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CN111126703A - 一种企业最大用电需量预测方法和装置 - Google Patents

一种企业最大用电需量预测方法和装置 Download PDF

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CN111126703A
CN111126703A CN201911362287.1A CN201911362287A CN111126703A CN 111126703 A CN111126703 A CN 111126703A CN 201911362287 A CN201911362287 A CN 201911362287A CN 111126703 A CN111126703 A CN 111126703A
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electricity
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张宪平
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Xinao Shuneng Technology Co Ltd
Original Assignee
Xinao Shuneng Technology Co Ltd
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Abstract

本发明适用于电力应用技术领域，提供了一种企业用电最大需量预测方法和装置，该方法包括：计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和；获取参考月企业的最大用电同时系数，基于最大用电同时系数和预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到预测月的企业月用电最大需量。本发明通过上述企业最大用电需量预测方法，在预测月的企业月用电最大需量的计算预测中，通过参考月最大用电同时系数，将各个出线负荷在用电最大需量中的占比考虑进去，避免了预测月的企业月用电最大需量计算结果由于各用电出线负荷包括多种不同负荷而造成很大的误差的情况，提高了预测的准确率。

Description

一种企业最大用电需量预测方法和装置
技术领域
本发明属于电力应用技术领域，尤其涉及一种企业最大用电需量预测方法和装置。
背景技术
在工业用电中，企业用电成本是一笔巨大开支。根据目前对一般工商业电价的规定，企业可以根据自己的需要选择按最大需量缴纳电费，或选择按变压器容量缴纳电费，在每个月开始之间需要向供电部门申报计费方式，选择不同的计费方式可能会导致实际缴纳的费用出现较大的差距。目前，企业希望能够有一种能够合理预测企业用电量并指导企业选择最优电费计价方式的方案，以达到节省电费支出的目的。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种企业最大用电需量预测方法和装置，以解决现有企业用电过程中难以确认申报哪种电费计价方案最为经济的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种企业最大用电需量预测方法，包括：计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和；获取参考月企业最大用电需量的最大用电同时系数，所述参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份；基于所述最大用电同时系数和所述预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到所述预测月的企业月用电最大需量。
在一些可选实施方案中，在所述确定得到所述预测月的企业月用电最大需量的步骤之后，还包括步骤：比较所述企业月用电最大需量在至少两个预设的电费计价方案下的电费总额，并将最小电费总额所在电费计价方案作为所述预测月的目标方案。
在一些可选实施方案中，所述比较所述企业月用电最大需量在至少两个预设的电费计价方案下的电费总额，并将最小电费总额所在电费计价方案作为所述预测月的目标方案，包括以下步骤：确定电力用户的受电容量；比较企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小，以确定计算基本电费的最大需量值；计算按受电容量缴纳基本电费时，基于所述最大需量值和第一电费计价单价的第一电费总额；计算按最大需量缴纳基本电费时，基于所述最大需量值和第二电费计价单价的第二电费总额；比较所述第一电费总额和第二电费总额的大小，将最小电费总额所对应的电费计价方案确定为目标方案。
在一些可选实施方案中，所述比较企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小，以确定计算基本电费的最大需量值，包括以下步骤：判断企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小；如果企业月用电最大需量大于规定百分比的受电容量，则确定所述企业月用电最大需量为最大需量值；如果企业月用电最大需量小于规定百分比的受电容量，则确定所述企业受电容量与所述规定百分比的乘积为最大需量值。
在一些可选实施方案中，所述获取参考月企业的最大用电同时系数，包括以下步骤：获取参考月企业的最大用电需量；计算所述企业各出线最大用电需量之和；基于所述企业最大用电需量同各出线最大用电需量之和的比值，确定为所述参考月企业的最大用电同时系数。
在一些可选实施方案中，所述计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和，包括以下步骤：确定预测月，获取所述预测月的气象数据和产品产量数据。选取所述预测月的参考月，并获取所述参考月的气象数据、产品产量数据和用电数据。根据基于企业各用电出线负荷的负荷特性设置的负荷敏感系数、所述预测月的气象数据和产品产量数据、所述参考月的气象数据和产品产量数据构建企业用电出线负荷的特征函数，采用所述特征函数和所述参考月的用电数据计算出所述预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和。
本发明实施例的第二方面提供了一种企业最大用电需量预测装置，其包括：出线负荷用电预测模块，被配置为计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和；用电同时系数确定模块，被配置为获取参考月企业最大用电需量的最大用电同时系数，所述参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份；最大用电预测模块，被配置为基于所述最大用电同时系数和所述预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到所述预测月的企业月用电最大需量。
本发明实施例的第三方面提供了一种电子设备，其包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任一项所述企业最大用电需量预测方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述企业最大用电需量预测方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过上述企业最大用电需量预测方法，在预测月的企业月用电最大需量的计算预测中，通过参考最大用电同时系数，将各个出线负荷在用电最大需量中的占比考虑进去，避免了预测月的企业月用电最大需量计算结果由于各用电出线负荷包括多种不同负荷而造成很大的误差的情况，提高了预测的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1示出了本申请提供的企业最大用电需量预测方法的一实施例的流程图。
图2示出了本申请提供的企业最大用电需量预测方法的另一实施例的流程图。
图3示出了图2所示实施例中步骤S201的一实施例的流程图。
图4示出了本申请提供的确定计算基本电费的最大需量值的一实施例的流程图。
图5示出了图1所示实施例中步骤S102的一实施例的流程图。
图6示出了图1所示实施例中步骤S101的一实施例的流程图。
图7示出了本申请提供的企业最大用电需量预测装置的一实施例的结构示意图。
图8示出了本申请提供的企业最大用电需量预测的另一实施例的结构示意图。
图9示出了图7所述实施例中电费计价方案确定模块的一实施例的结构示意图。
图10示出了图9所述实施例中最大需量值确定单元的一实施例的结构示意图。
图11示出了图7所述实施例中用电同时系数确定模块的一实施例的结构示意图。
图12示出了图7所述实施例中出线负荷用电预测模块的一实施例的结构示意图。
图13示出了可以应用本申请的企业最大用电需量预测方法或企业用电预测装置的一些实施例的示例性电子设备。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
本申请的发明人经研究发现：根据《国家发展改革委降低一般工商业电价有关事项的通知》的相关规定，两部制电力用户可自愿选择按变压器容量或合同最大需量缴纳电费。电力用户按合同最大需量计费时需确定核定值，实际最大需量超过合同确定值的105％时，超过105％部分的基本电费加一倍收取；未超过合同确定值105％的，按合同确定值收取；申请最大需量核定值低于变压器容量和高压电动机容量总和的40％时，按容量总和的40％核定合同最大需量。
因此，当用户选择不同的计价方式时，需要缴纳的基本电费是不一样的，在用电量一定，电度电费固定的情况下，如何优化地选择合适的基本电费计价方式，降低基本电费，成为企业节约用电成本的关键。例如，当前企业每月都要向供电部门申报电费计价方式，选择合理的电费加价方式意味着可以为企业节约相当大的一笔开支。要选择哪一种基本电费计价方式更为经济，确定企业的月度用电最大需量是非常重要的第一步。但是，目前的企业用户都是凭自身经验来预估未来月中的用电最大需量，这种预估方式所得出的用电最大需量误差通常较大，对企业在节省用电成本及减少能源浪费方面的帮助极其有限。
为此，鉴于上述技术现状，本申请提供了以下实施例，用于帮助企业选择合理的电费计价方式，以降低企业的用电成本支出。
方法性实施例
图1示出了本申请提供的企业最大用电需量预测方法的一实施例的流程图，该企业最大用电需量预测方法可以应用于终端设备或客户端中。
请参见图1，该企业最大用电需量预测方法，具体包括以下流程100。
S101，计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和。
在上述步骤S101中，预测月是指按照一年中的其中一个月份。
S102，获取参考月企业最大用电需量的最大用电同时系数，该参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份。
上述步骤S102中，参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份。例如，当前日期为2019年5月，假设预测月为2019年6月，那么参考月可以为2018年5月，也可以为2018年6月，或者也可以为2017年5月和2018年5月，再或者2017年6月和2018年6月等。当然，参考月可是参考历史的一个月或多个月，并不仅限于上述例举情况。
S103，基于该最大用电同时系数和预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到预测月的企业月用电最大需量。
通过上述企业最大用电需量预测方法，在预测月的企业月用电最大需量的计算预测中，通过参考最大用电同时系数，将各个出线负荷在用电最大需量中的占比考虑进去，避免了预测月的企业月用电最大需量计算结果由于各用电出线负荷包括多种不同负荷而造成很大的误差的情况，提高了预测的准确率。
图2示出了本申请提供的企业最大用电需量预测方法的另一实施例的流程图。
请参见图2，本实施例与上述图1所示实施例不同之处在于，在上述步骤S103之后，还包括以下流程200。
S201，比较该企业月用电最大需量在至少两个预设的电费计价方案下的电费总额，并将最小电费总额所在电费计价方案作为该预测月的目标方案。
本实施例根据计算预测的企业月用电最大需量，结合现行电费计价方案进行计算，进而比较哪一种电费计价方案最为经济，然后将该电费计价方案作为目标方案，以供企业参考选择，这样企业的管理者可以直接根据该目标方案进行电费计价申报，为企业有效规划电费支出的同时也给企业的电费申报工作带来了巨大的便利。
具体的，现行电费计价方案包括两种，其中一种为按变压器容量缴纳电费，另外一种为按最大需量缴纳电费。下面将对基于上述电费计价方案来计算用电的电费总额进行详细说明。
在一示例性实施方式中，假定该至少两个预设的电费计价方案包括第一电费计价单价和第二电费计价单价，其中，第一电费计价单价为按变压器容量缴纳电费的单价，以参数P1表示；第二电费计价单价为按最大需量缴纳电费的单价，以参数P2表示。
图3示出了图2所示实施例中步骤S201的一实施例的流程图。
请参见图3，基于上述假定，那么上述步骤S201，比较该企业用电最大需量在至少两个预设的电费计价方案下的电费总额，并将最小电费总额所在电费计价方案作为目标方案，可以具体包括以下流程300。
S301，确定电力用户的受电容量。
本步骤S301中，假设用参数S表示电力用户的受电容量，用参数S1表示变压器容量，用参数S2表示高压电动机容量。一般地，如果电力用户没有不通过专用变压器接用的高压电动机，则认定受电容量S＝变压器容量S1；如果电力用户有不通过专用变压器接用的高压电动机，则认定受电容量S＝变压器容量S1+高压电动机容量S2(即功率视同容量)。
S302，比较企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小，以确定用于计算基本电费的最大需量值。
本步骤S302中，按照现行电费计价方案，该规定百分比为40％，当然，如果电费计价方案有变动，可以对该规定百分比进行相应的改动，本申请并不限制规定百分比的具体比例值。
具体的，可以用参数M表示基本电费值，只要确定了企业月用电最大需量和受电容量S的大小即可得到申报的最大需量值。
具体的，在一示例性实施方式中，见图4，示出了本申请提供的确定最大需量值的一实施例的流程图，请参见图4，确定最大需量值，具体包括流程400。
S401，判断企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小。
本步骤S401中，假设用参数Pn表示企业月用电最大需量，而规定百分比的受电容量为40％*S，因此可以将二者的值进行比较。
S402，如果企业实际月用电最大需量大于规定百分比的受电容量，则确定该企业月用电最大需量为申报最大需量值。
本步骤S402中，申报最大需量值M＝企业月用电最大需量Pn。
S403，如果企业月用电最大需量小于规定百分比的受电容量，则确定该企业受电容量与该规定百分比的乘积为申报最大需量值。
本步骤S403中，申报最大需量值M＝40％*受电容量S。
本实施例突出实现了自动确定企业申报最大需量值的效果。因为，在预测得到企业月用电最大需量Pn的情况下，用于计算电费的申报最大需量值可能并不相同，如果进行人为计算会相对复杂，且容易出错，而采用本实施例提供的方法则可以直接得到计算结果，非常的方便。
S303，计算按受电容量缴纳基本电费时，基于该最大需量值和第一电费计价单价的第一电费总额。
本步骤S303中，根据上述图4所示实施例可知，在企业按变压器容量缴纳电费时，第一电费总额的计算公式为E1＝P1*S。
S304，计算按最大需量缴纳基本电费时，基于该最大需量值和第二电费计价单价的第二电费总额。
本步骤S304中，根据上述图4所示实施例可知，在企业按实际最大需量缴纳电费时，第二电费总额的计算公式为E2＝P2*M。
S305，比较该第一电费总额和第二电费总额的大小，将最小电费总额所对应的电费计价方案确定为目标方案。
本步骤S305中，假设第一电费总额E1小于第二电费总额E2，则选择按变压器容量缴纳电费的电费计价方案为目标方案；假设第一电费总额E1大于等于第二电费总额E2，则选择按最大需量缴纳电费的电费计价方案为目标方案。
由此可见，本实施例突出的实现了根据企业月用电最大需量或受电容量来自动得到电费计价方案的效果，帮助企业省却了复杂的计算过程，有效缩短了申报方案的确定时间，可以使电费申报工作更加高效。
图5示出了图1所示实施例中步骤S102的一实施例的流程图。
请参见图5，上述步骤S102中，获取参考月企业最大用电量前后一生产期间的最大用电同时系数，具体包括以下流程500。
S501，获取参考月企业的最大用电需量。
本步骤S501中，最大用电需量是参考月当月用电需量的最大值，该最大值显然可以是出现在参考月当月的某一时间点，或者该最大值也可以是出现在参考月当月的某一时间段或多个时间段。
S502，计算参考月份各出线月最大需量之和。
本步骤S502中，其中，上述出线也即是用电出线或用电出线负荷，参考月份各出线月最大需量也就是参考月份各出线月最大用电需量，各出线月最大用电需量可能出线在同一时间内，也可能不出现在同一时间内，需要分别记录下各个出线的月最大用电需量。。
S503，基于该企业总的最大用电需量和各出线最大需量之和的比值，确定为该参考月企业的最大用电同时系数。
本实施例通过最大用电同时系数考虑可以对一些异常用电高峰的过滤，从而提高了预测月月用电最大需量的预测准确率。
图6示出了图1所示实施例中步骤S101的一实施例的流程图。
请参见图6，在该步骤S101中，计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和，具体包括以下流程600。
S601，确定预测月，获取该预测月的气象数据和产品产量数据。
本步骤S601中，预测月的气象数据包括月气象预测平均温度值、月气象预测日照小时数，预测月的产品产量数据包括月预测产品种类。
S602，选取该预测月的参考月，并获取该参考月的气象数据、产品产量数据和用电数据。
本步骤S602中，该参考月的气象数据包括该参考月的月平均温度值、月日照小时数，该参考月的产品产量数据包括该参考月的月产品类别，该参考月的用电数据包括该参考月的企业月最大用电需量、各出线月最大需量。
S603，根据基于企业各用电出线负荷的负荷特性设置的负荷敏感系数、该预测月的气象数据和产品产量数据、该参考月的气象数据和产品产量数据构建企业用电出线负荷的特征函数，采用该特征函数和该参考月的用电数据计算出该预测月企业所有用电出线负荷最大用电需量的总和。
本步骤S603中，企业各用电出线负荷的负荷特性设是指根据负荷的特点进行的分类。例如，根据各个出线用电负荷按照敏感性，可以将负荷分为四类：
A类负荷为对天气气温敏感的负荷，如空调负荷；
B类负荷为对日照强度敏感的负荷，如照明负荷；
C类负荷为对产品产量敏感的负荷，如动力负荷；
D类负荷为固定不变及其他负荷，如机房负荷。
基于上述负荷特性，可以为各个用电出线负荷分别设置与分类类型相一致的负荷敏感系数。
根据各个用电出线负荷的负荷特性，为各个用电出线负荷各设置4个特性敏感系数，分别为：A类负荷敏感系数，B类负荷敏感系数，C类负荷敏感系数，D类负荷敏感系数。
其中，设Ki1为第i个用电出线负荷的A类负荷敏感系数，Ki2为第i个用电出线负荷的B类负荷敏感系数，Ki3为第i个用电出线负荷的C类负荷敏感系数，Ki4为第i个用电出线负荷的D类负荷敏感系数。那么，如果第i个用电出线负荷为A类负荷，则取Ki1＝1，Ki2＝Ki3＝Ki4＝0，如果第i个用电出线负荷为B类负荷，则取Ki2＝1,Ki1＝Ki3＝Ki4＝0，如果第i个用电出线负荷为C类负荷，则取Ki3＝1,Ki1＝Ki2＝Ki4＝0，如果第i个用电出线负荷为D类负荷，则取Ki4＝1,Ki1＝Ki2＝Ki3＝0。
在一些示例性实施方式中，根据上述提供的用电出线负荷的负荷敏感系数、以及预测月和参考月的气象数据和产品产量数据，可以构建出该用电出线负荷的特征函数，即：
Figure BDA0002337488670000111
其中，f(i)表示企业中第i个用电出线负荷的特征函数，T1为预测月的月气象预测温度平均值，T0为参考历史月的月温度平均值，H1为预测月的月气象预测月日照小时数，H0为参考历史月的月日照小时数，W1为预测月的月预测产品产量，W0为参考历史月的月产品产量。
具体的，根据上述提供的特征函数，可以计算第i个出线负荷在预测月的最大需量：
Pin＝Pih×f(i)，
其中Pin为预测月的企业第i个出线的月最大需量，Pih为参考月的企业第i个出线的月最大需量。
那么，预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和即为：
Figure BDA0002337488670000112
其中，Pt为企业中所有用电出线负荷的最大需量的和，m为企业中的用电出线负荷总数。
根据本实施例可以快速计算获取到企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
产品性实施例
基于上述企业最大用电需量预测方法相同的发明构思，本实施例还提供了一种企业用电预测装置。
图7示出了本申请提供的企业最大用电需量预测装置的一实施例的结构示意图。
请参见图7，该企业最大用电需量预测装置700，包括出线负荷用电预测模块701、用电同时系数确定模块702和最大用电预测模块703，出线负荷用电预测模块701，被配置为计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和；用电同时系数确定模块702，被配置为获取参考月企业最大用电需量的最大用电同时系数，该参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份；最大用电预测模块703，被配置为基于该最大用电同时系数和该预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到该预测月的企业月用电最大需量。
见图8示出了本申请提供的企业最大用电需量预测装置700的另一实施例的结构示意图。
请参见图8，该企业最大用电需量预测装置700还包括：电费计价方案确定模块802，被配置为比较该企业月用电最大需量在至少两个预设的电费计价方案下的电费总额，并将最小电费总额所对应的电费计价方案作为该预测月的目标方案。
见图9示出了图7所述实施例中电费计价方案确定模块801的一实施例的结构示意图。
请参见图8，该电费计价方案确定模块801包括：受电容量确定单元901，被配置为确定电力用户的受电容量；最大需量值确定单元902，被配置为比较企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小，以确定计算基本电费的最大需量值；第一电费计算单元903，被配置为计算按受电容量缴纳基本电费时，基于该最大需量值和第一电费计价单价的第一电费总额；第二电费计算单元904，被配置为计算按最大需量缴纳基本电费时，基于最大需量值和第二电费计价单价的第二电费总额；目标方案确定单元905，被配置为比较该第一电费总额和第二电费总额的大小，将最小电费总额所在的电费计价方案确定为目标方案。
见图10示出了图9所述实施例中最大需量值确定单元的一实施例的结构示意图。
请参见图10，该最大需量值确定单元902包括：电量比较单元101，被配置为判断企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小；第一判定单元102，被配置为如果企业月用电最大需量大于规定百分比的受电容量，则确定该企业月用电最大需量为最大需量值；第二判定单元103，被配置为如果企业月用电最大需量小于规定百分比的受电容量，则确定该企业受电容量与该规定百分比的乘积为最大需量值。
见图11示出了图7所述实施例中用电同时系数确定模块702的一实施例的结构示意图。
请参见图11，该用电同时系数确定模块702包括：用电峰值数据获取单元111，被配置为获取参考月企业的最大用电需量；出线最大需量计算单元112，被配置为计算该企业各个出线在参考月的最大需量之和；用电同时系数计算单元113，被配置为基于该最大用电需量同各个出线最大需量之和的比值，确定为该参考月企业的最大用电同时系数。
见图12示出了图7所述实施例中出线负荷用电预测模块701的一实施例的结构示意图。
请参见图12，该出线负荷用电预测模块701包括：预测月数据获取单元121，被配置为确定预测月，获取该预测月的气象数据和产品产量数据。参考月数据获取单元122，被配置为选取该预测月的参考月，并获取该参考月的气象数据、产品产量数据和用电数据。用电计算单元123，被配置为根据基于企业各用电出线负荷的负荷特性设置的负荷敏感系数、该预测月的气象数据和产品产量数据、该参考月的气象数据和产品产量数据构建企业用电出线负荷的特征函数，采用该特征函数和该参考月的用电数据计算出该预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和。
应理解，本装置性实施例中的技术方案与方法性实施例中的方案属于同一技术构思，故上述各实施例中各模块或单元的具体实现方式可以参见上述方法性实施例，这里不作赘述。
终端设备实施例
图13示出了可以应用本申请的企业最大用电需量预测方法或企业用电预测装置的一些实施例的示例性电子设备。
请参见图13，该电子设备13包括：处理器131、存储器132以及存储在存储器132中并可在处理器131上运行的计算机程序133。处理器131执行计算机程序133时实现上述各个企业最大用电需量预测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至103。或者，处理器131执行计算机程序133时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图7所示模块701至703的功能。
示例性的，计算机程序133可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器132中，并由处理器131执行，以完成本发明。该一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序133在电子设备13中的执行过程。例如，计算机程序133可以被分割成出线负荷用电预测模块、用电同时系数确定模块和最大用电预测模块(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：出线负荷用电预测模块，被配置为计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和；用电同时系数确定模块，被配置为获取参考月企业的用电同时系数，该参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份；最大用电预测模块，被配置为基于该用电同时系数和该预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到该预测月的企业月用电最大需量。
上述电子设备13可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。电子设备13可包括但不仅限于处理器131、存储器132。本领域技术人员可以理解，图13仅仅是电子设备7的示例，并不构成对电子设备13的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如电子设备13还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
上述处理器131可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器132可以是电子设备13的内部存储单元，例如电子设备13的硬盘或内存。存储器132也可以是电子设备13的外部存储设备，例如电子设备13上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器132还可以既包括电子设备13的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器132用于存储计算机程序以及电子设备13所需的其它程序和数据。存储器132还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种企业最大用电需量预测方法，其特征在于，包括：
计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和；
获取参考月企业最大用电需量的最大用电同时系数，所述参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份；
基于所述最大用电同时系数和所述预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到所述预测月的企业月用电最大需量。
2.如权利要求1所述的企业最大用电需量预测方法，其特征在于，在所述确定得到所述预测月的企业月用电最大需量的步骤之后，还包括步骤：
比较所述企业月用电最大需量在至少两个预设的电费计价方案下的电费总额，并将最小电费总额所在电费计价方案作为所述预测月的目标方案。
3.如权利要求3所述的企业最大用电需量预测方法，其特征在于，所述比较所述企业月用电最大需量在至少两个预设的电费计价方案下的电费总额，并将最小电费总额所在电费计价方案作为所述预测月的目标方案，包括以下步骤：
确定电力用户的受电容量；
比较企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小，以确定计算基本电费的最大需量值；
计算按受电容量缴纳基本电费时，基于所述最大需量值和第一电费计价单价的第一电费总额；
计算按最大需量缴纳基本电费时，基于所述最大需量值和第二电费计价单价的第二电费总额；
比较所述第一电费总额和第二电费总额的大小，将最小电费总额所对应的电费计价方案确定为目标方案。
4.如权利要求4所述的企业最大用电需量预测方法，其特征在于，所述比较企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小，以确定计算基本电费的最大需量值，包括以下步骤：
判断企业月用电最大需量与规定百分比的受电容量的大小；
如果企业月用电最大需量大于规定百分比的受电容量，则确定所述企业月用电最大需量为最大需量值；
如果企业月用电最大需量小于规定百分比的受电容量，则确定所述企业受电容量与所述规定百分比的乘积为最大需量值。
5.如权利要求1所述的企业最大用电需量预测方法，其特征在于，所述获取参考月企业的最大用电同时系数，包括以下步骤：
获取参考月企业的最大用电需量；
计算所述企业各出线最大用电需量之和；
基于所述最大用电需量同各出线最大用电需量之和的比值，确定为所述参考月企业的最大用电同时系数。
6.如权利要求1所述的企业最大用电需量预测方法，其特征在于，所述计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和，包括以下步骤：
确定预测月，获取所述预测月的气象数据和产品产量数据。
选取所述预测月的参考月，并获取所述参考月的气象数据、产品产量数据和用电数据。
根据基于企业各用电出线负荷的负荷特性设置的负荷敏感系数、所述预测月的气象数据和产品产量数据、所述参考月的气象数据和产品产量数据构建企业用电出线负荷的特征函数，采用所述特征函数和所述参考月的用电数据计算出所述预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和。
7.如权利要求1所述的企业最大用电需量预测方法，其特征在于，所述特征函数为：
Figure FDA0002337488660000031
其中，f(i)表示企业中第i个用电出线负荷的特征函数，T1为预测月的月气象预测温度平均值，T0为参考历史月的月温度平均值，H1为预测月的月气象预测月日照小时数，H0为参考历史月的月日照小时数，W1为预测月的月预测产品产量，W0为参考历史月的月产品产量。
8.一种企业最大用电需量预测装置，其特征在于，包括：
出线负荷用电预测模块，被配置为计算获取预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和；
用电同时系数确定模块，被配置为获取参考月企业最大用电需量的最大用电同时系数，所述参考月包括前至少一年中与预测月月份相同的月份或与预测月相邻的上一月份；
最大用电预测模块，被配置为基于所述最大用电同时系数和所述预测月企业所有用电出线负荷的最大用电需量的总和的乘积，确定得到所述预测月的企业月用电最大需量。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述企业最大用电需量预测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述企业最大用电需量预测方法的步骤。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111813832A (zh) * 2020-07-10 2020-10-23 广东电网有限责任公司计量中心 一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质
CN111987715A (zh) * 2020-08-14 2020-11-24 新奥数能科技有限公司 负荷调控方法及装置
CN112686463A (zh) * 2021-01-07 2021-04-20 合肥阳光新能源科技有限公司 一种需量数据处理方法、装置及电子设备
CN112950405A (zh) * 2021-02-05 2021-06-11 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力数据的企业用电情况的监测方法及装置
CN114202339A (zh) * 2020-08-31 2022-03-18 中国移动通信集团重庆有限公司 预警处理方法及装置
CN116436002A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 成都航空职业技术学院 一种楼宇用电预测方法
CN119010145A (zh) * 2024-09-09 2024-11-22 南方电网绿能科技(广东)有限公司 储能充放电控制方法、装置、存储介质及设备

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111813832A (zh) * 2020-07-10 2020-10-23 广东电网有限责任公司计量中心 一种电力数据分析方法、装置、电子设备和存储介质
CN111987715A (zh) * 2020-08-14 2020-11-24 新奥数能科技有限公司 负荷调控方法及装置
CN111987715B (zh) * 2020-08-14 2022-03-01 新奥数能科技有限公司 负荷调控方法及装置
CN114202339A (zh) * 2020-08-31 2022-03-18 中国移动通信集团重庆有限公司 预警处理方法及装置
CN112686463A (zh) * 2021-01-07 2021-04-20 合肥阳光新能源科技有限公司 一种需量数据处理方法、装置及电子设备
CN112950405A (zh) * 2021-02-05 2021-06-11 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力数据的企业用电情况的监测方法及装置
CN112950405B (zh) * 2021-02-05 2024-07-26 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力数据的企业用电情况的监测方法及装置
CN116436002A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 成都航空职业技术学院 一种楼宇用电预测方法
CN116436002B (zh) * 2023-06-13 2023-09-05 成都航空职业技术学院 一种楼宇用电预测方法
CN119010145A (zh) * 2024-09-09 2024-11-22 南方电网绿能科技(广东)有限公司 储能充放电控制方法、装置、存储介质及设备

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