售電平臺方案

能源互聯(lián)網(wǎng)售電平臺方案廣州邦訊信息系統(tǒng)有限公司時間：十二月目錄1. 概述 51.1. 公司基本介紹 51.2. 建設背景 51.3. 平臺概述 61.4. 售電平臺及服務內(nèi)容概述 72. 平臺總體設計 92.1. 平臺總體架構(gòu) 92.2. 負荷預測模型 112.2.1. 調(diào)查和選擇歷史負荷數(shù)據(jù)資料 112.2.2. 歷史資料的整頓 112.2.3. 對負荷數(shù)據(jù)的預解決 112.2.4. 建立負荷預測模型 113. 系統(tǒng)建設 133.1. 設計根據(jù) 133.2. 設計原則 133.2.1. 實用性原則 133.2.2. 安全性原則 133.2.3. 可靠性原則 143.2.4. 先進性、成熟性和穩(wěn)定性原則 143.2.5. 系統(tǒng)的開放性、可拓展性原則 143.2.6. 系統(tǒng)的易管理性和高性價比 144. 售電管理平臺介紹 154.1. 系統(tǒng)拓撲圖 154.1.1. 售電云服務中心 154.1.2. 末端監(jiān)測設備 154.1.3. 拼接大屏 165. 負荷預測算法及程序?qū)崿F(xiàn) 175.1. 多元線性回歸 175.1.1. 算法闡明 175.1.2. 算法程序?qū)崿F(xiàn) 175.2. BP神經(jīng)網(wǎng)絡 185.2.1. 算法原理闡明 185.2.2. 算法程序?qū)崿F(xiàn) 195.3. 支持向量回歸 205.3.1. 算法原理闡明 205.3.2. 算法程序?qū)崿F(xiàn) 215.4. ARMA 225.4.1. 算法原理闡明 225.4.2. 算法程序?qū)崿F(xiàn) 225.4.3. 售電平臺配備 246. 軟件功效介紹 266.1. 售電管理平臺 266.1.1. 客戶信息管理 266.1.2. 用電管理及預測 266.1.3. 負荷預測 276.1.4. 智能報價 286.1.5. 合同管理 286.1.6. 費用收支核算 286.1.7. 增值服務管理 296.1.8. 售電門戶 296.1.9. 數(shù)據(jù)采集 296.1.10. 數(shù)據(jù)集成服務 296.2. 公司用電管理平臺 306.2.1. 綜合首頁 306.2.2. 實時監(jiān)測 316.2.3. 購電管理 336.2.4. 用電分析 356.2.5. 用電質(zhì)量分析 386.2.6. 需求側(cè)響應管理 406.3. 售電平臺APP端 427. 電力配套服務 437.1. 故障檢修服務 437.2. 設備巡檢服務 437.3. 應急保修服務 437.4. 電力實驗服務 437.5. 安全管理服務 437.6. 設備租賃服務 437.7. 電力咨詢服務 447.8. 能耗分析服務 448. 配電房監(jiān)控服務 459. 電力數(shù)據(jù)運行合同管理 4610. 部分案例介紹 4710.1. 通信領(lǐng)域 4710.2. 電力領(lǐng)域 4810.3. 科研機構(gòu)領(lǐng)域 4810.4. 化工領(lǐng)域 4910.5. 負荷預測應用 49概述建設背景近年，受經(jīng)濟下行因素影響，我國電力需求增加緩慢，社會用電量低速增加將成為常態(tài)，售電公司盈利下降，電力市場不景氣。與此同時，在環(huán)保的規(guī)定下，我國正進行新能源推廣，電力構(gòu)造需要調(diào)節(jié)，行業(yè)迎來發(fā)展挑戰(zhàn)。上述兩大因素作用下，電力行業(yè)亟待新的改革。國家政府主導，電力公司打破壟斷、引入競爭、提高效率，增進公平競爭，開放有序的電力市場體系很有必要?；陔姼囊?guī)定以及電力行業(yè)的發(fā)展困境，電力行業(yè)適應新的發(fā)展環(huán)境需要從提高新能源運用效率、減少成本提高盈利出發(fā)，能源互聯(lián)網(wǎng)是發(fā)展大勢。能源互聯(lián)網(wǎng)的核心是互聯(lián)網(wǎng)思維，是以顧客為中心的分散式合作共享精神。作為第三次工業(yè)革命的核心概念，能源互聯(lián)網(wǎng)不僅僅是簡樸的能源+互聯(lián)網(wǎng)，能源互聯(lián)網(wǎng)的根本不同在于其采用互聯(lián)網(wǎng)理念、辦法和技術(shù)實現(xiàn)能源基礎(chǔ)設施架構(gòu)本身的重大變革，使得能量的開放互聯(lián)與交換分享能夠跟互聯(lián)網(wǎng)信息分享同樣便捷。平臺概述邦訊能源互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺應用智慧能源原則，將電、水、氣等能源數(shù)據(jù)化，運用IPv6、大數(shù)據(jù)、云計算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將能源產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化，動態(tài)管理能源生產(chǎn)、傳輸和消費，達成提高效率、節(jié)能減排等作用。運用ICT技術(shù)，對能源產(chǎn)業(yè)進行互聯(lián)網(wǎng)化，將能源賦予新的數(shù)據(jù)屬性，達成能源的經(jīng)濟性、高效性及環(huán)保性。邦訊能源互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺涉及了售電管理平臺、公司用電管理平臺、公司能源管理平臺、電力運維管理平臺、設備遠程云運維平臺、光伏運行運維管理平臺、充電站（樁）運行運維管理平臺、機房基站能源管理平臺、微網(wǎng)管理平臺、環(huán)保監(jiān)測管理平臺等能源領(lǐng)域應用，同時提供網(wǎng)絡API、安全API、數(shù)據(jù)API三大類開放的API，為接入更多能源領(lǐng)域的應用提供資源和環(huán)境，致力于打造一種安全開放共享的能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系。運用互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的快速迭代創(chuàng)新能力，建立面對多個應用和服務場景下能源系統(tǒng)互聯(lián)互通的開放接口、網(wǎng)絡合同和應用支撐平臺，支持海量和多個形式的供能與用能設備的快速、便捷接入；建設能源互聯(lián)網(wǎng)的市場交易體系；增進能源互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式創(chuàng)新；建立能源互聯(lián)網(wǎng)國際合作機制。對售電公司而言，“云平臺”建立售電管理平臺，打造全新售電服務模式；對顧客單位而言，通過“云平臺”可獲得更多能源增值服務，實現(xiàn)能源消耗的可追溯、可監(jiān)控、可管理，從而減少成本、提高能源使用效率；對實施合同能源管理的技術(shù)服務公司而言，不僅能夠減少開發(fā)、建設和運行成本，還能夠通過第三方的實時數(shù)據(jù)存儲、分析、可視化管理等服務，使節(jié)能數(shù)據(jù)更有公信力，減少糾紛，實現(xiàn)效益最大化；對政府及金融機構(gòu)而言，云平臺能打破各自封閉的信息孤島，把握能源生產(chǎn)和消費整體動向，掌握真實透明數(shù)據(jù)，實施有效監(jiān)管和調(diào)控。這些數(shù)據(jù)還能夠支持節(jié)能技術(shù)改造、節(jié)能量監(jiān)測、核算和評價，支持碳交易的開展等等。與各售電公司、合同能源管理的技術(shù)服務公司、政府及金融機構(gòu)等共同建立一種開放共享的能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系。同時，邦訊能源互聯(lián)網(wǎng)平臺獲得有關(guān)密碼認證證書，對售電公司及公司顧客的數(shù)據(jù)提供全方位的安全保障。售電平臺及服務內(nèi)容概述邦訊能源互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺中的售電平臺涉及售電側(cè)管理平臺、公司用電管理平臺、電力系統(tǒng)負荷預測子系統(tǒng)。同時，我司電力業(yè)務團體大多來自電網(wǎng)公司、能源管理公司，在提供綜合信息化平臺的同時提供專業(yè)電力配套服務。1）售電側(cè)電力運行管理平臺售電側(cè)電力運行管理平臺是專業(yè)服務于售電領(lǐng)域的綜合信息化平臺，協(xié)助售電公司實現(xiàn)客戶管理、交易報價、電量預測、合同管理、負荷預警等功效。2）公司用電管理平臺公司用電管理平臺是指采用自動化、信息化技術(shù)和集中管理模式，對顧客側(cè)能源系統(tǒng)的生產(chǎn)、輸配和消耗環(huán)節(jié)實施扁平化的動態(tài)監(jiān)控和數(shù)字化管理，改善和優(yōu)化能源平衡，實現(xiàn)對顧客電量精確預測及分析能耗管控一體化。3）負荷預測服務售電平臺提供負荷預測模塊，電力系統(tǒng)負荷預測涉及最大負荷功率、負荷電量及負荷曲線的預測。最大負荷功率預測對于擬定電力系統(tǒng)發(fā)電設備及輸變電設備的容量是非常重要的。為了選擇合適的機組類型和合理的電源構(gòu)造以及擬定燃料計劃等，還必須預測負荷及電量。負荷曲線的預測可為售電公司申報電量提供數(shù)據(jù)支持。4）電力配套服務電力配套服務涉及故障檢修、設備巡檢、應急保修、電力實驗、設備托管、安全管理、電力咨詢、能耗分析等。從服務的理念出發(fā)，全方面解決顧客用電的后顧之憂。5）配電房監(jiān)控服務配電房監(jiān)控既涉及對配電房的進線柜、計量柜、出線柜、賠償柜、直流柜等電力設備實現(xiàn)監(jiān)控，也涉及對配電房的環(huán)境、溫度、濕度、人員出入等監(jiān)控。真正實現(xiàn)對配電房全方位監(jiān)控，及時遠程發(fā)現(xiàn)問題，提供告警，減少維護成本。6）電力運行服務公司顧客的用電電價為兩部制電價，兩部制電價是一種政府和市場機制混合作用的電價制度,涉及容量上網(wǎng)電價和電量上網(wǎng)電價。電力數(shù)據(jù)運行合同能源管理是指在公司用電的全生命周期內(nèi)，為顧客提供安裝電力數(shù)據(jù)采集裝置，對顧客用電數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)控、經(jīng)大數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化，為公司管理及運行人員提供更為全方面、精細的公司用電服務并提供專門電力數(shù)據(jù)運行節(jié)省服務。平臺總體設計平臺總體架構(gòu)邦訊能源互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺全方面涵蓋了能源互聯(lián)網(wǎng)多個業(yè)務應用和場景需求，是一種完美構(gòu)建的統(tǒng)一體，整個平臺涉及底端數(shù)據(jù)接入層、IaaS層、PaaS層和能源應用SaaS層四個部分，總體架構(gòu)以下圖所示。數(shù)據(jù)接入層：涉及了能源消費端的數(shù)據(jù)，能源生產(chǎn)端的數(shù)據(jù)，以及氣象、經(jīng)濟、交通等與能源有關(guān)的數(shù)據(jù)，通過能源網(wǎng)關(guān)，打通整個能源生態(tài)鏈的數(shù)據(jù)接入，為大數(shù)據(jù)分析提供更為完善的數(shù)據(jù)支撐，達成更精確的預測、節(jié)能診療等分析成果；IaaS層：通過云計算技術(shù)按需分派IT資源和對IT資源使用狀況的精確監(jiān)控和計費，使得IT規(guī)劃和IT資金預算得以產(chǎn)生精確的具體使用狀況報表。支持公有云和私有云布署兩種方式。PaaS層：提供多個類型數(shù)據(jù)的接入能力；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換能力、數(shù)據(jù)解決、清洗、歸類等能力；數(shù)據(jù)存儲、高速運算、數(shù)據(jù)挖掘能力；機器學習、算法庫、模型定義能力；統(tǒng)一開放的API調(diào)用能力等多個開放能力。以下圖所示。能源應用SaaS層：現(xiàn)在提供公司能源管理中心、售電管理平臺、公司用電管理平臺、電力運維管理平臺、邦訊能耗云、光伏運維運行平臺、充電站（樁）運維運行平臺、基站機房能耗管理平臺、微網(wǎng)管理平臺、碳排放監(jiān)測平臺及整個能源互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺門戶和社區(qū)模塊，隨著行業(yè)的不停發(fā)展，平臺將提供更多的能源應用服務。以下圖所示。平臺采用模塊化構(gòu)建，顧客可購置IaaS、PaaS、SaaS中的任一服務和應用模塊，滿足顧客的多個定制化需求。負荷預測模型負荷預測工作的核心在于收集大量的歷史數(shù)據(jù)，建立科學有效的預測模型，采用有效的算法，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進行大量實驗性研究，總結(jié)經(jīng)驗，不停修正模型和算法，以真正反映負荷變化規(guī)律。其基本構(gòu)成以下：調(diào)查和選擇歷史負荷數(shù)據(jù)資料多方面調(diào)查收集資料，涉及公司內(nèi)部影響資料和外部影響資料，從眾多的資料中挑選出有用的一小部分，即把資料濃縮到最小量。挑選資料時的原則要直接、可靠并且是最新的資料。如果資料的收集和選擇得不好，會直接影響負荷預測的質(zhì)量。歷史資料的整頓普通來說，由于預測的質(zhì)量不會超出所用資料的質(zhì)量，因此要對所收集的與負荷有關(guān)的統(tǒng)計資料進行審核和必要的加工整頓，來確保資料的質(zhì)量，從而為確保預測質(zhì)量打下基礎(chǔ)，即要注意資料的完整無缺，數(shù)字精確無誤，反映的都是正常狀態(tài)下的水平，資料中沒有異常的"分離項"，還要注意資料的補缺，并對不可靠的資料加以核算調(diào)節(jié)。對負荷數(shù)據(jù)的預解決在通過初步整頓之后，還要對所用資料進行數(shù)據(jù)分析預解決，即對歷史資料中的異常值的平穩(wěn)化以及缺失數(shù)據(jù)的補遺，針對異常數(shù)據(jù)，重要采用水平解決、垂直解決辦法。數(shù)據(jù)的水平解決即在進行分析數(shù)據(jù)時，將前后兩個時間的負荷數(shù)據(jù)作為基準，設定待解決數(shù)據(jù)的最大變動范疇，當待解決數(shù)據(jù)超出這個范疇，就視為不良數(shù)據(jù)，采用平均值的辦法平穩(wěn)其變化；數(shù)據(jù)的垂直解決即在負荷數(shù)據(jù)預解決時考慮其24h的小周期，即認為不同日期的同一時刻的負荷應當含有相似性，同時刻的負荷值應維持在一定的范疇內(nèi)，對于超出范疇的不良數(shù)據(jù)修正，為待解決數(shù)據(jù)的近來幾天該時刻的負荷平均值。建立負荷預測模型負荷預測模型是統(tǒng)計資料軌跡的概括，預測模型是多個多樣的，因此，對于具體資料要選擇恰當?shù)念A測模型，這是負荷預測過程中至關(guān)重要的一步。當由于模型選擇不當而造成預測誤差過大時，就需要改換模型，必要時，還可同時采用幾個數(shù)學模型進行運算，方便對比、選擇。在選擇合適的預測技術(shù)后，建立負荷預測數(shù)學模型，進行預測工作。由于從已掌握的發(fā)展變化規(guī)律，并不能代表將來的變化規(guī)律，因此要對影響預測對象的新因素進行分析，對預測模型進行恰當?shù)男拚髷M定預測值。系統(tǒng)建設設計根據(jù)《綜合布線工程驗收規(guī)范》(GB50312-)《電纜線路施工及驗收規(guī)范》(GB50168-)《公司節(jié)能量計算辦法》GB/T13234-《用能單位能源計量器具配備和管理通則》GB17167-《綜合能耗計算通則》GB/T2589-《工業(yè)公司能源管理導則》GB/T15587-《電子式電能表檢定規(guī)程》(JJG596-1999)《InternationalPerformanceMeasurementandVerificationProtocolVolumeIII》(國際性能測量與驗證合同第三卷)《低壓配電設計規(guī)范》(GB50054-95)《軟件開發(fā)規(guī)范》（ISO9001-）《電力工程電纜設計規(guī)范》GB50217-《信息安全技術(shù)云計算服務安全指南》GB/T31167-《信息安全技術(shù)云計算服務安全能力規(guī)定》GB/T31168-《廣東電力市場交易基本規(guī)則(試行)》《有關(guān)進一步深化電力體制改革的若干意見》設計原則邦訊能源互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺是為廣大能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)鏈各公司提供綜合性服務的信息平臺，也是能力開放的資源共享平臺，在設計、開發(fā)和實施中遵照下列原則：實用性原則以現(xiàn)實需求為基礎(chǔ)，充足考慮發(fā)展的需要來擬定系統(tǒng)的規(guī)模，功模塊子系統(tǒng)以插件方式擴展。安全性原則系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全性是整個信息系統(tǒng)中最核心的價值所在，確保數(shù)據(jù)的安全性、穩(wěn)定性、完整性是整個系統(tǒng)構(gòu)建的重中之重。數(shù)據(jù)安全需要從低層硬件設備、網(wǎng)絡設備、操作系統(tǒng)、應用等各個層面上予以確保。核心數(shù)據(jù)在服務器上運行，一旦出現(xiàn)安全問題都會造成不可彌補的損失；因此全部應用軟件均遵照有關(guān)的規(guī)定，符合國家有關(guān)系統(tǒng)安全的規(guī)定，提供安全手段避免內(nèi)部顧客的非法入侵及操作人員的越級操作，以確保信息安全。采集方面，我司即將擁有密碼安全定點生產(chǎn)單位資質(zhì)，從采集端加入安全采集技術(shù)，擁有獨特的技術(shù)優(yōu)勢，從底端杜絕物聯(lián)網(wǎng)采集的信息安全風險?？煽啃栽瓌t系統(tǒng)設計能有效地避免單點失敗，以最大程度地減少故障的可能性。系統(tǒng)構(gòu)造設計、系統(tǒng)配備、系統(tǒng)管理方式等方面，均采用國際上先進同時又成熟、實用的技術(shù)。先進性、成熟性和穩(wěn)定性原則系統(tǒng)的先進性、穩(wěn)定性，需要采用業(yè)界領(lǐng)先的技術(shù)，能夠滿足系統(tǒng)在解決、運算等方面的需求，并且系統(tǒng)能夠24小時*365天不間斷的穩(wěn)定工作，確保正常工作的持續(xù)、連貫。系統(tǒng)的開放性、可拓展性原則

基于主流的網(wǎng)絡技術(shù)、硬件技術(shù)等，便于將來系統(tǒng)、設備的升級；含有強大的系統(tǒng)擴展性能，如計算、存儲、I/O等方面。

全部系統(tǒng)不僅能滿足現(xiàn)在需要，并在擴充模塊后滿足能夠預見的將來的需求，確保項目建設完畢后，提供再向新的技術(shù)升級時，能保護現(xiàn)有的投資。

系統(tǒng)設計所采用的技術(shù)符合國際原則、國標和行業(yè)原則，為系統(tǒng)的擴展升級、與其它系統(tǒng)的互聯(lián)互通提供良好的基礎(chǔ)。系統(tǒng)的易管理性和高性價比

系統(tǒng)易于管理，易于維護，操作簡樸、易學易用，便于對系統(tǒng)進行配備。

在設備、安全性、數(shù)據(jù)流量、性能等方面得到較好的監(jiān)視和控制，并能夠進行遠程管理和故障診療。系統(tǒng)含有極高的性價比，節(jié)省采購和維護成本。系統(tǒng)按需分派資源，可支持私有云和公有云兩種布署方式，按需計費，同時，不管是私有云顧客還是公有云顧客均支持3個隔離原則，顧客隔離、數(shù)據(jù)隔離、業(yè)務流隔離。售電管理平臺介紹系統(tǒng)拓撲圖售電云服務中心售電公司依靠于邦訊售電云中心，售電公司無需自建云中心，邦訊云平臺為售電公司提供全流程管理服務。售電云服務中心重要負責系統(tǒng)的運行、數(shù)據(jù)解決及存儲，普通由服務器（應用服務器+數(shù)據(jù)解決服務器）、防火墻、存儲磁盤陣列以及網(wǎng)絡設備構(gòu)成，架設在專業(yè)機房內(nèi)（機房選租賃電信數(shù)據(jù)中心機架）。服務器采用雙機熱備方式，同時工作以保障整個系統(tǒng)穩(wěn)定運行。售電公司售電側(cè)管理平臺能夠管理簽約的全部顧客（顧客1顧客N），公司用電管理平臺對本身公司用電進行精細化管理。售電側(cè)平臺根據(jù)售電公司需求，可覺得售電公司提供門戶網(wǎng)站、OA系統(tǒng)等平臺服務。也能夠與售電公司及此后電力交易中心交易平臺對接。末端監(jiān)測設備末端采集設備重要負責顧客數(shù)據(jù)采集工作，在顧客端安裝智能電表用以采集電量各項參數(shù)，是系統(tǒng)全部功效實現(xiàn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，接入智能網(wǎng)關(guān)或者無線網(wǎng)關(guān)將智能電表的MODBUS合同信號轉(zhuǎn)換成TCP/IP合同的信號經(jīng)Internet網(wǎng)絡傳輸至恒運售電云服務中心。拼接大屏功效特點品牌高清液晶/LED大屏幕配備智能解決器穩(wěn)定實時顯示/輪播售電云數(shù)據(jù)信息通過網(wǎng)線連接外網(wǎng)即可實現(xiàn)與售電云系統(tǒng)互聯(lián)效果示意圖LED室外大屏效果以下：負荷預測算法及程序?qū)崿F(xiàn)根據(jù)我司對用電數(shù)據(jù)分析，采用了下列幾個負荷預測算法及程序?qū)崿F(xiàn)：多元線性回歸算法闡明多元線性回歸辦法是根據(jù)本身變化狀況推出下一時刻值的算法，其數(shù)學體現(xiàn)式以下：式中，yt是預測時刻的數(shù)據(jù)，到x1是與預測時刻有關(guān)的k個數(shù)據(jù)（即階數(shù)為k）。a1?ak是它們所對應的參數(shù)，常數(shù)參數(shù)。影響多元線性回歸精確性的參數(shù)重要是對于預測時刻有關(guān)數(shù)據(jù)的選用，例如需要預測第K天i時刻的用電量，則需要第K天在i時刻前k1個持續(xù)用電量數(shù)據(jù)，第K-1天（即昨天）i時刻左右共k2個持續(xù)用電量數(shù)據(jù)以及K-4(一周前)i時刻左右共k3個用電量數(shù)據(jù)作為一組訓練數(shù)據(jù)，即參數(shù)總數(shù)k=k1+k2+k3。為了模型精確，需要用N組數(shù)據(jù)進行訓練，k1、k2、k3及N為影響預測精確性的核心參數(shù)，通過分組測試成果結(jié)合經(jīng)驗進行選定。（MAPE:平均絕對比例誤差，是衡量負荷預測算法好壞的慣用指標。）最后擬定的參數(shù)為k1=k2=k3=8,N=5。算法程序?qū)崿F(xiàn)選用多元線性回歸文獻夾中的MLR_final.m程序進行運行，所采用歷史負荷數(shù)據(jù)為load_workday_new.mat，該數(shù)據(jù)為某大樓工作日用電數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間隔15分鐘，1天包含96個數(shù)據(jù)點。算法成果顯示以下：

該算法技術(shù)成熟，預測速度快，對歷史數(shù)據(jù)規(guī)定較高，通過線性辦法描述復雜問題，精度較低。BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理闡明人工神經(jīng)網(wǎng)絡法選用過去一段時間的負荷作為訓練樣本，構(gòu)建適宜的網(wǎng)絡構(gòu)造，用某種訓練算法對網(wǎng)絡進行訓練，使其滿足精度規(guī)定之后，此神經(jīng)網(wǎng)絡作為負荷預測模型，實踐證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡短期預測有較好的精度。在選用神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)造和基本參數(shù)時，采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡，權(quán)值矩陣的初值隨機化生成，隱層神經(jīng)元的閾值函數(shù)選用sigmod函數(shù)，權(quán)值的更新采用最速下降法，步長0.1，收斂精度為1.0e-4。神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出為需要預測的某一時刻（如9:00AM）的負荷值，單位是kW。輸入為與該輸出值有關(guān)的某些變量，如9:00AM之前若干時刻的負荷值，昨日9:00AM及該時刻附近的負荷值，上周9:00AM及該時刻附近的負荷值（這些值均要進行歸一化解決）。這樣與直接輸入若干整數(shù)天的負荷值（輸入數(shù)據(jù)的個數(shù)是96的整數(shù)倍），輸出一整天的負荷預測值（即輸出96個點）的最大好處在于能夠避免某些不有關(guān)的數(shù)據(jù)點（例如昨天下午14:00PM對于今天9:00AM的預測值很有可能沒有任何影響）對于預測值的影響（由于神經(jīng)網(wǎng)絡各神經(jīng)元相連的關(guān)系，可能對建模會產(chǎn)生誤導），除此之外，能夠有效地減少輸入的個數(shù)。但是缺點就是每次只能預測一種數(shù)據(jù)點，并且需要針對每個時刻都要進行建模（相稱于每天要建96個模型）。結(jié)合了多元回歸的成果，在預測某個時刻的負荷值時，選用了該時刻之前的18個數(shù)據(jù)點，以及昨日的該時刻的數(shù)據(jù)點及前后的共12個數(shù)據(jù)點，上星期的今天的該時刻的數(shù)據(jù)點及前后的共6個數(shù)據(jù)點作為輸入，即總共輸入36個數(shù)據(jù)點進行預測，輸出是某個時刻的負荷值（一種數(shù)據(jù)點）。算法程序?qū)崿F(xiàn)選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡文獻夾中的NNpredict.m程序進行運行，所采用歷史負荷數(shù)據(jù)為N.mat、M.mat兩組矩陣數(shù)據(jù)表達，該兩組數(shù)據(jù)由load_workday_new.mat簡樸變化得到，源數(shù)據(jù)為某大樓工作日用電數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間隔15分鐘，1天包含96個數(shù)據(jù)點。其中M、N每行表征1天96個數(shù)據(jù)點，共74行表征持續(xù)74個工作日的數(shù)據(jù)。算法運行成果顯示以下：

該算法對非構(gòu)造性、非精確性規(guī)律含有自適應能力，但神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)多根據(jù)主觀經(jīng)驗擬定，計算速度較慢。支持向量回歸算法原理闡明該算法基本目的是通過對訓練集?升維度，在高位空間中構(gòu)造線性決策函數(shù)來實現(xiàn)線性回歸，并精確預測出將來24小時的負荷值。假設訓練資料表達為，其中（x1,y1）…（xl,y1）表達為輸入的特性，y表達該特性所對應的回歸值。令f(x)=w?x+b，如果對每個xi而言，f(xi)和yi的差值都很小，則我們懂得這樣的f(x)能從x精確地預測y，該w即為SVR所要找的平面。數(shù)學體現(xiàn)式以下：在擬定訓練集時，例如需要預測第K+2天i時刻的用電量最少需要第K+1天i時刻前k1個持續(xù)用電量數(shù)據(jù)，第K天i時刻左右共k2個持續(xù)用電量數(shù)據(jù)以及K-4(一周前)i時刻左右共k3個用電量數(shù)據(jù)作為一組訓練數(shù)據(jù)，為了模型精確，需要N組數(shù)據(jù)進行計算，其中k1，k2，k3，N為影響預測精確性的核心參數(shù)，通過分組測試成果結(jié)合經(jīng)驗進行選定。使用SVM計算預測模型，影響精確性的核心參數(shù)：-c處罰參數(shù)–g核函數(shù)半徑，-c–g參數(shù)通過重復循環(huán)結(jié)合訓練集選擇最適合單個預測點的參數(shù)。算法程序?qū)崿F(xiàn)選用支持向量回歸文獻夾中的SVRpredict.m程序進行運行，所采用歷史負荷數(shù)據(jù)為load_workday_new.mat，該數(shù)據(jù)為某大樓工作日用電數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間隔15分鐘，1天包含96個數(shù)據(jù)點。算法運行成果顯示以下：該算法適合小數(shù)量樣本數(shù)據(jù)，能夠解決高維問題，理論基礎(chǔ)比較完善數(shù)據(jù)量的增加會極大提高計算機的計算量，大數(shù)據(jù)前提下計算效率較低，現(xiàn)在比較前三種負荷預測算法，該算法預測速度適中，預測精度最高。附加闡明：該算法中回歸算法需要借助libsvm工具箱中的C++函數(shù)實現(xiàn)，工具箱具體安裝流程詳見同文獻夾中工具箱安裝闡明。ARMA算法原理闡明ARIMA算法的數(shù)學體現(xiàn)式以下：式中，p,q是ARIMA模型的階數(shù)，yt是預測時刻的數(shù)據(jù)，yt-1到y(tǒng)t-p是預測時刻前p個時刻的已知數(shù)據(jù)，a1?ap是前p個時刻所對應的參數(shù)，xt是白噪聲時間序列，b1?bq是前q個時刻所對應的參數(shù)。采用最小二乘的辦法擬定參數(shù)。由于ARIMA算法規(guī)定所解決的時間序列必須是持續(xù)且穩(wěn)定的，因此沒有措施像多元線性回歸同樣選用特定的數(shù)據(jù)點，且根據(jù)AIC準則定階后會使用最小二乘的辦法直接擬定參數(shù)，因此可調(diào)的參數(shù)只有建模所使用的天數(shù)N。算法程序?qū)崿F(xiàn)選用ARMA文獻夾中的loadpred.m程序進行運行，所采用歷史負荷數(shù)據(jù)為data.mat，該數(shù)據(jù)為某工業(yè)負荷數(shù)據(jù)，相比上三組辦法采用的96點樓宇負荷數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間隔1小時，每日負荷數(shù)據(jù)由24個點表達，平穩(wěn)性更加好，用ARMA算法能得到更抱負的成果。算法運行成果顯示以下：該算法所需數(shù)據(jù)量少，計算速度快，建模過程復雜，對原始數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性規(guī)定較高，不擬定因素對問題影響較大。售電平臺配備方案一：私有云方案售電管理平臺配備物料編碼設備名稱規(guī)格型號原產(chǎn)地單位數(shù)量備注1硬件設備1服務器（機架）R730E5-2609V3/16g*2/2TBSAS*4/dvd/idrac7公司版/h330/冗余750W電源/導軌/2U美國，戴爾臺22防火墻中公司防火墻，1U華為臺13雙機熱備軟件rosemirrorha美國套14殺毒軟件諾頓殺毒軟件年套15操作系統(tǒng)windowserver原則版，5顧客美國，微軟套26數(shù)據(jù)庫SQLserver原則版，5顧客美國，微軟套2簡包2托管服務1服務器托管100M共享，雙線接入，1組IP,2U設備,1年套2每增一臺1U的設備，1年套13售電管理軟件1PC端顧客側(cè)管理軟件+售電側(cè)套12移動端套14拼接屏1拼接屏47英寸，3x3，尺寸：3.23米（寬）x1.84米（高）望遠個12終端ＰＣ3800-R6208BG3260/4G/500G/DVDRW+EH美國，戴爾臺1方案二：邦訊公有云方案售電管理平臺配備物料編碼設備名稱規(guī)格型號原產(chǎn)地單位數(shù)量備注1售電管理軟件租用1PC端顧客側(cè)管理軟件+售電側(cè)套按顧客安裝電表數(shù)計算2移動端套1按頁面計算2拼接屏1拼接屏47英寸，3x3，尺寸：3.23米（寬）x1.84米（高）望遠個12終端ＰＣ3800-R6208BG3260/4G/500G/DVDRW+EH美國，戴爾臺13售電平臺租賃1智能采集點租用1私有云優(yōu)缺點：優(yōu)點：建立私有云后為售電公司公司內(nèi)部人員管理，安全性比較高。缺點：私有云需要購置硬件服務器等設備，一次性投入大，另外維護需要售電公司安排人員自行維護，維護成本高。公有云優(yōu)缺點：優(yōu)點：公有云不需要售電公司自建硬件設備，建設成本低，服務器及其軟件維護為邦訊公司負責，不需要售電公司維護。缺點：安全性相對私有云來說較低，同時，每年都要付出租平臺服務器的成本。因此，售電公司能夠根據(jù)本身預算，安全性規(guī)定及售電公司本身對系統(tǒng)維護能力選擇私有云方案或公有云方案。軟件功效介紹邦訊能源互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺是一套統(tǒng)一集成、靈活、高效、可分析的信息管理系統(tǒng)平臺。全部功效模塊既高度集成又可獨立應用，能滿足不同類型的顧客需求，讓各顧客都能夠從平臺中找到適合自己應用價值的功效模塊，有選擇地啟動某個方向或某個層面的信息化。本方案是根據(jù)華能廣東能源銷售有限責任公司需求，針對售電管理平臺的解決方案，下面著重介紹售電管理平臺及公司用電管理平臺。售電管理平臺售電管理平臺用于支撐售電公司售電業(yè)務開展及客戶服務管理需要，涉及客戶信息管理、用電管理及預測、智能報價、合同管理、費用收支核算、數(shù)據(jù)挖掘、等模塊。該系統(tǒng)由售電公司內(nèi)部管理人員及業(yè)務人員使用。具體功效模塊以下：客戶信息管理實現(xiàn)客戶注冊管理、電源商信息管理、電力顧客信息管理、客戶響應、客戶權(quán)限管理、客戶跟蹤、客戶分類和客戶評價等功效。用電管理及預測實現(xiàn)對電力顧客用電數(shù)據(jù)在線采集和監(jiān)測功效，并實現(xiàn)年、月、日負荷預測和優(yōu)化、預測評定、預測算法和模型管理、用電預警等功效。負荷預測平臺結(jié)合顧客生產(chǎn)特點、訂單型影響用電負荷因素、天氣、生產(chǎn)原料、設備生產(chǎn)規(guī)劃、生產(chǎn)訂單、客戶生產(chǎn)計劃、設備的檢修計劃等等諸多因素，監(jiān)測、分析、調(diào)節(jié)預測模型參數(shù)，預測顧客電力系統(tǒng)負荷。智能報價通過對煤價、油價及水價等數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)市場交易預測和分析、交易方略分析、智慧報價模型管理和基于全局最優(yōu)和合約約束的報價統(tǒng)一出清等。合同管理實現(xiàn)合約模板管理、合商定制管理、合約分解管理、合約執(zhí)行跟蹤監(jiān)督、合約和合同臺賬管理、收益算法管理和財務帳單的生成等。費用收支核算實現(xiàn)財務帳單審批、催繳管理、業(yè)務結(jié)算、退費管理等。增值服務管理實現(xiàn)售電公司對客戶提供增值服務涉及客戶設備臺賬進行管理，實現(xiàn)對客戶設備的安全評定、節(jié)能評定以及狀態(tài)分析，為客戶提供合同能源管理、節(jié)能服務、用電技術(shù)支持等增值服務的全流程管理。售電門戶實現(xiàn)客戶注冊、業(yè)務申請、合約訂立、在線咨詢服務、信息申報和查詢等交互操作，支持售電公司對公司動態(tài)、售電套餐的公布。數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)對電力顧客電力數(shù)據(jù)的采集功效，可設定采集周期，提供有線和無線兩種接入方式。數(shù)據(jù)集成服務提供對有開放接口的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對接服務。例如：對省（市）電力交易中心的電力交易平臺集成對?。ㄊ校╇娏灰字行牡碾娏灰灼脚_進行數(shù)據(jù)接口建設，實現(xiàn)對各市場主體及潛在客戶有關(guān)數(shù)據(jù)的采集、存儲，獲取?。ㄊ校╇娏灰字行南掳l(fā)的結(jié)算數(shù)據(jù)。充電樁管理系統(tǒng)集成與充電樁管理系統(tǒng)進行集成，將充電信息、監(jiān)控管理信息等同時給售電平臺。加油站管理系統(tǒng)集成實現(xiàn)與加油站管理系統(tǒng)的集成；實現(xiàn)對加油站數(shù)據(jù)的集成。LNG(都市管網(wǎng))管理系統(tǒng)集成與LNG(都市管網(wǎng))管理系統(tǒng)進行集成，實現(xiàn)解決管線數(shù)據(jù)等業(yè)務的集成。綠色交通管理系統(tǒng)與綠色交通管理系統(tǒng)進行集成，將綠色交通有關(guān)信息實現(xiàn)共享。供熱管理系統(tǒng)通過與供熱管理系統(tǒng)集成，獲取終端顧客的用暖供熱數(shù)據(jù)。公司用電管理平臺公司用電管理平臺是針對電力顧客的全方位多角度的對公司用電進行監(jiān)控和分析的數(shù)據(jù)平臺，協(xié)助公司節(jié)省電費、用電精細化管理、減少用電風險?？芍问垭姽靖雍玫臑殡娏︻櫩头?。綜合首頁公司綜合用電狀況，本年度用電量、本月用電量、今天用電量、實時負荷值，實時負荷曲線（昨天和今天對比），實時用電量曲線（昨天和今天對比），實時需量曲線（昨天和今天對比），上月度用電量占比，月度用電量對比圖，本月用電量提示，日歷時鐘，天氣預報，信息提示。實時監(jiān)測實時監(jiān)測-用電負荷監(jiān)測今天實時負荷曲線和預測負荷曲線對比，今天最大負荷、最小負荷、平均負荷、峰谷差、峰谷差率及實時負載率。實時監(jiān)測-需量監(jiān)測今天實時需量和實時負荷率曲線圖，查看今天需量與否超出基準值，給出電費結(jié)算方式成果，同時給出最大需量、變壓器的總裝機容量、最大負荷率和基準負荷率。實時監(jiān)測-用電量監(jiān)測公司今天實時用電量曲線和預測用電量曲線對比，給出今天用電量、本周用電量、本月用電量和預計今天用電量數(shù)據(jù)。實時監(jiān)測-數(shù)據(jù)監(jiān)測公司各監(jiān)測點的實時數(shù)據(jù)查詢功效，查看今天最大值、最小值、平均值及與否產(chǎn)生數(shù)據(jù)異常狀況。購電管理購電管理-月度購電預測本月實際用電量和預測用電量狀況對比，及本月購電和已用的具體數(shù)據(jù)信息。還給出次月用電預測狀況和購電建議。購電管理-年度購電預測本年度實際用電狀況（年度長協(xié)和月度競價電量）、預測每月用電量和第二年預計用電量對比圖及預測成果。購電管理-購電計劃公司根據(jù)預測下月或者下年的用電量，提交給售電公司實際每年或者每月購置的電量。購電管理-購電信息管理對已產(chǎn)生的購電交易進行交易數(shù)據(jù)的管理，可新增、導出、導入購電信息?？刹樵儦v史購電交易數(shù)據(jù)。購電管理-購電核算協(xié)助公司核算實際節(jié)省電費的狀況，涉及年度長協(xié)、月度競價電量、實際用電量的峰、谷、平及處罰電費核算出公司每月節(jié)省的電費。用電分析用電分析-用電負荷分析分析顧客電力日、月、年負荷數(shù)據(jù)，包含最大負荷、最小負荷及其發(fā)生的時間、平均負荷、峰谷差、峰谷差率、負荷率。用電分析-負荷日歷通過集成單個測點每月每日每小時的預測和實際每小時負荷的比對，協(xié)助顧客更有效的預測顧客的用電量。用電分析-用電量統(tǒng)計分析統(tǒng)計測點用電量歷史數(shù)據(jù)，實現(xiàn)用電量的同比、環(huán)比分析，已用電量及購電量的占比提示。用電分析-峰谷平統(tǒng)計分析統(tǒng)計分析顧客峰平谷各時段的電量及電費的狀況，通過移峰填谷模型預測評定移峰填谷的經(jīng)濟性，協(xié)助用更直觀的理解利益空間。用電分析-電費分析分析顧客月或者日歷史的峰谷平的電費占比，現(xiàn)在的公司的計費方式、總裝變壓器容量、每日的最大容量、基本電費的電價及基本電費。用電質(zhì)量分析用電質(zhì)量分析-電壓越線統(tǒng)計統(tǒng)計分析三相電壓的最高值、最低值、三相電壓合格率、三相平衡度。用電質(zhì)量分析-功率因數(shù)統(tǒng)計統(tǒng)計測點設備的每小時的功率因數(shù)趨勢，實現(xiàn)功率因數(shù)的對標比對，檢測功率因數(shù)的合格數(shù)。用電質(zhì)量分析-諧波數(shù)據(jù)統(tǒng)計按設立的電壓、電流諧波限值對監(jiān)測點的電壓諧波、電流諧波進行分析，統(tǒng)計分相2次～19次諧波電壓含有率及總畸變率日最大值及發(fā)生時間，統(tǒng)計分相諧波越限數(shù)據(jù)。需求側(cè)響應管理需求側(cè)響應管理-需求側(cè)項目管理需求響應項目名稱、項目類型、項目公布單位、項目公布時間、響應時段數(shù)等進行管理。需求側(cè)響應管理-響應統(tǒng)計統(tǒng)計公司參加用電需求側(cè)的響應時間，響應時間段，響應項目等。需求側(cè)響應管理-節(jié)省電力統(tǒng)計系統(tǒng)應基于基線負荷計算節(jié)省的電力和電量。售電平臺APP端為售電公司提供售電平臺與公司用電管理平臺的同時，提供手機APP端服務。電力配套服務故障檢修服務對電力故障設備進行排查和檢修。通過測量數(shù)據(jù)，對比以往運行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)較大的電力數(shù)據(jù)差別，能判斷與否絕緣失效、漏電短路或斷路等問題。人工復查，對接觸點氧化觀察、溫度監(jiān)測判斷溫控系統(tǒng)與否失效，停電時能對部分開關(guān)進行手動操作，檢查機構(gòu)與否正常。設備巡檢服務對電氣設備進行