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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
申请人： 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分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 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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公开(公告)号：CN106682840A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611269967.5
申请日：2016-12-30
申请人： 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分类号： G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种基于日累计发行电量的短期售电量预测方法，包括：步骤S1：建立关于预测月份的日累计发行电量与去年同期日累计发行电量的线性函数关系，预测月份的日累计发行电量作为应变量，去年同期日累计发行电量为自变量；步骤S2：将预测月份的首日至预测日的日累计发行电量数据以及去年同期日累计发行电量数据代入线性函数关系，计算模型参数；步骤S3：将模型参数代入线性函数关系，得到短期售电量线性模型；步骤S4：将去年同期月份最后一天的日累计发行电量数据代入短期售电量线性模型中，得到预测月售电量。日累计发行电量数据准确反映当月天气、经济等波动情况，随预测日越接近月末日，建模时利用的日累计发行电量数据越多，准确度越高。
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公开(公告)号：CN107146014A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710300999.5
申请日：2017-05-02
申请人： 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分类号： G06Q10/06375 , G06Q50/06
摘要： 本申请提供了一种业扩净增容量对售电量的影响分析方法及装置，获取电网公司售电量数据和业扩净增容量数据，基于X13季节调整对售电量数据和业扩净增容量数据分别进行分解，得到第一、第二、第三产业及城乡居民的售电量趋势项和业扩净增容量趋势项，基于动态时间规整法，计算第一、第二、第三产业及城乡居民的业扩净增容量的前导期数，根据运行容量及售电量数据计算出第一、第二、第三产业及城乡居民的运行小时，将前导期数作为生长曲线的稳定时间，构建第一、第二、第三产业及城乡居民的业扩净增容量生长曲线模型，最后基于业扩净增容量生长曲线模型获得每个月的负荷投运比例，从而量化业扩净增容量对售电量的影响。
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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
申请人： 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
摘要： 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
申请人： 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
摘要： 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：CN105243449A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510670899.2
申请日：2015-10-13
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种售电量预测结果修正方法及装置，依据预设时长内的历史月售电量数据、历史月售电量预测值，以及预先确定的若干影响因素指标预置月售电量调整模型，在得到月售电量预测结果(即待修正的月售电量预测值)后，将当前年度内的若干影响因素指标的预测数据和情报数据输入月售电量调整模型得到基于各个影响因素指标的月售电量调整量(该基于各个影响因素指标的月售电量调整量即为各个影响因素指标的异常导致的售电量调整量)，用基于各个影响因素指标的月售电量调整量对月售电量预测结果进行修正，提高了售电量预测结果的精度。
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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
申请人： 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分类号： G06N20/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要： 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
申请人： 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分类号： G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
摘要： 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
申请人： 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
摘要： 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：CN112785325A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201911086883.1
申请日：2019-11-08
申请人： 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
摘要： 本发明公开了一种电力营销跨业务积分兑换方法，包括：登录积分兑换平台获取所述积分兑换平台中各个网省单位和直属单位的积分值；将所述积分值依据对应的积分转换规则进行转换为目标积分值；依据所述目标积分值在所述积分兑换平台进行兑换。上述的兑换方法中，通过积分兑换平台将各个网省单位和直属单位的积分值依据对应的积分转换规则转换为目标积分值，依据所述目标积分值在所述积分兑换平台进行兑换，实现了跨业务积分兑换。
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