【項目概況】

隨著能源互聯網建設的不斷推進，區域售電量預測管理成為電網規劃建設、經濟運行的要題，準確預測區域售電量并進行電量調控管理可以有效提高設備利用率、優化用電模式，遷以推進電力市場的細化，改善供電企業服務水平，進而滿足不同用戶的電力需求。傳統的區對售電量預測主要集中在根據不同的維度、關聯因素進行預測模型和算法的修正與改進方面，區域售電量的預測與各類經濟指標、社會環境、居民生活等外部因素均有很大關系，這些系終數據彼此聯系而又相互獨立，由于數據信息量巨大、維度廣、監測對象眾多，傳統售電量預測的數據抓取方法與預測模型都無法滿足。

【解決方案】

用電信息的即時海量數據為基礎，結合了經濟、社會、居民生活指標數據，建立了基內外部信息大數據分析的售電量預測優化模型。針對北京2008-2015年用電信息采集和內外部相關數據，采用大數據分析處理方法進行降維約簡，找到不同維度下北京地區售電量與多種影響因素的關聯關系，并從年度、月度、分行業、分區域四個維度分別對北京售電量進行預測、為其電力供需管理提供了更加精準、及時的數據支撐。

【項目成果】

構建了基于內外部因素聯合的大數據售電量模型，在1175個外部指標中通過統計方法篩選出538個指標，并根據主成分的影響程度，分別預測北京的年度售電量、月度售電量、分行業售電量以及區域售電量。