王昕

【摘要】供電公司由于營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中售電量抄表數(shù)據(jù)分時(shí)段的原因，無(wú)法逐日查詢售電量數(shù)據(jù)。營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)分期抄表數(shù)據(jù)均為既成事實(shí)，無(wú)法提前預(yù)判整個(gè)月份的售電量數(shù)據(jù)，這就對(duì)短期的月度售電量預(yù)測(cè)追蹤提出了挑戰(zhàn)。本文主要是研究分月售電量預(yù)測(cè)方法，利用供電公司的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型，通過(guò)數(shù)理校驗(yàn)和分析，得到本地區(qū)的月度售電量預(yù)測(cè)追蹤模型。通過(guò)分月上旬占比值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)反推計(jì)算，從而簡(jiǎn)單、快速和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)追蹤整個(gè)月售電量數(shù)據(jù)。為供電公司各個(gè)職能部門(mén)的計(jì)劃和預(yù)算管理工作提供了更具準(zhǔn)確性和時(shí)效性的輔助決策。

【關(guān)鍵詞】統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)? 月度售電量? 預(yù)測(cè)方法

一、背景情況

當(dāng)前，供電公司由于營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中售電量抄表數(shù)據(jù)分時(shí)段的原因，無(wú)法逐日查詢售電量數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計(jì)線損管理中，月度售電量追蹤節(jié)點(diǎn)基本是每月8日、15日、21日，也就是營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)分期抄表系統(tǒng)數(shù)據(jù)均為既成事實(shí)，只能被動(dòng)接受，無(wú)法提前預(yù)判整個(gè)月的售電量數(shù)據(jù)。

浙江某供電公司通過(guò)對(duì)本地區(qū)近三年分月售電量及同比數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)春季和秋季的變動(dòng)規(guī)律比較復(fù)雜，不同的年份之間受極端天氣和第二產(chǎn)業(yè)景氣等因素的影響，差異也較大，這就對(duì)短期的月度售電量預(yù)測(cè)追蹤提出了挑戰(zhàn)。

本文主要是研究分月售電量預(yù)測(cè)追蹤，利用供電公司的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型，通過(guò)數(shù)理校驗(yàn)和分析，得到本地區(qū)的月度售電量預(yù)測(cè)追蹤模型。為“短期電力市場(chǎng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率”、“電力電量預(yù)測(cè)關(guān)鍵任務(wù)完成指標(biāo)”、“月度線損指標(biāo)管控”等同業(yè)對(duì)標(biāo)指標(biāo)的提升做出有力支撐。

二、預(yù)測(cè)追蹤方法的探索

浙江某供電公司以2018年10月份本地區(qū)售電量為例。國(guó)慶節(jié)長(zhǎng)假期間（10月1—8日），本地區(qū)售電量為3106.14萬(wàn)千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)了25.38%。10月份全月，本地區(qū)售電量為5333.83萬(wàn)千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)了17.26%。

（一）按供電區(qū)域售電量比較分析

公司通過(guò)比較10月上旬分供電區(qū)域售電量的同比變動(dòng)，電量增長(zhǎng)主要集中在客戶服務(wù)中心、古市供電所和延慶供電所的三個(gè)供電區(qū)域，同比增長(zhǎng)率分別為43.21%、33.62%、16.05%。

然而，全縣售電量占比（54%）最大的延慶供電所供電區(qū)域（主要的工業(yè)園區(qū)）的16.05%的上旬同比增長(zhǎng)率，和6.01%的全月同比增長(zhǎng)率相差較大，也直接影響到上旬同比增長(zhǎng)率25.38%和全月同比增長(zhǎng)率17.26%的差異。

（二）按行業(yè)分類(lèi)售電量比較分析

公司通過(guò)比較10月份上旬分行業(yè)售電量的同比變動(dòng)，對(duì)應(yīng)各行業(yè)分類(lèi)的售電量主要增長(zhǎng)率分別是：大工業(yè)7.78%，城鄉(xiāng)居民36.50%，農(nóng)業(yè)20.29%。

其中，由于居民用電的抄表例日位于每月上旬，所以其全月售電量同比增長(zhǎng)率37.24%和上旬36.50%的增長(zhǎng)率接近，其它行業(yè)均有很大的差異，也直接影響到上旬同比增長(zhǎng)率25.38%和全月同比增長(zhǎng)率17.26%的差異。

（三）按上網(wǎng)方式供電量比較分析

今年10月前八天，網(wǎng)供電量合計(jì)為1162萬(wàn)千瓦時(shí)，相比去年同期增長(zhǎng)了37.35%。從具體日期分析，電量增長(zhǎng)主要集中在1—3日、6—8日頭尾各三天。

其次，今年10月前八天基本屬于枯水期，松陽(yáng)水電上網(wǎng)電量為43.3萬(wàn)千瓦時(shí)，相比去年同期的44.4萬(wàn)千瓦時(shí)減少了2.48%，體量相當(dāng)。

最后，對(duì)比網(wǎng)供電量的上旬電量同比增長(zhǎng)率37.35%和全月電量同比增長(zhǎng)率25.80%，差異較大。

對(duì)比水電上網(wǎng)電量的上旬電量同比增長(zhǎng)率-2.48%和全月電量同比增長(zhǎng)率-86.87%，差異則更大。

（四）按抄表例日比重比較分析

供電公司通過(guò)逆向思維，挖掘公司近三年每月上旬售電量占比數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。雖然近三年的春節(jié)（2016年2月8日，2017年1月28日，2018年2月16日）對(duì)應(yīng)的公歷略有波動(dòng)。但是，通過(guò)1月和2月份的合并計(jì)算，也可以很好的得到平滑曲線，得出一般規(guī)律。近三年其它月份占比值均非常接近，已經(jīng)涵蓋了季節(jié)特性，并且均方差也很小。

公司依據(jù)近三年10月上旬抄表例日售電量占全月56.5%的比重一般規(guī)律，然后根據(jù)10月上旬營(yíng)銷(xiāo)抄表發(fā)行數(shù)據(jù)3106萬(wàn)千瓦時(shí)，運(yùn)用比重法（3106/56.5%=5497）推算10月份售電量位于5497萬(wàn)千瓦時(shí)左右，同比增長(zhǎng)率為20.85%。這和最終10月份全月售電量17.26%的增長(zhǎng)率較為接近，也驗(yàn)證了該方法快捷和有效。

綜上所述，公司在當(dāng)前月度第一個(gè)抄表例日統(tǒng)一提前到每月1日的變革趨勢(shì)下，只要營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)售電量數(shù)據(jù)推送完畢后，即可通過(guò)分月上旬占比值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)反推計(jì)算，從而簡(jiǎn)單、快速和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)追蹤整個(gè)月售電量數(shù)據(jù)。為公司發(fā)展部、營(yíng)銷(xiāo)部、財(cái)務(wù)部等職能部門(mén)的計(jì)劃和預(yù)算管理工作提供了更具準(zhǔn)確性和時(shí)效性（比每月下旬抄表例日提前了20天）的輔助決策。

三、評(píng)估與改進(jìn)

（1）價(jià)值評(píng)估。該售電量預(yù)測(cè)方法挖掘了抄表例日售電量歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，通過(guò)占比重這一統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和整合，發(fā)現(xiàn)了各個(gè)月份的一般規(guī)律，優(yōu)化了日常工作的計(jì)劃管理和預(yù)測(cè)追蹤。

（2）存在的問(wèn)題。該方法完全依然歷史數(shù)據(jù)和先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，一旦本地有新近較大的報(bào)裝容量時(shí)，需要密切關(guān)注營(yíng)銷(xiāo)容量數(shù)據(jù)的變動(dòng)，并及時(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的修正。

（3）改進(jìn)方向。該方法今后還可以增大樣本空間，擴(kuò)展到三年期以上的數(shù)據(jù)，同時(shí)利用加權(quán)平均法來(lái)計(jì)算比重值，提高相鄰近年份當(dāng)月的權(quán)重。

（4）推廣范圍。該方法雖然是基于S供電公司的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建，但是數(shù)據(jù)模型本身具有廣泛的普適性，可以在國(guó)網(wǎng)公司系統(tǒng)內(nèi)其他縣市供電公司中推廣和應(yīng)用，具有良好的推廣價(jià)值。