用电量的高压用户在未发行时间段内的电量，得到高压用户未发行时间段的电量；步骤S3：将低压用户已发行用电量、高压用户已发行用电量以及高压用户未发行时间段的电量进行求和，得到电力公司在预测月的售电量预测值。日度发行电量和日度预售电量数据准确反映近一段时间外部因素的变化情况，有效提高预测精度。本申请还公开了一种短期售电量预测系统。
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公开(公告)号：CN112541662B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202011400419.8
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电费回收风险的预测方法及系统，该方法为：根据预先获取的目标用户在预设时间段内的用电量时间序列，确定目标用户的用电量趋势项曲线；利用用电量趋势项曲线，确定目标用户的用电趋势，以及确定用电趋势对应的第一预设指标值；按照目标用户的产业类别选择第二预设指标值；根据目标用户的多种经营状况信息，分别确定每一种经营状况信息对应的第三预设指标值；将第一预设指标值、第二预设指标值和所有的第三预设指标值输入预设的电费回收风险预警模型对目标用户进行电费回收风险预测，预测目标用户的电费回收风险等级。通过多方面因素的指标预测电费回收风险，提高评估电费回收风险的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600173B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710060833.0
申请日：2017-01-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供的分布式光伏电源负荷渗透率的估算方法及装置，首先分别对不同天气类型的主网负荷特征曲线和分布式光伏发电功率特征曲线进行曲线拟合，得到主网负荷特征曲线和光伏发电功率的显式表达式；通过面积积分法求取不同天气类型和不同时间段售电量理论值和分布式光伏发电量的理论值；再基于待计算月度的晴天天数，售电量和分布式光伏自发自用电量，计算晴天以及晴天预设时间段的分布式光伏负荷渗透率，从而得到更细维度的分布式光伏电源负荷渗透率，更好的反映了不同天气类型和时间段分布式光伏对电网负荷的影响，能够支撑电力公司准确评估分布式光伏对主网负荷运行的影响，进而促进电网的平稳运行。
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公开(公告)号：CN106600173A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201710060833.0
申请日：2017-01-25
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供的分布式光伏电源负荷渗透率的估算方法及装置，首先分别对不同天气类型的主网负荷特征曲线和分布式光伏发电功率特征曲线进行曲线拟合，得到主网负荷特征曲线和光伏发电功率的显式表达式；通过面积积分法求取不同天气类型和不同时间段售电量理论值和分布式光伏发电量的理论值；再基于待计算月度的晴天天数，售电量和分布式光伏自发自用电量，计算晴天以及晴天预设时间段的分布式光伏负荷渗透率，从而得到更细维度的分布式光伏电源负荷渗透率，更好的反映了不同天气类型和时间段分布式光伏对电网负荷的影响，能够支撑电力公司准确评估分布式光伏对主网负荷运行的影响，进而促进电网的平稳运行。
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公开(公告)号：CN113610409B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110925816.5
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06N20/10
Abstract: 本申请提供一种电费回收风险预警方法及装置，基于行业发展趋势预测模型获取用户所在行业在当前收费月的行业发展趋势预测值；获取用户前一收费月的电费金额，历史电费缴纳数据和业扩办电数据；将获取的所有数据作为电费回收风险预警模型的输入，输出当前收费月产生电费滞纳金的概率值；若概率值处于风险预警范围内，生成预警信息。本方案中，利用行业发展趋势预测模型和电费回收风险预警模型，预测用户在当前收费月产生电费滞纳金的概率值，综合考虑用户所在行业的行业发展趋势预测值，以及用户的历史电费缴纳数据和业扩办电数据等信息，实现对用户进行客观、全面地识别，在识别用户为电费回收风险高的用户，提醒负责人员，便于其采取相应措施。
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公开(公告)号：CN109376971A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811631888.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力用户的负荷曲线预测方法及系统，所述方法包括：查找与目标电力用户的待预测日期匹配的目标历史日期；确定与所述目标历史日期对应的采用预设的构建方法构建的目标预测模型；获取所述目标电力用户的待预测日期关联的各个影响参数；将所述各个影响参数传递给所述目标预测模型进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。上述的预测方法，通过查找与所述目标用户的待预测日期相匹配的目标历史日期，并确定与所述目标历史日期对应的目标预测模型，依据所述目标预测模型对所述目标用户的待预测日的负荷曲线进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。实现了对电力用户用电情况的预测。
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公开(公告)号：CN107093109A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710274248.0
申请日：2017-04-24
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种异常高温对售电量的影响分析方法及装置，利用线性插值方法得到目标区域中的月度GDP增速值，使得GDP增速值粒度更细，从而提高计算数据的质量；根据目标月份的最高温度是否大于目标月份最高温度的置信区间的最大值，以及目标月份的售电量增速值是否大于目标月份售电量增速的置信区间的最大值，判断目标月份的售电量是否受到高温影响，保证了对高温对目标月份售电量的影响分析结果的有效性；对于受到高温影响的目标区域，利用目标月份的实际售电量减去售电量置信区间的上限得到售电量的影响变化值，这部分变化值是由于GDP增速和温度的异常造成的，通过计算出GDP增速和高温的影响变化值，从而可以准确计算得到高温对售电量的影响值。
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