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行业领域

电力设备

需求背景

电力负荷是指电网在一定时期内的用电需求，是电力系统运行和规划的重要依据，也是电力市场交易的核心内容。准确预测电力负荷，可以有效地保证电力系统的安全、经济和可靠运行，提高电力资源的利用效率，降低运营成本和环境影响。同时，合理优化电力负荷的调度，可以平衡供需关系，提高用户满意度，增加企业收益。随着新能源的大规模并网、分布式发电的广泛应用、智能电网的快速发展、用电方式的多样化变化等因素，电力负荷呈现出高波动性、高不确定性、高复杂性等特点，给电力负荷预测与优化调度带来了新的挑战和机遇。大数据技术是一种能够处理海量、多样、快速、价值和准确数据的技术，具有数据采集、存储、分析、挖掘等功能，可以有效地提高电力负荷预测与优化调度的精度、效率和智能化水平。宁夏博润德恒电力有限公司是一家专注于风力发电、光伏发电、储能发电等新能源领域的综合性电力企业，致力于为新能源领域提供创新的解决方案和服务。

需解决的主要技术难题

数据获取：如何从多源异构的数据中获取有效、准确、完整的电力负荷相关数据，并进行数据清洗、融合、标准化等预处理，是数据获取的关键问题。

数据分析：如何从海量复杂的数据中提取有用的特征、规律、模式等信息，并进行数据可视化、统计分析、关联分析等方法，是数据分析的关键问题。

数据挖掘：如何利用机器学习、深度学习等算法，建立适合不同时空尺度和场景的电力负荷预测模型，并进行模型训练、测试、评估等过程，是数据挖掘的关键问题。

数据应用：如何利用预测结果，结合优化理论和方法，实现对电力负荷的优化调度，并考虑新能源并网、储能系统等因素的影响，是数据应用的关键问题。

期望实现的主要技术目标

数据获取：建立一个完善的数据获取平台，能够实时、动态、全面地获取电力负荷相关数据，包括电力系统数据、气象数据、经济数据、社会数据等，并进行数据清洗、融合、标准化等预处理，保证数据的有效性、准确性和完整性，数据获取成功率达到99%以上。

数据分析：建立一个高效的数据分析平台，能够快速、深入地分析电力负荷相关数据，包括数据可视化、统计分析、关联分析等方法，并能够发现数据中的特征、规律、模式等信息，提高数据的可理解性、可利用性和价值性，数据分析准确率达到95%以上。

数据挖掘：建立一个智能的数据挖掘平台，能够灵活、精准地挖掘电力负荷相关数据，包括机器学习、深度学习等算法，并能够建立适合不同时空尺度和场景的电力负荷预测模型，并进行模型训练、测试、评估等过程，提高预测的精度、效率和智能化水平，预测误差率控制在10%以内。

数据应用：建立一个优化的数据应用平台，能够合理、有效地应用电力负荷预测结果，结合优化理论和方法，实现对电力负荷的优化调度，并考虑新能源并网、储能系统等因素的影响，提高电力系统的安全性、经济性和可靠性，优化调度成功率达到99%以上。

风力发电：利用大数据技术，预测风力发电场的风速、风向、风功率等参数，并根据预测结果，优化风机的启停、调节、控制等策略，提高风力发电的稳定性和效率，风力发电量提高20%以上。

光伏发电：利用大数据技术，预测光伏发电场的辐照度、温度、光伏功率等参数，并根据预测结果，优化光伏阵列的布局、跟踪、控制等策略，提高光伏发电的稳定性和效率，光伏发电量提高30%以上。

储能发电：利用大数据技术，预测储能系统的充放电需求、储能容量、储能效率等参数，并根据预测结果，优化储能系统的运行模式、充放电策略、控制策略等策略，提高储能系统的稳定性和效率，储能效率提高40%以上。

处理进度