基于大数据分析的园区综合能源企业能效评价

作者：郭飞; 王波; 王亮; 史渊源; 胡建军; 李秀广

来源：电力大数据, 2020, 23(12): 29-36.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2020.12.004

• 大数据
• 聚类分析
• 价值客户
• 能效评价
• 能源企业

针对宁东地区高耗能产业大工业客户的能源消耗量大、能源利用率低、能效管理水平不高的问题,以大工业客户历史运行数据为基础,采用聚类算法对客户行业特性、购电比率、用电量、缴费金额、欠费金额等指标数据进行分析,构建价值客户识别模型,淘汰掉低价值用户,筛选出价值较高的潜在客户,形成客户价值排名。采用K-Means聚类分析算法对高耗能企业用户信息进行分群,在此基础上利用主成分分析法筛选出14个二级能效评价指标。采用递阶综合分析法、熵权法构建企业能效评估模型,从经济能效、管理能效、技术能效三个角度量化评估企业能源综合利用效率,并给出实践案例。本文提出的评价方法能够精准定位企业能效管理薄弱环节,为企业产能结构调整和产业升级提供解决方案。