本文關(guān)鍵詞： 預(yù)測 用電量需求 驅(qū)動因素 信用度評價 大數(shù)據(jù)平臺　出處：《電測與儀表》2017年14期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：結(jié)合廣東省某市歷史用電量數(shù)據(jù),通過行業(yè)細(xì)分,設(shè)計了基于行業(yè)用電特性的電力市場用電量需求分析預(yù)測模型的總體架構(gòu),包括基于大數(shù)據(jù)平臺的云計算技術(shù)架構(gòu)設(shè)計,可有效解決“數(shù)據(jù)孤島”的弊病�；谠摷軜�(gòu)和實(shí)例分析,討論了幾種常用的電量分析預(yù)測方法,包括行業(yè)驅(qū)動因素法、電力彈性系數(shù)法和電力相似月法等,給出了相應(yīng)的預(yù)測過程和預(yù)測結(jié)果。然后,結(jié)合電量分析,進(jìn)行了行業(yè)信用等級評價及景氣指數(shù)分析模型的研究。最后,基于模型設(shè)計,探討了電網(wǎng)-用戶-售電商三方在市場競爭機(jī)制下的供需互動關(guān)系。所設(shè)計的模型可為市場營銷服務(wù)策略的制定、電費(fèi)回收、行業(yè)信用度評價及預(yù)警提供數(shù)理依據(jù)和模型,提高市場分析決策的能力。
[Abstract]:Based on the historical data of electricity consumption in a certain city of Guangdong province, the paper designs the overall framework of electricity demand analysis and prediction model based on industry characteristics through industry subdivision. This paper includes the design of cloud computing technology architecture based on big data platform, which can effectively solve the problem of "data island". Based on this architecture and case analysis, several commonly used methods of electricity analysis and prediction are discussed. Including the industry driving factor method, power elasticity coefficient method and power similar month method, the corresponding forecasting process and prediction results are given. Then, combined with electricity analysis. The industry credit rating evaluation and prosperity index analysis model is studied. Finally, based on the model design. The interaction between supply and demand in the market competition mechanism is discussed. The model can be used to formulate the marketing service strategy and recover the electricity charge. Industry credit evaluation and early warning provide mathematical basis and model to improve the ability of market analysis and decision-making.
【作者單位】： 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局;
【分類號】：F426.61
【正文快照】： 0引言基于大數(shù)據(jù)平臺模式下建立科學(xué)合理的電量分析預(yù)測管理辦法具有重要意義,有助于電力市場營銷部門制定有效的購售電策略,及電網(wǎng)企業(yè)充分挖掘潛在的用電用戶,更加科學(xué)合理地進(jìn)行錯峰供電�；诖髷�(shù)據(jù)分析技術(shù)的電力市場用電量信息與多源信息的特性及之間關(guān)系的研究顯得尤為

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