趋势预测

当前，新一轮科技革命和产业变革席卷全球，数字经济成为经济增长新引擎。数字化生产、数字化运营和数字化生活正在成为我国社会的新常态。习近平总书记站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，提出了一系列战略性、前瞻性、创造性、方向性、全局性的重要论述，深刻阐明了数字化发展的趋势和规律。习近平总书记在党的二十大指出，“发展数字经济意义重大，是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择”“我们一定要抓住先机、抢占未来发展制高点”。 当前，传统产业与数字产业深度加速融合，数据要素推动了一、二、三产业的深刻变革，“绿色化”和“数字化”成为全球经济复苏的主旋律，能源化工行业迎来战略转型加速期。随着以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术突飞猛进，数字经济对全社会生产、生活的影响引发了世界各国的广泛关注。Gartner、IDC等研究机构发布的技术趋势预测报告显示，大数据、边缘计算、人工智能、物联网、云服务、数字孪生等新技术引发的数字革命正在重构现代能源体系，数字世界的大门已经敞开，智能未来的大幕即将开启。我国能源化工产业正在加快战略调整与转型升级的步伐，推进数字产业化和产业数字化。以数据为驱动，重构价值链条，重塑商业模式，推进生产管理的智能化和集约化，提高经营管控能力和价值创造能力。

通过深度学习及边缘计算，准确学习用户的用气规律并做出趋势预测，设定满足生产工艺需求的最低压缩空气系统总管压力，再通过无损恒压技术对总管压力实施精确控制，既降低总管压力又降低管路泄漏量，从而实现节能。在此基础上，利用无线智能联控技术对空压机系统实施联动控制，减少空压机系统末端恒压增多的卸载时间，从而优化整个系统的运行。

2023年，全球工商业新型储能新增装机增长速度超过源网侧和户储端，达到115%。其中，中国工商储新增装机增速达到105%。美国去年出台的IRA法案于今年正式生效、欧盟的新电池法等政策，均对储能市场产生重要影响。2023年前三季度，中国出台402项储能产业相关政策，其中国家政策54条，地方政策348条，涉及储能补贴、新能源配储、储能参与电力市场等。集中式储能由于其容量大、效率高、可靠性高的特征，能够满足大规模电力系统的需求。许继电气自2009年承接国内第一个集中式储能项目，研发了基于电池工作特性的SOC动态反馈自适应调整估算技术、基于物理实体数据切片的GW级储能信息处理技术等十大储能核心技术，突破行业瓶颈。

应用神经网络对供电服务中的用户进行潜在风险分类是一种新颖的算法。相比于传统的评分法、比值法、统计法等方法，人工神经网络是对人脑或自然的神经网络若干基本特性的抽象和模拟,是一种非线性的动力学系统。它具有大规模的并行处理和分布式的信息存储能力、良好的自适应性、自组织性及很强的学习、联想、容错、抗干扰能力。本文综合采用了arima、k-means、logistic回归和bp神经网络模型，通过对电力大用户的基本信息、用电数据、业务轨迹、渠道记录等海量电力数据进行深度挖掘，从电量趋势预测、用户风险分类实现对用户潜在风险的有效评估。

本项目成果依托输电运维管理实际，坚持理论研究、系统开发和工程应用相结合，完成了输电通道防灾预警的技术创新。本项目研究多灾种动态风险评估及防灾预警技术，研究多要素气象数据的设备运行状态评估及防灾预警技术，实现覆冰、雷电、舞动、暴雨洪涝等灾害风险动态评估及预警。研究电网山火风险动态评估及预警技术，基于卫星遥感数据的输电走廊地表特征白动提取技术研究，提出基于MODIS数据和气象数据的综合干早指数计算方法，建立山火风险等级评估模型并绘制分布图，实现电网山火风险动态评估及预警。研究区域电力污秒评估及趋势预测技术，研究电力污秒分析的卫星遥感融合算法，构建不同类型污秒产生因素与绝缘子污秒参数关联关系模型，实现区域电力污秒评估及趋势预测。研究多系统集成的输电通道灾害预警及评估技术，研究多维信息集成融合技术和跨专业风险评估与预警技术，开发电网输电设备及通道环境管控平台，实现多系统集成的输电通道灾害预警及评估。该技术的应用为我国输电通道安全运行做出了贡献。负责编制的4项技术标准，为全国同行开展输电通道防灾预警提供了借鉴与指导，推动了我国在该领域的技术发展和进步。

光伏发电和光热发电是太阳能发电的2种典型形式。光伏开发成本相对较低，但为保证系统安全稳定运行，须配置一定比例储能和分布式调相机，造成发电成本提升，而光热自带储热和出力友好性，因此目前对于光伏与光热的发展技术路线仍存在较大争议。文中以青海海西地区为例，基于同一时空太阳能辐照资源和出力特性，比较光伏+储能与光热的电力保障能力；然后从电网安全稳定支撑能力角度对光伏+储能+调相机与光热进行比较；最后基于光热和光伏成本下降趋势预测进行二者的经济性对比。研究结果表明，若将光热和光伏放到技术对等层面，则光热由于同时具备储热和常规发电机功能，能够为系统提供短路容量、无功补偿和转动惯量支撑，在成本下降后经济性与光伏+储能+调相机基本相当，甚至更优。

本项目成果依托输电运维管理实际，坚持理论研究、系统开发和工程应用相结合，完成了输电通道防灾预警的技术创新。本项目研究多灾种动态风险评估及防灾预警技术，研究多要素气象数据的设备运行状态评估及防灾预警技术，实现覆冰、雷电、舞动、暴雨洪涝等灾害风险动态评估及预警。研究电网山火风险动态评估及预警技术，基于卫星遥感数据的输电走廊地表特征白动提取技术研究，提出基于MODIS数据和气象数据的综合干早指数计算方法，建立山火风险等级评估模型并绘制分布图，实现电网山火风险动态评估及预警。研究区域电力污秒评估及趋势预测技术，研究电力污秒分析的卫星遥感融合算法，构建不同类型污秒产生因素与绝缘子污秒参数关联关系模型，实现区域电力污秒评估及趋势预测。研究多系统集成的输电通道灾害预警及评估技术，研究多维信息集成融合技术和跨专业风险评估与预警技术，开发电网输电设备及通道环境管控平台，实现多系统集成的输电通道灾害预警及评估。该技术的应用为我国输电通道安全运行做出了贡献。负责编制的4项技术标准，为全国同行开展输电通道防灾预警提供了借鉴与指导，推动了我国在该领域的技术发展和进步。

目前，辽宁电力综合数据网主要承载 OA、财务管理系统（FMIS）、人力资源管理、电力营销系统（RMIS）、调度生产管理系统（OMS）、生产运行管理系统、资源管理系统 ERP、通信管理系统（TMS）、视频监控业务、电能质量监测、动力环境监控、传输网管、IP 调度电话和多媒体等多种业务。数据通信网的运维方式还处在比较简单的针对网络设备进行监控的层面，且由于设备多厂商多，网络状态不可视导致故障定位长；基于业务流的二层标准和基于测试流的三层标准，技术相互独立，导致三层技术无法检测实际业务质量。 本项目研究研究面向端到端网络与业务动态感知的质量监测技术。研究基于网络性能与业务质量的联合故障定位及预警智能分析技术，识别和诊断与网络及业务相关的系统故障；同时根据监测数据对电力数据网络有针对性的优化和升级。研究基于电力规约的报文识别技术，准确掌握业务流量的质量检测和流量趋势，并具备流量控制的能力，实现对流量的掌控和预测。研发分布式网络质量监测与流量控制系统，由分布式探针与网络智能控制台组成，实现电力数据网络及业务的监测与故障分析、流控功能，构建网络质量和流量控制的维护管理支撑体系。 本项目研发分布式网络质量监测与流量控制系统，由分布式探针与网络智能控制台组成，实现电力数据网络及业务的监测与故障分析、流控功能，构建网络质量和流量控制的维护管理支撑体系。通过对数据通信网网络质量监测与流量控制技术的研究，如端到端网络与业务动态感知的质量监测技术、基于网络性能与业务质量的联合故障定位及预警智能分析技术、基于电力规约的报文识别技术等，实现对单一网络、单一 VPN 综合承载多种业务的有效运维和监管，大量节省建网成本和运维成本，从技术上有力支撑数据通信网的优化整合。本项目成果应用于全省数据通信网的优化整合和运维，通过对数据通信网的全面调研，对网架结构、承载业务的性质、起止点和流向等方面进行详细调研，结合国网数据通信网整合的技术原则，通过对系统故障的识别诊断和监测分析、流量趋势预测和控制，实现基于业务的网络质量和流量控制的维护管理支撑体系，为电力数据通信网建设和维护提供切实可行的指导。

自2013年广东开展电力市场化改革试点工作以来，金湾公司就积极参与市场竞争。其中月度集中竞争（以下简称“竞价”）是广东电力市场交易的重要组成部分，能够以优势价格竞得更多的电量份额，对于企业的经营发展有着非常重要的意义。经过长期不懈的探索和实践，金湾公司现已形成了一套行之有效的竞价管理新模式，并取得了良好的市场业绩。2016年，金湾公司累计竞得电量3.5亿千瓦时，平均成交价格-72厘/千瓦时，中标率95.07%，在集团内名列前茅。

本项目通过产、学、研协同攻关，搭建客户服务数据分析平台，建设5大信息库提升数据管理能力，通过多维降噪技术提升了数据质量，利用多算法模型提升了大数据分析挖掘能力，有效解决上述问题，营销数据价值凸显。创新点如下：一是提出基于序列集成噪声滤波器方法和新型集成学习算法开展电力营销数据加工处理方法，经实践验证，最高有效改善噪声40%左右，提升了数据质量，实现基于电力多维数据的精准趋势预测。二是首创以个人客户、组织客户为一级分类的电力客户标签体系，实现客户细分。建立以文本挖掘、KNN、权重划分等算法相结合的电力客户统一身份识别模型及客户投诉倾向识别方法，降低客户平均通话时长3秒。三是基于熵权法、主成分分析法构建电力营业厅效能评估模型，实现客户诉求提取。创新提出了基于随机森林算法的投诉预警模型，充分融合了AdaBoost，随机森林等不同算法的优势，相较于单一算法的非层次识别模型提升了20%。四是研发基于节点相似度集成网络嵌入模型的跨域电力数据共享安全防护技术，构建指标容差区间模型，快速发现和定位信息系统中的隐患和异常，保障数据跨域和应用安全。五是提出一种基于小波变换算法的用电数据特征提取方法，优化数据存储方式，经过数据特征化处理后单用户单日用电数据的压缩比约为57.60%，；设计了一种满足动态维护的实时数据库系统自动化测试框架，在提高空间利用率和资源利用率的基础上，提升运维效率。 该项目获得发明专利5项、软著4项、发表论文19篇、标准1项。项目成果通过了中国电机工程学会组织的鉴定，整体达到国际领先水平。在公司专业部门，山西、安徽等省（市）电力公司得到实际应用，为省公司节约成本4445万元；项目可推广至其它公共服务领域，全面促使公共服务品质的改善，提升客户对公共服务事业的满意度，提高国民生活水平。