大工业用户基本电费优化辅助决策方法及相关产品与流程

本发明涉及电费规划决策领域，具体涉及一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法及相关产品。

背景技术：

1、现行的大工业用电实行两部制电价，两制电价由基本电价、电度电价和功率因数调整电费三部分构成。其中，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，也可选择按实际最大需量缴纳电费。

2、在实行两部制电价的用户中，多数用户按变压器容量计收基本电费，由于电费结算是在用户选择基本电费计量方式之后进行，用户往往无法做到较高的经济性，也不具有鼓励用户降低最大需求的作用，因此为达到降低基本电费的目的，需要进行科学预测下个周期的用电趋势，由于大工业用户在选择基本电费的计量方式后再执行基本电费结算，用户无法常规预测出下个周期的月度最大负载率值，然而现有技术中的预测手段以及预测模型难以辅助大工业用户进行基本电费计量决策，预测的数据结果难以辅助用户制定合理且最优的基本电费方案。

3、有鉴于此，特提出本申请。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是如何提供一种科学预测周期性用电趋势的方法，以预测的数据结果来辅助用户制定合理且最优的基本电费方案，目的在于提供一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法及系统、计算机设备、计算机可读存储介质，合理地负重用户制定最优基本电费缴费方案。

2、本发明通过下述技术方案实现：

3、第一方面，本发明提供一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法，包括以下步骤：

4、获取大工业用户n个月的变压器月度最大负载率数据；其中n为正整数；

5、基于时间序列预测模型算法，利用变压器月度最大负载率数据进行建模，得到最大负载率预测模型；

6、根据最大负载率预测模型计算得到下周期的预测变压器月度最大负载率；

7、根据预测变压器月度最大负载率确定最优基本电费计量方式。

8、在本申请的一种可选地实施例中，最大负载率预测模型为：

9、

10、其中，t为时间变量，单位为周期，为下个周期的最大负载率预测值，θt为当前周期的最大负载率预测值，α为加权平均数。

11、在本申请的一种可选地实施例中，根据预测变压器月度最大负载率确定最优基本电费计量方式中，包括：

12、根据大工业用户基本电费的容量电价和需量电价确定关于大工业用户的当月最大需量与基本电费的关系式；

13、利用关系式，求取大工业用户基本电费中按容计量与按需计量之间的容需平衡值；

14、将容需平衡值与预测变压器月度最大负载率进行对比，判断最优基本电费计量方式；

15、其中，如果预测变压器月度最大负载率等于容需平衡点的数值，按容计量或按需计量方式下所产生的电费相同。

16、在本申请的一种可选地实施例中，判断最优基本电费计量方式中，还包括：

17、如果预测变压器月度最大负载率小于容需平衡值，则按需计量为最优基本电费计量方式；

18、如果预测变压器月度最大负载率大于容需平衡值，则按容计量为最优基本电费计量方式。在本申请的一种可选地实施例中，容需平衡值的计算式包括：

19、e1＝a×p1；

20、e2＝b×p2；

21、其中，e1为按容计量的基本电费，a为变压器额定视在功率，p1为容量电价，e2为按需计量的基本电费，b为当月最大需量，p2为需量电价；

22、当e1＝e2时，容需平衡值

23、第二方面，本发明提供了一种大工业用户基本电费优化辅助决策系统，其特征在于，包括：

24、用户数据采集模块，用于获取大工业用户n个月的变压器月度最大负载率数据；其中n为正整数；

25、预测模型构建模块，用于基于时间序列预测模型算法，利用变压器月度最大负载率数据进行建模，得到最大负载率预测模型；

26、预测值计算模块，用于根据最大负载率预测模型计算得到下周期的预测变压器月度最大负载率；

27、电费计量选择模块，用于根据预测变压器月度最大负载率确定最优基本电费计量方式。

28、在本申请的一种可选地实施例中，电费计量选择模块，包括：

29、电费关系表达单元，根据大工业用户基本电费的容量电价和需量电价确定关于大工业用户的当月最大需量与基本电费的关系式；

30、容需平衡值求取单元，用于利用关系式，求取大工业用户基本电费中按容计量与按需计量之间的容需平衡值；

31、比较判断单元，将容需平衡值与预测变压器月度最大负载率进行对比，判断最优基本电费计量方式，其中，如果预测变压器月度最大负载率等于容需平衡点的数值，按容计量或按需计量方式下所产生的电费相同。

32、在本申请的一种可选地实施例中，还包括：

33、二元决策单元，用于如果预测变压器月度最大负载率小于容需平衡值，则按需计量为最优基本电费计量方式；如果预测变压器月度最大负载率大于容需平衡值，则按容计量为最优基本电费计量方式。

34、第三方面，本发明提供了一种大工业用户基本电费优化辅助决策计算机设备，包括：

35、存储器，用于存储计算机程序；

36、处理器，用于执行计算机程序时实现上述第一方面大工业用户基本电费优化辅助决策方法的步骤。

37、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面大工业用户基本电费优化辅助决策方法的步骤。

38、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

39、本发明提供一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法，包括以下步骤：获取大工业用户n个月的变压器月度最大负载率数据；其中n为正整数；基于时间序列预测模型算法，利用所述变压器月度最大负载率数据进行建模，得到最大负载率预测模型；根据所述最大负载率预测模型计算得到下周期的预测变压器月度最大负载率；根据所述预测变压器月度最大负载率确定最优基本电费计量方式。本发明利用时间序列预测模型进行大工业用户的用电负荷预测，通过时间序列模型预测出下个月的用电负荷值，并进行两种基本电费的结费用进行比对，极有效地辅助用户选择最优基本电费的计量方式，可以为大工业用户在决策基本电费计量方式的时候提供科学决策依据，不仅为大工业用户节省电费，同时也为区域电力负荷供给减轻压力。

40、本发明还提供一种大工业用户基本电费优化辅助决策系统、计算机设备以及计算机可读存储设备，也具有上述的有益效果，再次不再赘述。

技术特征：

1.一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法，其特征在于，所述最大负载率预测模型为：

3.根据权利要求1所述的一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法，其特征在于，所述根据所述预测变压器月度最大负载率确定最优基本电费计量方式中，包括：

4.根据权利要求3所述的一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法，其特征在于，所述判断最优基本电费计量方式中，还包括：

5.根据权利要求3所述的一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法，其特征在于，所述容需平衡值的计算式包括：

6.一种大工业用户基本电费优化辅助决策系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的大工业用户基本电费优化辅助决策系统，其特征在于，所述电费计量选择模块，包括：

8.根据权利要求6所述的大工业用户基本电费优化辅助决策系统，其特征在于，还包括：

9.一种大工业用户基本电费优化辅助决策计算机设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述大工业用户基本电费优化辅助决策方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种大工业用户基本电费优化辅助决策方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储设备，该方法包括：获取大工业用户N个月的变压器月度最大负载率数据；其中N为正整数；基于时间序列预测模型算法，利用变压器月度最大负载率数据进行建模，得到最大负载率预测模型；根据最大负载率预测模型计算得到下周期的预测变压器月度最大负载率；根据预测变压器月度最大负载率确定最优基本电费计量方式。本发明可以为大工业用户在决策基本电费计量方式的时候提供科学决策依据，不仅为大工业用户节省电费，同时也为区域电力负荷供给减轻压力。

技术研发人员：杨雨婕,颜玮康,李建立,贾有根,张凌,郝珂,何冰,谢天祥,谢飞,张敏,胡园园,谭翔鹤,高世超,黄心怡
受保护的技术使用者：国网四川省电力公司天府新区供电公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12