基于电力负荷大数据的负荷分析方法及其在无锡地区疫情期间的应用

作者：董金哲; 白晨阳; 刘志仁; 於慧敏; 胡晓青; 李澄

来源：电力大数据, 2020, 23(12): 57-64.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2020.12.008

• 电力负荷数据
• 状态评估
• 时间特性
• 数值特性
• 负荷差异因子

本文针对分析并提取海量电力负荷数据中包含的信息问题,提出了一种负荷状态评估方法。本文通过定量计算一组负荷数据中最大、最小负荷出现的时刻表征电力负荷数据时间特性方面的差异;通过定量计算最大负荷值以及电力负荷数据的欧氏距离表征负电力荷数据数值特性方面的差异。并综合考虑电力负荷数据的时间特性与数值特性定义了电力负荷数据差异评价指标:负荷差异因子,从而定量分析不同电力负荷数据间的整体差异,负荷差异因子取值在区间[0,1]内,其值越大则两组电力负荷数据差异越大。并将该方法用于分析2020年疫情期间无锡地区的电力负荷数据,评估电力用户的产能变化情况,从而指导用户优化用电,进而反应社会各行业生产情况,辅助电力企业以及政府决策。