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江蘇電網(wǎng):準確預(yù)測顯身手

2015-11-14 22:41:42 大云網(wǎng)  點擊量: 評論 (0)
今夏,江蘇電網(wǎng)負荷再攀高峰,8月5日達到8480萬千瓦的歷史新峰值。而早在近3個月前,國網(wǎng)江蘇省電力公司就利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行了精準預(yù)測,據(jù)此形成的電力供需緊平衡預(yù)判,給江蘇電網(wǎng)平穩(wěn)度夏平添了一份從容與淡定
今夏,江蘇電網(wǎng)負荷再攀高峰,8月5日達到8480萬千瓦的歷史新峰值。而早在近3個月前,國網(wǎng)江蘇省電力公司就利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行了精準預(yù)測,據(jù)此形成的電力供需“緊平衡”預(yù)判,給江蘇電網(wǎng)平穩(wěn)度夏平添了一份從容與淡定。
 
之前,在國網(wǎng)江蘇電力5月13日科技信息專業(yè)月度例會的會議上,該公司運用江蘇省全社會用電信息大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),預(yù)測今夏電網(wǎng)最高負荷在8300萬至8500萬千瓦之間,最可能值為8440萬千瓦,預(yù)計發(fā)生在8月6日。實際情況是,8月5日江蘇電網(wǎng)最高調(diào)度負荷達到8480萬千瓦。負荷預(yù)測精確度相差僅一天。
江蘇省全社會用電信息大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是國網(wǎng)江蘇電力基于用電采集數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)負荷預(yù)測方法研究項目的重要成果。該項目是國家電網(wǎng)公司2014年大數(shù)據(jù)重點課題,也是國家電網(wǎng)信息基礎(chǔ)架構(gòu)優(yōu)化試點課題的重要組成部分。系統(tǒng)依托國家電網(wǎng)公司統(tǒng)一部署的大數(shù)據(jù)平臺,從梳理對象入手,構(gòu)建統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)模型。在此基礎(chǔ)上,從電能量管理、用電信息采集、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、生產(chǎn)管理等多個系統(tǒng)中采集600多億條記錄數(shù)據(jù),并從外部獲取氣象、經(jīng)濟運行等數(shù)據(jù),為利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展負荷預(yù)測提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。該項目于2013年年底啟動,2014年8月完成初步研究,投入短期負荷預(yù)測,今年3月開始完善研究,5月13日對今夏江蘇全省負荷峰值作出了預(yù)測。
長期以來,對全省負荷的預(yù)測往往是靠人工查找歷史相似日,再結(jié)合氣象、節(jié)假日等因素,憑經(jīng)驗做出預(yù)判。盡管用傳統(tǒng)方法預(yù)測負荷,結(jié)果也相當精準,但難點在于查找歷史相似日。全新的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供了強大的負荷預(yù)測工具,依據(jù)海量數(shù)據(jù)不僅查找相似日十分容易,而且依托負荷影響模型做出的預(yù)測更加客觀準確。
在7月份為期31天的江蘇電網(wǎng)短期網(wǎng)供負荷的預(yù)測“比拼”中,大數(shù)據(jù)預(yù)測以99.53%的平均準確度,超過了傳統(tǒng)方法的98.88%。這0.47個百分點的意義遠比數(shù)字本身重大:在支撐調(diào)度制定短期發(fā)電計劃、負荷經(jīng)濟調(diào)度分配等相關(guān)業(yè)務(wù)工作中,大數(shù)據(jù)可以大顯身手,區(qū)域可分配負荷的短期精準預(yù)測則可支撐電動汽車充電服務(wù)等業(yè)務(wù)。
通過運用大數(shù)據(jù)技術(shù),達到了對短期負荷預(yù)測的精準。整個9月份,江蘇電網(wǎng)短期的2日網(wǎng)供負荷預(yù)測準確度高達97.8%,這比調(diào)度人員用傳統(tǒng)方法預(yù)測的準確度高出1個百分點。
通過運用大數(shù)據(jù)技術(shù),達到了對短期負荷預(yù)測的精準。整個9月份,江蘇電網(wǎng)短期的2日網(wǎng)供負荷預(yù)測準確度高達97.8%,這比調(diào)度人員用傳統(tǒng)方法預(yù)測的準確度高出1個百分點。
新方法何以如此精準?在研究中,大數(shù)據(jù)負荷預(yù)測方法研究項目組遵循國家電網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)應(yīng)用意見和工作方案的相關(guān)原則要求及技術(shù)路線,搭建了50個計算節(jié)點的大數(shù)據(jù)平臺,在將國民經(jīng)濟99個行業(yè)和全省13個地市負荷細分為11781種負荷特性組合的基礎(chǔ)上,以氣象、節(jié)假日等為主要影響因素,以客戶信息、歷史負荷為源數(shù)據(jù),考慮用電客戶對峰谷電價、溫度、節(jié)假日的敏感程度以及生產(chǎn)班次安排等,組建了超過70萬個負荷影響模型。模型包含的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系超過110億項,對用電信息采集系統(tǒng)每日采集到的全省3600多萬客戶電量和46萬余臺公用、26萬余臺專用配變負荷每15分鐘的數(shù)據(jù)開展模型在線學(xué)習(xí),進而實施各電壓等級母線負荷的時序預(yù)測,并依據(jù)全網(wǎng)電力系統(tǒng)運行方式匯聚全網(wǎng)負荷,做出全省短期和中長期負荷預(yù)測。
此外,該系統(tǒng)的短期負荷預(yù)測功能將在制定短期發(fā)電計劃、實施經(jīng)濟調(diào)度等相關(guān)業(yè)務(wù)中大顯身手,中長期負荷預(yù)測功能則對智能電網(wǎng)的規(guī)劃、建設(shè)和檢修發(fā)揮重要作用,可指導(dǎo)變電站的選址建設(shè)、電網(wǎng)設(shè)備檢修,指導(dǎo)發(fā)電企業(yè)制訂機組檢修計劃等。
           (文/沈偉民 張曉閩 黃蕾)
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責(zé)任編輯:大云網(wǎng)

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