动态预测

在能源基金会的支持下，清华大学贺克斌院士和张强教授团队编制了《中国城市空气质量达标与碳排放达峰方法及案例研究》（以下简称“双达”报告），旨在基于自下而上的城市排放清单，建立经济-能源-排放耦合动态响应分析方法以及不同类型城市空气质量达标与碳排放达峰协同分析框架，动态预测未来中国城市能源和排放的变化，综合评估产业、能源、交通、用地结构调整各措施带来的减排效益，探讨空气质量目标导向下城市“双达”的路径和策略，为国家和地方机构改革背景下“双达”在城市层面的实践提供研究参考和决策依据。

研究了输电线路无人机巡检过程中动力电池的放电特性，针对输电线路无人机巡检剩余续航时间难以精确控制 的问题，采用引入温度补偿系数和加权系数的锂电池荷电状态计算方法，并结合无人机巡检实时状态，给出了无人机剩余续航时间的预测方法和计算模型。该方法能够实时精确的计算最佳剩余续航时间，极大的提高了无人机巡检的安全性和效率。

本项目构建了电力设备“天空地”自然灾害感知和评价体系，攻克了电力设备状态监测设备低功耗状态下边缘计算、无信号区信号稳定传输、野外输电线路状态监测在线取能、地表滑移卫星SAR监测、地震纵横波分离监测等关键技术，研制了带边缘计算功能覆冰拉力监测装置、无人机高清视频远程传输装置、电容式互感器内部绝缘缺陷在线监测系统、山火“卫星-无人机-视频”联合监测系统，建立了自组网、卫星通信、电力光纤网等多网络融通组网的电力物联感知网络，实现了输电线路覆冰、山火、地质滑移和地震状态监测。攻克了山火路径动态推演、雷电风险杆塔级评估、线路通道树障自动预警、导线覆冰杆塔级增长预报、杆塔地质滑移厘米级风险评估、电网地震快速评估以及输电线路故障自动诊断等技术，并自主研发了电力设备智能运检管控系统，实现对电力设备运行阶段全景高精度状态监测、全过程动态预警、全方位故障和缺陷精确识别。本项目通过构建能源网络的自主智能健康诊断系统和架空输电线路通道状态智能分析和动态预测系统，输电线路状态实时监测、精确预警、风险智能预警，将有效保障我省能源输送通道安全稳定运行，提升供电可靠性。项目成果的应用，使全川输电线路安全运行水平大幅提升，保障了可靠供电，从而最终实现“坚强智能电网”的建设，不仅为水电、光能、风能等清洁能源可靠送出提供了保障，也为东部发达省份安全、可靠供电和提供了支撑，具有深远的社会效益。

当前世界政治经济格局深刻变化，我国经济发展“新常态”特征日益显著，公司发展改革面临更加复杂的外部环境，需要针对新形势、新变化及时作出科学决策。信息是各级领导决策的重要依据，做好信息报送工作能有效支撑公司经营决策。大数据理念与技术的出现，能够在碎片化的海量数据中挖掘关键信息，也为信息报送与决策服务提供了新的理念与技术手段。本项目针对领导及时作出科学决策的需求，将数据跨界、关联分析、动态预测等大数据理念与技术方法应用到信息选题与报送、搜资与提炼、平台与管理等主要方面，形成一套重要信息及时识别、收集、快速分析研判的技术支撑体系，提高信息选题、报送的精准性，提高数据向信息的转化效率，提升信息在决策支撑中的价值。项目提出的创新性成果主要包括三个方面：首先，以提高信息选题、报送的精准性为导向，改进信息选题报送工作流程，提高工作效率。一是将时事热点、领导关注焦点、公司改革难点等不同维度的信息进行综合分析，自动识别关键信息选题；二是根据社会热度、领导关注度与相关性等维度设计选题指数、报送指数，对选题是否报送、何时报送提出建议，提高信息采纳率；三是根据信息供给能力与需求变化，合理调整信息报送工作规划与计划。其次，针对领导面对咨讯碎片化、规模体量大、渠道多等特点，提出数据筛选与信息提炼的解决方案。一是构建基于“3E”模型的公司外部指标数据体系，从海量外部数据中筛选过滤关键指标与数据，明确数据获取的渠道与频率；二是将外部信息与公司内部信息进行关联，根据两者的相互影响关系设计信息选题，整理形成信息选题库，并构建信息报送数据库，为领导快速决策提供知识储备；三是通过计算信息中事件的发生时间、影响力，识别对信息有价值的相关事件，提高搜资效率。最后，结合大数据应用需求设计开发算法模型与技术平台。一是构建数据挖掘算法模型，包括分词技术与词频统计分析、关键词相关分析、热度分析等模型，为信息选题、报送工作提供技术支撑；二是建立完善大数据技术平台与相关功能，包括信息管理、知识管理、热词管理等方面。

在电网建设投资中，物资设备材料费占比超过一半，其价格受多种因素影响，变化速度快，控制难度大。以南方电网公司 2012 年结算工程为例，设备材料费结余占总结余三分之一以上。合理制定电网工程物资设备材料价格，使其投资既能得到有效控制，又不结余太多，一直是电网公司物资价格管控难点，本项目有效解决了该难题，取得了集理论、技术、软件和应用于一体的系列成果。 项目提出根据离散程度大小对样本数据智能分类，对离散程度小的样本数据，自动计算价格，且通过验证，证明计算的结果与窗口统计迭代等其他计算电网物资方法相差不大，提出将电网物资价格分解为平稳、周期波动、随机无趋势等价格类型。采用 ISM 模型，提出人工成本和原材料价格为表层直接影响因素，通货膨胀程度、区域经济发展水平、产品生命周期、供需关系、行业垄断程度及招投标方式为浅层影响因素，产业政策和货币政策为深层影响因素。分析变压器、铁塔价格因素重要性等级，发现原材料价格对变压器、铁塔的影响程度最大，供需关系和区域经济发展水平影响次之，其他因素影响程度较小。提出了三种类型的预测模型库，即基于统计分析的设备材料价格预测模型库、基于价格时间序列的设备材料价格预测模型库及基于价格影响因素的设备材料价格预测模型库。提出不同类型电网物资不同预测模型：对变压器、GIS 组合电器，提出多元线性回归、BP 神经网络以及 PSO-SVM 等多因素预测模型；对断路器，提出多元线性回归以及 BP 神经网络等多因素预测模型。 本成果已发表论文 3 篇，其中中文核心期刊 2 篇，开发编制南方电网公司以及广东电网公司电网物资设备材料价格编制的信息化软件平台 1 套。本成果常态化用于南方电网、广东电网工程物资设备材料指导价格编制，已形成网公级指导文件，用于南网范围内所有工程造价文件编制，应用单位包括工程造价管理单位、造价编制单位、造价评审单位，包含可研估算、初设概算、施工图预算等造价文件编制阶段，应用广泛。推广后成效显著，自 2014 年以来，通过价格编制方法模型的不断修编，电网设备费结余水平逐年呈明显递减水平，以广东电网为例，2018 年上半年结余水平（9.29%）仅为 2014 年（19.85%）一半，说明电网物资指导价格越来越贴近市场水平，电网物资价格因素的动态预测方法研究及信息化平台的建设取得了良好的效益。