基于回归分析的迎峰度夏用电量分析

陈雨泽; 李磊; 方学民; 刘建; 赵加奎; 刘玉玺; 左松林

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2019274

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基于回归分析的迎峰度夏用电量分析

电力信息化专栏 | 更新时间：2024-06-05

- 基于回归分析的迎峰度夏用电量分析
- An analysis method for electricity consumption in peak load period of summer based on regression analysis
- 电信科学 2019年35卷第11期页码：125-131
- 作者机构：
  
  1. 国网信息通信产业集团有限公司，北京 100085
  2. 国家电网有限公司，北京 100031
  3. 国家电网有限公司大数据中心，北京 100031
  4. 国网安徽省电力有限公司，安徽合肥 340001
- 作者简介：
  
  [ "陈雨泽（1988- ），男，国网信息通信产业集团有限公司工程师，主要研究方向为电力营销大数据分析" ]
  [ "李磊（1989- ），男，国家电网有限公司工程师，主要研究方向为电力营销大数据分析。" ]
  [ "方学民（1972- ），男，国家电网有限公司高级工程师，主要研究方向为电力信息化及电力大数据分析。" ]
  [ "刘建（1989- ），男，国网信息通信产业集团有限公司工程师，主要研究方向为电力营销大数据分析。" ]
  [ "赵加奎（1979- ），男，博士，国家电网有限公司大数据中心教授级高级工程师，主要研究方向为电力信息化及电力大数据分析。" ]
  [ "刘玉玺（1984- ），男，博士，国网信息通信产业集团有限公司高级工程师，主要研究方向为电力营销大数据分析。" ]
  [ "左松林（1981- ），男，国网安徽省电力有限公司高级工程师，主要研究方向为电力信息化及电力大数据分析。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2019274
  中图分类号： TN915
- 网络出版日期：2019-11，
  
  纸质出版日期：2019-11-20
- 稿件说明：
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陈雨泽, 李磊, 方学民, 等. 基于回归分析的迎峰度夏用电量分析[J]. 电信科学, 2019,35(11):125-131.

Yuze CHEN, Lei LI, Xuemin FANG, et al. An analysis method for electricity consumption in peak load period of summer based on regression analysis[J]. Telecommunications science, 2019, 35(11): 125-131.
陈雨泽, 李磊, 方学民, 等. 基于回归分析的迎峰度夏用电量分析[J]. 电信科学, 2019,35(11):125-131. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2019274.

Yuze CHEN, Lei LI, Xuemin FANG, et al. An analysis method for electricity consumption in peak load period of summer based on regression analysis[J]. Telecommunications science, 2019, 35(11): 125-131. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2019274.

摘要

利用回归分析算法，提出了一种迎峰度夏期间最高气温与日用电量关系分析方法，首先利用皮尔森相关系数对度夏期间的最高气温和日用电量相关程度进行定量分析，然后利用回归分析算法建立最高气温和日用电量的拟合函数，并利用最小二乘法进行求解，得到最高气温和日用电量相关关系的定量分析结果。研究结果表明，提出的度夏期间用电量分析方法能够定量地给出气温变化导致的用电量变化情况，并能根据分析结果对未来几天的日用电量进行准确预测。

Abstract

A method for analyzing the relationship between daily maximum temperature and electricity consumption during peak load period was proposed.Firstly

the relationship between maximum temperature and electricity consumption was quantified by Pearson correlation coefficient.Secondly

the functional relationship was established using regression and solved by least squares method.The quantified result of the relationship between maximum temperature and electricity consumption was then acquired.The empirical research shows the proposed method for electricity consumption analysis during peak load period of summer can quantify the variation of daily electricity consumption caused by temperature change and predict electricity consumption of the next few days according to the analysis result.

关键词

Keywords

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