电力负荷成分指数的分析方法、装置、计算机设备和介质

摘要

本申请涉及一种电力负荷成分指数的分析方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括：按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象；根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量和待分析地区的当日用电变化率；按照预设的比例系数，对当日用电总量和当日用电量变化率进行求和，得到待分析地区的电力负荷综合变量值。采用本方法能够提高对电力负荷的分析结果的准确度。

说明书

技术领域

本申请涉及电力用户服务管理技术领域，特别是涉及一种电力负荷成分指数的分析方法、装置、计算机设备和介质。

背景技术

电力是现代城市的重要驱动力，电力数据也是反映城市经济发展的重要指标。然而现有的电力负荷特性研究与用户实际生产行为变化的联系并不紧密，具体表现在固有波动、天气、是否为工作日等客观因素扰动下的随机负荷起伏未有鉴别和区分。除此之外，我国经济总量快速攀升的同时，发展不平衡问题也越发突出，利润分配在不同行业、不同规模企业上严重失衡，而现有的电力负荷特性研究主要是针对于全社会用电量或者针对某些行业的用电量进行的分析，研究的样本对象不具有代表性，导致对电力负荷的分析结果存在不够准确的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对电力负荷的分析结果准确度的电力负荷成分指数的分析方法、装置、计算机设备和介质。

一种电力负荷成分指数的分析方法，所述方法包括：

按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象；

根据各所述样本对象对应的电量指数系数和各所述样本对象的当日用电量，得到所述待分析地区的当日用电总量和所述待分析地区的当日用电量变化率；

按照预设的比例系数，对所述当日用电总量和所述当日用电量变化率进行求和，得到所述待分析地区的电力负荷综合变量值。

在其中一个实施例中，所述根据各所述样本对象对应的电量指数系数和各所述样本对象的当日用电量，得到所述待分析地区的当日用电总量，包括：

选取一年中的任意一日作为基准日，以所述基准日的加权和作为基准值；

确定各所述样本对象在所述基准日的用电量；

根据所述基准值、各所述样本对象对应的电量指数系数、各所述样本对象的当日用电量和各所述样本对象在所述基准日的用电量，得到所述待分析地区的当日电力负荷成分指数值。

在其中一个实施例中，所述根据各所述样本对象对应的电量指数系数和各所述样本对象的当日用电量，得到所述待分析地区的当日用电量变化率，包括：

根据所述基准值、各所述样本对象对应的电量指数系数、各所述样本对象的当日用电量和各所述样本对象在所述基准日的用电量的比值，得到所述待分析地区的当日用电量变化率。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

根据各所述样本对象的经济关联性系数，得到各所述样本对象对应的第一电量指数系数；

根据各所述样本对象的业扩潜力系数，得到各所述样本对象对应的第二电量指数系数；

将所述第一电量指数系数与所述第二电量指数系数相乘，得到各所述样本对象对应的电量指数系数。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

将国内生产总值作为基准指标；

将所述基准指标与各所述样本对象的用电量指标的时差相关系数，确定为各所述样本对象的经济关联性系数。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

根据各所述样本对象的年化业扩比例和各所述样本对象的容量饱和度，得到各所述样本对象的业扩潜力系数。

在其中一个实施例中，所述预设的筛选规则包括选样空间、选样标准和选样方法。

一种电力负荷成分指数的分析装置，所述装置包括：

第一确定模块，用于按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象；

第一获取模块，用于根据各所述样本对象对应的电量指数系数和各所述样本对象的当日用电量，得到所述待分析地区的当日用电总量和所述待分析地区的当日用电量变化率；

第二获取模块，用于按照预设的比例系数，对所述当日用电总量和所述当日用电量变化率进行求和，得到所述待分析地区的电力负荷综合变量值。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象；

根据各所述样本对象对应的电量指数系数和各所述样本对象的当日用电量，得到所述待分析地区的当日用电总量和所述待分析地区的当日用电量变化率；

按照预设的比例系数，对所述当日用电总量和所述当日用电量变化率进行求和，得到所述待分析地区的电力负荷综合变量值。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象；

根据各所述样本对象对应的电量指数系数和各所述样本对象的当日用电量，得到所述待分析地区的当日用电总量和所述待分析地区的当日用电量变化率；

按照预设的比例系数，对所述当日用电总量和所述当日用电量变化率进行求和，得到所述待分析地区的电力负荷综合变量值。

上述电力负荷成分指数的分析方法、装置、计算机设备和介质，由于是按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出的预设数量的电力用户作为样本对象，这样按照预设的筛选规则筛选确定的样本对象具有较高地代表性，从而可以根据确定的具有较高代表性的样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量和待分析地区的当日用电量变化率，进而可以按照预设的比例系数，对当日用电总量和当日用电量变化率进行求和，准确地得到待分析地区的电力负荷综合变量值，提高了对待分析地区的电力负荷的分析结果的准确度。

附图说明

图1为一个实施例中电力负荷成分指数的分析方法的应用环境图；

图2为一个实施例中电力负荷成分指数的分析方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中电力负荷成分指数的分析方法的流程示意图；

图4为另一个实施例中电力负荷成分指数的分析方法的流程示意图；

图5为另一个实施例中电力负荷成分指数的分析方法的流程示意图；

图6为一个实施例中电力负荷成分指数的分析装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的电力负荷成分指数的分析方法，可以适用于如图1所示的计算机设备。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器，该存储器中存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时可以执行下述方法实施例的步骤。可选的，该计算机设备还可以包括网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器，该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。可选的，该计算机设备可以是服务器，可以是个人计算机，还可以是个人数字助理，还可以是其他的终端设备，例如平板电脑、手机等等，还可以是云端或者远程服务器，本申请实施例对计算机设备的具体形式并不做限定。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种电力负荷成分指数的分析方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

S201，按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象。

具体地，计算机设备按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象。可选的，确定的样本对象可以为各个行业的百分之一个用户。可选的，预设的筛选规则包括选样空间、选样标准和选样方法。可选的，选样空间中的用户需要同时满足以下条件：①具有3年以上的用电时长，若否，则选取自申报装表以来日均用电量排在所有用户前10位的用户；②历史用电量没有或只有少处明显的异常波动或统计错误；③无长时间的空载记录。可选的，选样标准包括选取用电量大、经济相关性高、地位重要度高，且在行业内具有代表性的行业用户作为样本用户。可选的，选样方法包括：①根据样本空间用户前一年的总用电量降序排序，视用电量差异剔除排名若干位外的用户；②选取社会重要度较高的用户；③按国民经济行业分类按相对比例选取各行业中用电量排名靠前的用户补至样本量达目标样本量N。可选的，计算机设备可以取预设数量的3倍到4倍的备选用户作为上述样本对象。

S202，根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量和待分析地区的当日用电量变化率。

可选的，计算机设备可以根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量的乘积值，得到待分析地区的当日用电总量。可选的，计算机设备还可以获取各样本对象在确定的基准日的用电量，根据各样本对象在基准日的用电量和待分析地区的当日用电总量，得到待分析地区的当日用电量变化率。

S203，按照预设的比例系数，对当日用电总量和当日用电量变化率进行求和，得到待分析地区的电力负荷综合变量值。

可选的，计算机设备可以对各样本对象的当日用电总量和各样本对象的当日用电量变化率赋予相同的比例系数，也可以赋予不同的比例系数，再按照赋予的比例系数，对当日用电总量和当日用电量变化率进行求和，得到待分析地区的电力负荷综合变量值。

上述电力负荷成分指数的分析方法中，由于是按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出的预设数量的电力用户作为样本对象，这样按照预设的筛选规则筛选确定的样本对象具有较高地代表性，从而可以根据确定的具有较高代表性的样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量和待分析地区的当日用电量变化率，进而可以按照预设的比例系数，对当日用电总量和当日用电量变化率进行求和，准确地得到待分析地区的电力负荷综合变量值，提高了对待分析地区的电力负荷的分析结果的准确度。

在上述根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量的场景中，在一个实施例中，如图3所示，上述S202，包括：

S301，选取一年中的任意一日作为基准日，以基准日的加权和作为基准值。

具体地，计算机设备选取一年中的任意一日作为基准日，以该基准日的加权和作为基准值。示例性地，计算机设备可以选取一年中的某日t

S302，确定各样本对象在基准日的用电量。

具体地，计算机设备确定上述各样本对象在确定的基准日的用电量。可选的，计算机设备可以根据各样本对象的日用电量统计值，确定上述各样本对象在该基准日的用电量。

S303，根据基准值、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量和各样本对象在基准日的用电量，得到待分析地区的当日电力负荷成分指数值。

具体地，计算机设备根据确定的基准日、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量和各样本对象在上述基准日的用电量，得到待分析地区的当日电力负荷成分指数值。可选的，计算机设备可以根据下述公式

在本实施例中，计算机设备选取一年中的任意一日作为基准日，以该基准日的加权和作为基准值，并进一步地确定出各样本对象在该基准日的用电量，这样可以使得计算机设备根据确定的基准日、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量和各样本对象在该基准日的用电量，准确地得到待分析地区的当日电力负荷成分指数值，从而提高了计算机设备得到的待分析地区的当日电力负荷成分指数值的准确度。

在上述根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电量变化率的场景中，在一个实施例中，上述S202，包括：根据基准值、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量和各样本对象在基准日的用电量的比值，得到待分析地区的当日用电量变化率。

在本实施例中，计算机设备根据上述基准值、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量进行求和，将得到的求和值与各样本对象在基准日的用电量相除，得到待分析地区的当日用电量变化率。可选的，计算机设备可以根据下述公式

在本实施例中，计算机设备选取一年中的任意一日作为基准日，以该基准日的加权和作为基准值，并进一步地确定出各样本对象在该基准日的用电量，这样可以使得计算机设备根据确定的基准日、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量和各样本对象在该基准日的用电量比值，准确地得到待分析地区的当日用电量变化率，从而提高了计算机设备得到的待分析地区的当日用电量变化率的准确度。

在上述根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量和待分析地区的当日用电量变化率的场景中，需要先确定各样本对象对应的电量指数系数，在上述实施例的基础上，在一个实施例中，如图4所示，上述方法还包括：

S401，根据各样本对象的经济关联性系数，得到各样本对象对应的第一电量指数系数。

具体地，计算机设备根据上述各样本对象的经济关联性系数，得到各样本对象对应的第一电量指数系数。可选的，计算机设备可以对各样本对象的经济关联性系数进行归一化，将归一化后的值作为各样本对象对应的第一电量指数系数。

S402，根据各样本对象的业扩潜力系数，得到各样本对象对应的第二电量指数系数。

具体地，计算机设备根据上述各样本对象的业扩潜力系数，得到各样本对象对应的第二电量指数系数。可选的，计算机设备可以对各样本对象的业扩潜力系数进行归一化，将归一化后的值作为各样本对象对应的第二电量指数系数。

S403，将第一电量指数系数与第二电量指数系数相乘，得到各样本对象对应的电量指数系数。

具体地，计算机设备将上述得到的第一电量指数系数与上述得到的第二电量指数系数相乘，得到上述各样本对象对应的电量指数系数。可选的，计算机设备可以直接将第一电量指数系数与第二电量指数系数的乘积值，作为各样本对象对应的电量指数系数，也可以对第一电量指数系数与第二电量指数系数的乘积值取整，将取整后的乘积值作为各样本对象对应的电量指数系数。

本实施例中，计算机设备根据各样本对象的经济关联性系数，能够准确地得到各样本对象对应的第一电量指数系数，根据各样本对象的业扩潜力系数，能够准确地得到各样本对象对应的第二电量指数系数，进而可以将第一电量指数系数与第二电量指数系数相乘，得到各样本对象对应的电量指数系数，由于得到的第一电量指数系数和第二电量指数系数的准确度得到了提高，因此，得到的各样本对象对应的电量指数系数的准确度也得到了提高。

在上述根据各样本对象的经济关联性系数，得到各样本对象对应的第一电量指数系数的场景中，需要先确定出各样本对象的经济关联性系数，在一个实施例中，如图5所示，上述方法还包括：

S501，将国内生产总值作为基准指标。

具体地，计算机设备将国内生成总值作为基准指标。示例性地，计算机设备可以将国内生产总值设为y＝[y

S502，将基准指标与各样本对象的用电量指标的时差相关系数，确定为各样本对象的经济关联性系数。

具体地，计算机设备将上述基准指标与各样本对象的用电量指标的时差相关系数，确定为各样本对象的经济关联性系数。示例性地，计算机设备可以将各样本对象的用电量指标设为x＝[x

式中，r

本实施例中，计算机设备将国内生成总值作为基准指标，将基准指标与各样本对象的用电量指标的时差相关系数，确定为各样本对象的经济关联性系数的过程十分简单，这样能够快速地确定出各样本对象的经济关联性系数，提高了确定各样本对象的经济关联性系数的效率，另外，通过国内生成总值即可反映出不同行业用电量变化与经济的关联性强弱，该过程较为简单，提高了获取不同行业用电量变化与经济的关联性强弱的效率。

在上述根据各样本对象的业扩潜力系数，得到各样本对象对应的第二电量指数系数的场景中，需要先确定出各样本对象的业扩潜力系数，在一个实施例中，上述方法还包括：根据各样本对象的年化业扩比例和各样本对象的容量饱和度，得到各样本对象的业扩潜力系数。

具体地，计算机设备根据上述各样本对象的年化业扩比例和各样本对象的容量饱和度，得到各样本对象的业扩潜力系数。可以理解的是，用户业扩潜力与该用户的发展过程有直接的关系，相比于发展到达稳定期用户，日渐蓬勃的行业更是经济走势的潜力股，应当着重分析，对此提出年化业扩比例和容量饱和度两项指标来判断用户的业扩潜力，其中，各样本对象的年化业扩比例可以通过下式获取：

组合两项指标：k＝年化业扩比例×容量饱和度，得到各样本对象的业扩潜力系数，式中，k表示各样本对象的业扩潜力系数。

本实施例中，计算机设备根据各样本对象的年化业扩比例和各样本对象的容量饱和度，能够快速地得到各样本对象的业扩潜力系数，提高了得到各样本对象的业扩潜力系数的效率。

应该理解的是，虽然图2-5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-5中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种电力负荷成分指数的分析装置，包括：第一确定模块、第一获取模块和第二获取模块，其中：

第一确定模块，用于按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象。

第一获取模块，用于根据各所述样本对象对应的电量指数系数和各所述样本对象的当日用电量，得到所述待分析地区的当日用电总量和所述待分析地区的当日用电量变化率。

第二获取模块，用于按照预设的比例系数，对所述当日用电总量和所述当日用电量变化率进行求和，得到所述待分析地区的电力负荷综合变量值。

可选的，预设的筛选规则包括选样空间、选样标准和选样方法。

本实施例提供的电力负荷成分指数的分析装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在上述实施例的基础上，可选的，上述第一获取模块，包括：选取单元、确定单元和第一获取单元，其中：

选取单元，用于选取一年中的任意一日作为基准日，以基准日的加权和作为基准值。

确定单元，用于确定各样本对象在基准日的用电量。

第一获取单元，用于根据基准值、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量和各样本对象在基准日的用电量，得到待分析地区的当日电力负荷成分指数值。

本实施例提供的电力负荷成分指数的分析装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在上述实施例的基础上，可选的，上述第一获取模块，包括：第二获取单元，其中：

第二获取单元，用于根据基准值、各样本对象对应的电量指数系数、各样本对象的当日用电量和各样本对象在基准日的用电量的比值，得到待分析地区的当日用电量变化率。

本实施例提供的电力负荷成分指数的分析装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在上述实施例的基础上，可选的，上述装置还包括：第三获取模块、第四获取模块和第五获取模块，其中：

第三获取模块，用于根据各样本对象的经济关联性系数，得到各样本对象对应的第一电量指数系数。

第四获取模块，用于根据各样本对象的业扩潜力系数，得到各样本对象对应的第二电量指数系数。

第五获取模块，用于将第一电量指数系数与第二电量指数系数相乘，得到各样本对象对应的电量指数系数。

本实施例提供的电力负荷成分指数的分析装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在上述实施例的基础上，可选的，上述装置还包括：第二确定模块和第三确定模块，其中：

第二确定模块，用于将国内生产总值作为基准指标。

第三确定模块，用于将基准指标与各样本对象的用电量指标的时差相关系数，确定为各样本对象的经济关联性系数。

本实施例提供的电力负荷成分指数的分析装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在上述实施例的基础上，可选的，上述装置还包括：第六获取模块，其中：

第六获取模块，用于根据各样本对象的年化业扩比例和各样本对象的容量饱和度，得到各样本对象的业扩潜力系数。

本实施例提供的电力负荷成分指数的分析装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

关于电力负荷成分指数的分析装置的具体限定可以参见上文中对于电力负荷成分指数的分析方法的限定，在此不再赘述。上述电力负荷成分指数的分析装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象；

根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量和待分析地区的当日用电量变化率；

按照预设的比例系数，对当日用电总量和当日用电量变化率进行求和，得到待分析地区的电力负荷综合变量值。

上述实施例提供的计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

按照预设的筛选规则，从待分析地区中确定出预设数量的电力用户作为样本对象；

根据各样本对象对应的电量指数系数和各样本对象的当日用电量，得到待分析地区的当日用电总量和待分析地区的当日用电量变化率；

按照预设的比例系数，对当日用电总量和当日用电量变化率进行求和，得到待分析地区的电力负荷综合变量值。

上述实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。