一种空间用电特征获取方法及系统与流程

1.本发明涉及电力数据领域，尤其是涉及一种空间用电特征获取方法及系统。


背景技术：

2.电力需求分析及预测是电网规划、建设、运行的基础工作。电改形势下，抑制 电网盲目投资，要求有效投资，高效投资，精确的电力需求预测结果对电网规划与 投资具有良好的指导作用，能够间接提高投资精准度及投资效益。电力需求分析中 需要对各个用电空间的用电特征进行获取，现有用电特征获取方法基于直接获取的 电力数据，并不能直观准确的体现出各个空间的用电特征。


技术实现要素：

3.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种空间用电特 征获取方法及系统。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
5.一种空间用电特征获取方法，包括以下步骤：
6.s1：对待分析空间进行区域划分；
7.s2：获取各区域的用电数据，根据所述用电数据获取各区域的特征数据；
8.s3：根据各区域的特征数据获取各区域的空间用电特征数据；
9.s4：根据各区域的空间用电特征数据确认各区域的空间用电特征。
10.优选地，所述的s1中进行区域划分的依据包括城市规划划分、负荷功能划分、 电网供电划分、行政划分、环线划分。
11.优选地，所述的用电数据包括最高负荷、建筑面积、总用电量、总负荷、常住 人口。
12.优选地，所述的特征数据包括电量占地密度、人均电量、负荷密度、人均最高 负荷。
13.优选地，所述电量占地密度的计算公式为：
[0014][0015]
其中，b1为电量占地密度，c2为建筑面积，c3为总用电量；
[0016]
所述人均电量的计算公式为：
[0017][0018]
其中，b2为人均电量，c3为总用电量，c4为常住人口；
[0019]
所述负荷密度的计算公式为：
[0020][0021]
其中，b3为负荷密度，c1为最高负荷，c2为建筑面积；
[0022]
所述人均最高负荷的计算公式为：
[0023][0024]
其中，b4为人均最高负荷，c2为建筑面积，c3为总用电量。
[0025]
优选地，所述的步骤s3具体包括：
[0026]
s31：获取空间内各区域的用电数据的均值，并将各区域的用电数据除以均值 获取各区域的用电数据的相对值；
[0027]
s32：根据各区域的用电数据的相对值获取空间用电特征数据，空间用电特征 数据包括电量消耗相对强度、负荷需求相对强度、单位负荷电量相对强度。
[0028]
优选地，所述的电量消耗相对强度的计算公式为：
[0029][0030]
其中，a1为电量消耗相对强度，b1'为电量占地密度的相对值，b2'为人均电 量的相对值，
[0031]
所述的负荷需求相对强度的计算公式为：
[0032][0033]
其中，a2为负荷需求相对强度，b3'为负荷密度的相对值，b4'为人均最高负 荷的相对值，
[0034]
所述的单位负荷电量相对强度的计算公式为：
[0035][0036]
其中，a3为单位负荷电量相对强度。
[0037]
优选地，所述的步骤s4具体包括：
[0038]
s41：获取电量消耗相对强度大于1且负荷需求相对强度小于1的区域，并确 认其空间用电特征为高价值区域；
[0039]
s42：获取电量消耗相对强度大于1且负荷需求相对强度大于1的区域，并确 认其空间用电特征为平衡区域；
[0040]
s43：获取电量消耗相对强度小于1且负荷需求相对强度小于1的区域，并确 认其空间用电特征为平衡区域；
[0041]
s44：获取电量消耗相对强度小于1且负荷需求相对强度大于1的区域，并确 认其空间用电特征为低价值区域。
[0042]
一种空间用电特征获取系统，包括区域划分模块、特征数据获取模块、空间用 电特征数据获取模块、空间用电特征确认模块，
[0043]
所述的区域划分模块用于对待分析空间进行区域划分；
[0044]
所述的特征数据获取模块用于获取各区域的用电数据，根据所述用电数据获取 各区域的特征数据；
[0045]
所述的空间用电特征数据获取模块用于根据各区域的特征数据获取各区域的 空
间用电特征数据；
[0046]
所述的空间用电特征确认模块用于根据各区域的空间用电特征数据确认各区 域的空间用电特征。
[0047]
优选地，所述的空间用电特征数据获取模块的具体步骤包括：
[0048]
第一步：获取空间内各区域的用电数据的均值，并将各区域的用电数据除以均 值获取各区域的用电数据的相对值；
[0049]
第二步：根据各区域的用电数据的相对值获取空间用电特征数据，空间用电特 征数据包括电量消耗相对强度、负荷需求相对强度、单位负荷电量相对强度。
[0050]
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
[0051]
(1)本发明对对待分析空间进行有效的区域划分，并依次获取各区域的用电 数据、特征数据、空间用电特征数据，确认各区域的空间用电特征，所获取的空间 用电特征准确性强，可靠性高，数据基础好，获取规划用户电网拓扑关系和空间信 息，进行空间电力电量预测，实现规划负荷的落地入网，真正为电网规划提供有力 支撑；
[0052]
(2)通过对待分析空间的各区域的空间用电特征的获取，能够得到地区产业 和行业特性决定电量特性，获取准确的用电特性和用电规模，对待分析空间内的不 同区域用电特征进行对比分析，提高对比准确性。
附图说明
[0053]
图1为本发明的流程图；
[0054]
图2为发明的空间用电特征对比图。
具体实施方式
[0055]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的 说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明 并不限定于以下的实施方式。
[0056]
实施例
[0057]
一种空间用电特征获取方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0058]
s1：对待分析空间进行区域划分。
[0059]
s1中进行区域划分的依据包括城市规划划分、负荷功能划分、电网供电划分、 行政划分、环线划分。
[0060]
本实施例中，将上海市作为待分析空间，根据行政划分对上海市进行区域划分， 划分为黄浦区、虹口区、静安区、长宁区、徐汇区、普陀区、杨浦区、宝山区、闵 行区、嘉定区、金山区、松江区、青浦区、奉贤区、崇明区、浦东新区。
[0061]
s2：获取各区域的用电数据，根据所述用电数据获取各区域的特征数据。
[0062]
用电数据包括最高负荷、建筑面积、总用电量、总负荷、常住人口，特征数据 包括电量占地密度、人均电量、负荷密度、人均最高负荷。
[0063]
对应特征数据的计算公式为：
[0064]
电量占地密度的计算公式为：
[0065][0066]
其中，b1为电量占地密度，c2为建筑面积，c3为总用电量；
[0067]
人均用电量指标是衡量一个国家或城市经济发达程度的重要参数，也是编制城 市电力总体规划时，校核城市远期用电量预测水平和宏观控制远期电力发展规模的 重要指标。人均电量方面，上海市平均为0.53kw/人，最接近的为黄浦区(0.53k/ 人),最高的为金山区，达到0.92万kwh/人，最小的为普陀区0.26kw/人。从人均 指标来看，金山区人口少，重工业比重大，导致人均负荷和电量均排在首位；而普 陀区人口多，但上海四大副中心之一的真如副中心目前正在建设中，影响了负荷和 电量。所述人均电量的计算公式为：
[0068][0069]
其中，b2为人均电量，c3为总用电量，c4为常住人口；
[0070]
负荷密度是衡量城市单位占地面积与负荷关系的基本指标之一，与城市的规划 用地属性、经济发展水平、人口密度等息息相关。各行政区间负荷密度偏差较大， 最大的为黄浦区大达到46.69mw/km2，最小的为崇明区0.47mw/km2，差10倍。 各行政区间负荷指标偏差较小，最大的为金山区26.41w/m2，最小的为普陀区 13.39w/m2，差1倍。上海市负荷密度为4.38mw/km2，负荷指标为21.07w/m2， 最接近于上海平均水平的分别为嘉定区5.11mw/km2，静安区21.23w/m2。由于上 海市各行政区容积率不同，因此导致负荷密度差别较大。而负荷指标基于建筑面积 计算，差别在于建筑内的用电设备和使用率，偏差较少。因此负荷预测时采用负荷 指标与建筑面积进行预测，精准性更高。负荷密度是在给定的城市建设用地范围内， 最高负荷和城市占地面积的比值。所述负荷密度的计算公式为：
[0071][0072]
其中，b3为负荷密度，c1为最高负荷，c2为建筑面积；
[0073]
人均最高负荷指标是衡量一个国家或城市经济发达程度的重要参数，也是编制 城市电力总体规划时，预测城市最高负荷的一种可选方法。人均负荷方面，上海市 平均为1.15kw/人，最接近的为静安区和闵行区(同为1.16kw/人)最高的为金山 区，达到1.66kw/人，最小的为普陀区0.63kw/人。所述人均最高负荷的计算公式 为：
[0074][0075]
其中，b4为人均最高负荷，c2为建筑面积，c3为总用电量。
[0076]
本实施例中，具体地，数据获取的采样对象的空间电量采样的设备对象包括系 统110千伏变电站、110千伏线路、10千伏线路、10千伏配变、10千伏用户负荷 与电量。电网设备与用户之间的关系信息来源于营配调贯通平台，通过营配调贯通 实现电网设备与用户关系的动态、及时、准确的更新，用户原始台帐来源于营销管 理系统(cms)。根据营配调贯通平台提供的”电网一张图”以及psp系统中的空 间对象数据，具备开展空间负荷和电量分析的能力。利用空间分析，在电网设备的 负荷和电量与各类空间对象之间建立关联关系。
[0077]
采样时间为2017年及2018年1月1日至2018年12月31日，负荷数据为每 15分钟1个，每年共35040个；电量数据为每天数据，每年共365个数据。采样 范围为国网上海市电力
公司各供电公司相关设备及用户。获取行政区的数据：共计 17个，包括宝山区、崇明区、奉贤区、虹口区、黄浦区、嘉定区、金山区、静安 区、闵行区、浦东新区、普陀区、青浦区、松江区、徐汇区、杨浦区和长宁区。
[0078]
本实施例中，获取的数据见表1。
[0079]
表1行政区用电数据
[0080][0081]
s3：根据各区域的特征数据获取各区域的空间用电特征数据；
[0082]
具体地，s3包括：s31：获取空间内各区域的用电数据的均值，并将各区域的 用电数据除以均值获取各区域的用电数据的相对值，本实施例相对值数据见表2。
[0083]
表2电力数据的相对值
[0084]
序号行政区负荷密度电量占地密度人均负荷人均电量1黄浦区10.658.521.271.012虹口区5.724.810.640.543静安区7.656.821.010.904长宁区5.754.581.210.975徐汇区5.895.371.131.036普陀区3.363.050.550.507杨浦区3.723.360.660.598宝山区1.471.770.750.909闵行区1.821.751.010.9710嘉定区1.171.131.311.2711金山区0.520.631.441.75
12松江区0.780.811.031.0713青浦区0.460.460.980.9814奉贤区0.540.581.211.3115崇明区0.110.100.700.6716浦东新区1.291.341.071.1217上海市1.001.001.001.00
[0085]
s32：根据各区域的用电数据的相对值获取空间用电特征数据，空间用电特征 数据包括电量消耗相对强度、负荷需求相对强度、单位负荷电量相对强度。
[0086]
电量消耗相对强度的计算公式为：
[0087][0088]
其中，a1为电量消耗相对强度，b1'为电量占地密度的相对值，b2'为人均电 量的相对值，
[0089]
负荷需求相对强度的计算公式为：
[0090][0091]
其中，a2为负荷需求相对强度，b3'为负荷密度的相对值，b4'为人均最高负 荷的相对值，
[0092]
单位负荷电量相对强度的计算公式为：
[0093][0094]
其中，a3为单位负荷电量相对强度。
[0095]
本实施例中，获取的电量消耗相对强度、负荷需求相对强度、单位负荷电量相 对强度见表3。
[0096]
表3空间用电特征数据
[0097]
序号行政区电量消耗相对强度负荷需求相对强度单位负荷电量相对强度1黄浦区4.775.960.802虹口区2.673.180.843静安区3.864.330.894长宁区2.773.480.805徐汇区3.203.510.916普陀区1.771.950.917杨浦区1.982.190.908宝山区1.341.111.219闵行区1.361.420.9610嘉定区1.201.240.9711金山区1.190.981.2112松江区0.940.911.0413青浦区0.720.721.00
14奉贤区0.950.871.0815崇明区0.390.410.9516浦东新区1.231.181.0417上海市1.001.001.00
[0098]
s4：根据各区域的空间用电特征数据确认各区域的空间用电特征。
[0099]
步骤s4具体包括：
[0100]
s41：获取电量消耗相对强度大于1且负荷需求相对强度小于1的区域，并确 认其空间用电特征为高价值区域；
[0101]
s42：获取电量消耗相对强度大于1且负荷需求相对强度大于1的区域，并确 认其空间用电特征为平衡区域；
[0102]
s43：获取电量消耗相对强度小于1且负荷需求相对强度小于1的区域，并确 认其空间用电特征为平衡区域；
[0103]
s44：获取电量消耗相对强度小于1且负荷需求相对强度大于1的区域，并确 认其空间用电特征为低价值区域。
[0104]
与步骤s4对应，本实施例中以上海市平均值为基准，电量消耗相对强度为纵 坐标，负荷需求相对强度为横坐标，得到二维电力电量分析图，见图2
[0105]
第一象限：电网投入产出平衡区域(趋饱和)。地区电力需求特点为用户高负 荷需求、用户高电量消耗，意味着电网需要高投入，也有高产出，是电网投入产出 平衡区域。上海各行政区14个中位于此(包括所有内环内行政区、部分内化内的 浦东、闵行、嘉定和普陀区)，以及4个国际发达城市或国家：东京都、香港、纽 约及新加坡，此特性与人口、建筑密度大，第三产业发达相关。
[0106]
第二象限：电网投入产出高价值区域。地区电力需求特点为用户低负荷需求、 用户高电量消耗，意味着电网需要较少投入，但有高产出。对于供电公司最希望的 用户用电属性，为电网投入产出高价值区域。金山区位于该区域中，此特性与该区 域人口密度小、建筑密度小，二产比重高，高耗能密切相关。
[0107]
第三象限：电网投入产出平衡区域(速发展)。地区电力需求特点为用户低负 荷需求、用户低电量消耗，意味着电网需要较少投入，相对也较少产出，由于负荷 和电量均较低，是今后发展热点区域。对于供电公司今后需要持续投入，换去等量 产出，为电网投入产出平衡区域。该区域内为4个与内环不搭边的郊区，松江、青 浦、奉贤、崇明，此特性与二产、三产比重均衡，人口密度、建筑密度均衡相关。
[0108]
第四象限：电网投入产出低价值区域。地区电力需求特点为用户高负荷需求、 用户低电量消耗，意味着电网需要很大投入，但是较少产出。对于供电公司需谨慎 投入。
[0109]
以单位负荷电量相对强度指标作为判断地区用电特性的价值高低，单位负荷产 生电量越高，即单位负荷电量相对强度越大，则相同电网投入产生的收益越大，代 表的意义是人口增加、建筑面积增加，电网投入增加，产生相对电量越高。排序后 数据见表4。
[0110]
表4
[0111][0112][0113]
排名的第一的为新加坡，达到上海市平均水平的1.5倍；上海相当于东京都水 平(略低于4％)，与纽约相比低于12％；未来上海的电网投资重点应在金山区、 宝山区、奉贤区、浦东新区和松江区，绝对价值均高于上海市平均水平。
[0114]
基于上述数据和空间用电特征，可以得到：1.地区产业和行业特性决定电量特 性。上海负荷和电量特性自中心城区由内而外呈现空间差异，人均负荷电量，建筑 面积的负荷和电量密度都以金山区最高，占地面积的负荷和电量密度以黄浦区为最 高。2.产值单耗指标显示地区发展不平衡与世界发达地区仍有差异。上海社会经济 和电量的整体指标虽已不低于世界发达城市或地区，部分行政区的指标值甚至已高 于其中部分城市或地区。3.工业、商业办公和居民月度用电量具有不同的时间特征。 此类特征为今后开展需求侧管理，服务于未来电力市场交易具有很大价值。
[0115]
本发明还提供了一种空间用电特征获取系统，与上述发明对应的，包括区域划 分模块、特征数据获取模块、空间用电特征数据获取模块、空间用电特征确认模块，
[0116]
区域划分模块用于对待分析空间进行区域划分；特征数据获取模块用于获取各 区域的用电数据，根据所述用电数据获取各区域的特征数据；空间用电特征数据获 取模块用于根据各区域的特征数据获取各区域的空间用电特征数据；空间用电特征 确认模块用于根据各区域的空间用电特征数据确认各区域的空间用电特征。
[0117]
其中空间用电特征数据获取模块的具体步骤包括：第一步：获取空间内各区域 的用电数据的均值，并将各区域的用电数据除以均值获取各区域的用电数据的相对 值；第二步：根据各区域的用电数据的相对值获取空间用电特征数据，空间用电特 征数据包括电量消耗相对强度、负荷需求相对强度、单位负荷电量相对强度。
[0118]
上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其 它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变 更。