[00144809]远程采集海量用电数据的预测修复与可视化系统

一、主要内容 1.技术原理 系统通过对远程采集海量用电数据的分析和归类,建立了负荷二元滞后回归模型,利用历史数据进行缺失或异常数据修复,并根据DW检验参数进行修正;根据用户用电特性建立了综合考虑温度影响和不同时间负荷特性的短期负荷预测方法,利用历史数据进行了短期负荷预测。该修复模型效率高,获得了精确的预测与修复结果。 2.实现功能 该系统对用电信息采集系统中的海量用电数据进行统计分析,高效实现了公专变终端的负荷数据和电能量数据的修复、预测工作;同时,通过可视化技术对修复前后的海量用电信息,进行多角度、多层次、多视图的数据可视化展示,提高数据的质量和可用性。 3.技术特点 系统采用的算法利用了历史数据计算其和待修复的那天的负荷的相关系数,取相关性最高的那天（即这两天的负荷变化趋势基本是一致的）作为一个回归因子。考虑到待修复的点受前一个点的影响,所以一阶之后,用来作为另外一个参数,建立二元回归模型。 同时,由于简单的二元回归得出的残差有事可能带有自相关,容易影响系数的波动,所以提出DW检验,用来消除残差的自相关,进而修正模型系数,得到更精确的结果。根据统计分析,计算出参数后,进行误差分析,再根据DW检测对参数进行修正。修复预测效果达到了很高水平。 4.技术评价：经鉴定（评审）,远程采集海量用电数据预测修复与可视化系统达到国际先进水平,具有良好的推广价值。 二、应用情况 系统成果已经在2010年12月起应用于福建省电力有限公司用电信息采集系统,实现了对采集系统的数据修复,并对未来的短期负荷进行预测。应用表明,系统运行稳定,安全可靠,有效提升了采集系统的数据质量和应用水平。 三、推广前景 本成果适用于向国家电网公司系统推广,应用于各网省开发建设的各电力用户用电信息采集系统以及其他各类用电信息采集系统推广。同时,还可以进一步向其他类型采集系统推广。