揭秘百度战投部!搜索寡头的投资脉络,理想的破灭与重燃
随着电力用户准入门槛逐渐降低,国内外政治经济形势的不断变化,售电公司不断增多三个因素持续作用,售电公司将面临成本边界日趋严格、用户时长是新进入时长的情况。
(来源:微信公众号“售电星星” 作者:曹安)
交易中心设置受过年前一个月负荷预测偏差冲击,笔者认为其延迟特性导致在春节放假、行业新政策发布等情况下,在参考去年数据的情况下产生了一定的日前偏差。
而为消除这类延迟,全量使用数据采集装置进行覆盖则存在成本高、单体效益不足的情况;完全不覆盖,则可能由于客户行业影响,导致的突发性预测失准。
笔者结合公司自研的红外电表采集设备及用户基础,就以灰度方式在合理成本下助力电能量预测,提出几条计算的简要逻辑,与行内外朋友探讨:
1、灰度用户选取:梳理代理用户的{市,区县,行业,年用电量}数据元组,分行业在电量比重大的区县选取合作年限久或有其他业务(如容改需、需求侧响应)的客户,力图以监测点5%以内的覆盖率,覆盖总电量的10%。
2、数据分析逻辑:按照采集的数据,分别观察各企业、各地区、各行业现时与上年、上月、上周、上日的分时电量波动,取欧几里得距离,得到曲线的变化度。针对曲线整体的变形、放大情况进行比例解算,决定总体预测曲线调增、调减,预警异常数据。
3、新增用户的曲线价值分析:按照用户所在行业叠加地区的典型曲线,配合用户电费单,补充出分时细节,然后滑窗根据近1个月、1季度、1年的电价情况及峰平谷平衡收益,推算其滑窗曲线价值,并用于测算其安全报价边界。
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