如何实现能耗预测预警？

1)预测模型

(1)在预测全年或是全年初始月份(1—5月)的能耗总量情况时,由于还未获取足够多的企业实际能耗总量样本数据,采用比值法来进行早期预测。如已知预测年某月的能耗总量数据,可计算该月能耗总量与前一年能耗总量的同比变化率,由同比变化率来继续推算后续月份的能耗总量。预测年某月的能耗总量实际值应使用最近一个月的数据。

(2)在得到预测年份初始月份(1—5月)的能耗总量情况后,可以依据这些数据来预测后续月份(6—12月)的能耗总量。采用线性回归方法建立基于初始月份的能耗单体预测模型,同时,在得到每月实际能耗数据后,可将数据补充到模型中,不断优化预测模型,来继续预测后续月份。

2)功能模块分类

(1)数据采集模块。由相应的客户端软件采集单一企业的月份能耗总量数据,并进行整理汇总,保证采集数据的准确性。

(2)计算分析模块。通过编程实现相关预测数学模型的自动计算和参数修正,并根据设定的阈值做出相应预警。(www.xing528.com)

(3)图形可视化模块。在平台上可以直观地看到所选对象全年能耗总量变化趋势图。对于区县、集团和行业可以看到相应月份能耗总量的对比图。

3)如何利用大数据的思维方法来进行能耗预测预警

升级重点用能单位能效数据年报和月报的上报客户端数据采集模块。在与能效直接相关的企业综合能耗数据之外,设计并开发能够对应各行各业各种类型企业的分项能效数据采集功能,不仅在上传和存储的方式上,而且在企业产品单耗指标等数据源上用信息化的方式代替手工填写的方式。

开发重点用能单位综合能耗年报和月报的平衡表计算模块。根据分布式的思路,将烦琐并且对计算能力要求高的平衡表计算在客户端完成,要求作为计算结果的平衡表按照产品拆分清晰,同时计算出的能耗值是封闭的,没有无法归类或者缺漏的情况。

对能源利用状况报告和月报的平台进行升级。从上海地区工业领域的重点用能企业能耗数据的当前值和历史记录着手,从单个企业的角度以及企业集合的角度进行分析,预测企业、区县、集团、主要行业近期的能耗情况,针对其中能耗过高的情况进行预警。