电信科学 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (11): 125-131.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2019274

• 电力信息化专栏 • 上一篇    下一篇

基于回归分析的迎峰度夏用电量分析

陈雨泽1,李磊2,方学民2,刘建1,赵加奎3,刘玉玺1,左松林4   

  1. 1 国网信息通信产业集团有限公司,北京 100085
    2 国家电网有限公司,北京 100031
    3 国家电网有限公司大数据中心,北京 100031
    4 国网安徽省电力有限公司,安徽 合肥 340001
  • 修回日期:2019-10-10 出版日期:2019-11-01 发布日期:2019-12-23
  • 作者简介:陈雨泽(1988- ),男,国网信息通信产业集团有限公司工程师,主要研究方向为电力营销大数据分析|李磊(1989- ),男,国家电网有限公司工程师,主要研究方向为电力营销大数据分析。|方学民(1972- ),男,国家电网有限公司高级工程师,主要研究方向为电力信息化及电力大数据分析。|刘建(1989- ),男,国网信息通信产业集团有限公司工程师,主要研究方向为电力营销大数据分析。|赵加奎(1979- ),男,博士,国家电网有限公司大数据中心教授级高级工程师,主要研究方向为电力信息化及电力大数据分析。|刘玉玺(1984- ),男,博士,国网信息通信产业集团有限公司高级工程师,主要研究方向为电力营销大数据分析。|左松林(1981- ),男,国网安徽省电力有限公司高级工程师,主要研究方向为电力信息化及电力大数据分析。

An analysis method for electricity consumption in peak load period of summer based on regression analysis

Yuze CHEN1,Lei LI2,Xuemin FANG2,Jian LIU1,Jiakui ZHAO3,Yuxi LIU1,Songlin ZUO4   

  1. 1 State Grid Information &Telecommunication Group Co.,Ltd.,Beijing 100085,China
    2 State Grid Corporation of China,Beijing 100031,China
    3 State Grid Big Data Center,Beijing 100031,China
    4 State Grid Anhui Electric Power Co.,Ltd.,Hefei 340001,China
  • Revised:2019-10-10 Online:2019-11-01 Published:2019-12-23

摘要:

利用回归分析算法,提出了一种迎峰度夏期间最高气温与日用电量关系分析方法,首先利用皮尔森相关系数对度夏期间的最高气温和日用电量相关程度进行定量分析,然后利用回归分析算法建立最高气温和日用电量的拟合函数,并利用最小二乘法进行求解,得到最高气温和日用电量相关关系的定量分析结果。研究结果表明,提出的度夏期间用电量分析方法能够定量地给出气温变化导致的用电量变化情况,并能根据分析结果对未来几天的日用电量进行准确预测。

关键词: 用电量, 迎峰度夏, 皮尔森相关系数, 回归分析, 最小二乘法

Abstract:

A method for analyzing the relationship between daily maximum temperature and electricity consumption during peak load period was proposed.Firstly,the relationship between maximum temperature and electricity consumption was quantified by Pearson correlation coefficient.Secondly,the functional relationship was established using regression and solved by least squares method.The quantified result of the relationship between maximum temperature and electricity consumption was then acquired.The empirical research shows the proposed method for electricity consumption analysis during peak load period of summer can quantify the variation of daily electricity consumption caused by temperature change and predict electricity consumption of the next few days according to the analysis result.

Key words: electricity consumption, peak load period of summer, Pearson correlation coefficient, regression analysis, least squares

中图分类号: 

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