工业用户综合能源服务需求识别方法

技术领域

本发明属于综合能源服务需求识别技术领域，具体涉及工业用户综合能源服务需求识别方法。

背景技术

现有针对用户用能需求识别的研究主要集中于针对单一能源需求，如用电需求、用气需求等；但用户实施生产行为的过程中，无法依靠单一能源来达到生产目的，通常是通过消耗多类型能源来实现生产；因此，用户用能需求的识别应将多种能源需求聚合分析，而目前研究还未聚合分析多种能源需求。

传统认知中，用能需求即为能源服务需求，但实际中，用能需求反映的为用户对能源的需求量，而非对能源服务的需求量，两者之间既有联系又有差别；因此，在识别用户综合用能需求的基础上，还需明确用户的综合能源服务需求，以此来指导综合能源服务商开展综合能源服务的设计和营销工作。

综合能源服务是提升我国能源开发使用效率、提高可再生能源消纳比例的重要手段；但在开展综合能源服务的进程中，用户对于自身是否需要综合能源服务的情况不明，电力公司等综合能源服务供应商无法掌握用户用能需求和能源服务需求，从而无法为用户提供满意的服务项目，影响综合能源服务业务的进一步推进；因此，明确用户用能需求及其综合能源服务需求是开展综合能源服务的基础。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，基于用户多维用能数据，提供一种工业用户综合能源服务需求识别方法，量化用户用能需求，直观展示用户用能结构，判断用户对综合能源服务的需求程度，有助于明确综合能源服务的目标用户及潜在用户，为其下一步设计和营销“电能替代”综合能源服务提供技术指导。

本发明的目的是这样实现的：工业用户综合能源服务需求识别方法，它包括以下步骤：

步骤1、进行异常数据筛选与缺失数据填充；

步骤2、对多维用能数据进行量纲处理；

步骤3、建立用户综合用能需求模型；

步骤4、获取用户综合能源服务需求画像。

所述步骤1进行异常数据筛选与缺失数据填充包括：

采用3-sigma法则去识别并修正异常数据，以月为数据节点，计算出每月用能数据的均值μ及标准差σ，如下式，

式中，N

针对缺失数据，采用均值填补法，根据部分未缺失数据的均值对缺失数据进行填充；以月为时间节点，利用当月能源数据平均值对当月缺失数据进行填充，进而获取用户完整的月用能数据。

所述步骤1还包括：

对用能数据大量缺失的用户(月缺失数据数量大于10)，对比该用户本年下一月份用能数据总量D

另外，如无下一年数据则用本年数据对比上一年数据得出计算结果。

所述步骤2对多维用能数据进行量纲处理包括包括：

根据热量衡算原则，将不同类型的能源按照各自的实际耗量转换为标准煤，再折算成标准电量，如下式所示，其中，标准电量是指热值为860kcal/(kW·h)的电。

M

式中，M

所述步骤3建立用户综合用能需求模型包括：

在用能数据处理基础上，提取用户用能行为特征曲线，量化单一用户对于不同类型能源的需求值，并在此基础上，形成用户综合用能需求雷达图，明确用户用户综合用能需求；

1)单一能源需求量模型

将能源类型分为电、气、油、煤四大类，根据所处理的用能数据，绘制用户用能行为特征曲线，

采用微积分的思想，将曲线时间轴[1,12]等分为n(n→∞)个时间区间，以直代曲将用能曲线用n个矩形代替，累加矩形面积即近似为用能曲线面积，如下式所示，

式中，η指第η个矩形；

2)综合用能需求结构模型

针对用户通过消耗多种能源完成生产的现象，以电、气、油、煤的需求量为综合用能需求基础指标，构造用户综合用能雷达图；以雷达图面积来量化用户综合用能需求，如下式所示，

将单一用户综合用能需求与区域用户内最大综合用能需求相比，明确单一用户的用能规模，如下式所示，

上两式中，ED为综合用能需求值，N为单一用户综合用能需求与区域用户综合用能需求相比结果。

所述步骤4获取用户综合能源服务需求画像包括：

通过用户用能行为特征曲线和综合用能需求雷达图，提取用能特征，构建用能规模及结构标签P和用能稳定及优化标签p，获取用户综合能源服务需求画像结果；

1)用能规模及结构标签P

用能规模由综合用能需求来反映，由式(7)获得；用能结构通过用户用能特征曲线，提取相关信息获取，如下式，

式中，CE为用户年清洁能源消耗占比；FE为用户年非清洁能源消耗占比；EE为用户年电能消耗占比；

2)用户用能稳定及优化标签p

提出用户用能稳定系数，定义为某用户月用能数据间累计需求变化总数与年用能需求总数值的百分比，如下式所示，

式中，SEC为用户用能稳定系数；

由于不同特征对于不同用户用能行为的意义有所差异，因此将多个特征汇聚为单一标签时，需考虑不同特征的权重，采取赋权方法来对特征进行赋权，获取标签p，如下式所示；p越低，说明用户用能结构越差，更需要采用综合能源服务来调整和优化用能结构；

p＝ω

式中，ω

3)综合能源服务需求画像结果

用户综合能源服务需求画像结果由标签P和标签p共同体现；首先，由标签P初略判断用户综合能源服务需求，帮助综合能源服务商初步筛选目标服务对象和潜在服务对象；其次，在坐落于同一区间的用户里，需进一步细化用户综合能源服务需求，明确服务对象的优先级。

本发明的有益效果：本发明的工业用户综合能源服务需求识别方法包括步骤1进行异常数据筛选与缺失数据填充；步骤2对多维用能数据进行量纲处理；步骤3建立用户综合用能需求模型；步骤4获取用户综合能源服务需求画像。

针对监测系统所采集的用能数据存在异常点和缺失的现象，本发明在3-sigma法则和均值填补法的基础上，结合用能数据实际采集情况，提出了异常用能数据识别修正方法和缺失用能数据填充规则，在一定程度上减少因数据质量问题所引发的需求识别误差。

考虑不同能源的量纲存在差异，依托能量等价交换思想，将不同能源的消耗量换算至同一量纲维度，构建单一能源需求量化模型和多种能源综合需求量化模型，分别刻画单一用户对不同能源的需求程度和多元用户对综合能源的需求程度，克服了用户综合用能需求无法横纵向对比的问题。

为便于直观、清晰的了解用户综合能源服务需求，构建用户综合能源服务需求画像标签，实现综合能源服务需求的可视化呈现，有助于电力公司等综合能源服务商精准锁定目标用户和潜在用户，针对不同需求和类型的用户，靶向设计服务方案和实施营销措施，避免盲目开展服务所造成服务成本高、经营效果不好的现象。

附图说明

图1为本发明工业用户综合能源服务需求识别方法的流程示意图。

图2为某年某用户用电行为特征曲线的示意图。

图3为某年某用户综合用能需求雷达图的示意图。

图4为用户用能规模及结构标签网格的示意图。

图5为综合能源服务需求画像流程的示意图。

图6为I

图7为I

图8为I

图9为I

图10为I

图11为I

图12为I

图13为I

图14为I

图15为I

图16为I

图17为I

图18为用户用能规模及结构标签可视化网格的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

工业用户综合能源服务需求识别方法，如图1所示，它包括以下步骤：

步骤1、进行异常数据筛选与缺失数据填充；

步骤2、对多维用能数据进行量纲处理；

步骤3、建立用户综合用能需求模型；

步骤4、获取用户综合能源服务需求画像。

所述步骤1进行异常数据筛选与缺失数据填充包括：

由于设备采样精度、监测设备性能存在差异，导致所采集的原始用能数据中可能存在异常数据及数据缺失现象。因此，需要对原始用能数据进行异常数据筛选以及对缺失数据的生成和填充。

采用3-sigma法则去识别并修正异常数据，以月为数据节点，计算出每月用能数据的均值μ及标准差σ，如下式，

式中，N

本发明定义距离均值3个标准差之外的点为异常点a，a的识别及修正规则见下表1，

表1异常点识别及修正规则

针对缺失数据，采用均值填补法，根据部分未缺失数据的均值对缺失数据进行填充；以月为时间节点，利用当月能源数据平均值对当月缺失数据进行填充，进而获取用户完整的月用能数据。

所述步骤1还包括：

在实际应用中，部分用户可能存在月用能数据大量缺失的现象(月缺失数据数量大于10)，采用均值填充会影响用能数据准确性。

对用能数据大量缺失的用户(月缺失数据数量大于10)，对比该用户本年下一月份用能数据总量D

另外，如无下一年数据则用本年数据对比上一年数据得出计算结果。

所述步骤2对多维用能数据进行量纲处理包括包括：

根据热量衡算原则，将不同类型的能源按照各自的实际耗量转换为标准煤，再折算成标准电量，如下式所示，其中，标准电量是指热值为860kcal/(kW·h)的电。

M

式中，M

所述步骤3建立用户综合用能需求模型包括：

在用能数据处理基础上，提取用户用能行为特征曲线，量化单一用户对于不同类型能源的需求值，并在此基础上，形成用户综合用能需求雷达图，明确用户用户综合用能需求；

1)单一能源需求量模型

为便于横、纵向对比，将能源类型分为电、气、油、煤四大类，根据所处理的用能数据，绘制用户用能行为特征曲线，以电能为例，如图2所示；不同能源的特征曲线与横纵坐标所围成的面积范围有差异，以该面积值作为单一能源需求值。

本发明采用微积分的思想，将曲线时间轴[1,12]等分为n(n→∞)个时间区间，以直代曲将用能曲线用n个矩形代替，累加矩形面积即近似为用能曲线面积，如下式所示，

式中，η指第η个矩形。

由于用户用能结构的差异性，存在用户内部用能失衡的现场(某能源单独使用占比超过90％及以上)，针对这种用能结构，用能数据轴量度改用对数刻度表示。

2)综合用能需求结构模型

针对用户通过消耗多种能源完成生产的现象，以电、气、油、煤的需求量为综合用能需求基础指标，构造用户综合用能雷达图，如图3所示；用能雷达图既可以直观反映用户内部对各能源的需求程度，也可以直观对比不同用户的综合用能需求；为解决能源消耗相差较大，在雷达图上不易观察的问题，坐标刻度依然采用对数刻度表示；图3中，l

将单一用户综合用能需求与区域用户内最大综合用能需求相比，明确单一用户的用能规模，如下式所示，

上两式中，ED为综合用能需求值，N为单一用户综合用能需求与区域用户综合用能需求相比结果。

所述步骤4获取用户综合能源服务需求画像包括：

通过用户用能行为特征曲线和综合用能需求雷达图，提取用能特征，构建用能规模及结构标签P和用能稳定及优化标签p，获取用户综合能源服务需求画像结果；

1)用能规模及结构标签P

用户生产类别、规模和特征的多样性使得用户用能情况存在差异性，这种差异性体现在以下两方面。一方面，不同用户的用能规模存在差异，大型用户与中小型用户的综合用能需求存在明显差距；另一方面，不同用户间的用能结构也存在较大差异。因此，在刻画用户综合能源服务需求时，需考虑用能规模和用能结构两个方面，设计用户用能规模及结构标签P。

用能规模由综合用能需求来反映，由式(7)获得；用能结构通过用户用能特征曲线，提取相关信息获取，如下式，

式中，CE为用户年清洁能源消耗占比；FE为用户年非清洁能源消耗占比；EE为用户年电能消耗占比；

将标签P利用网格图实现可视化，如图4所示；其中，五个区间等级分别为低(L，0％-20％)、中低(ML，20％-40％)、中(M，40％-60％)、中高(MH，60％-80％)、高(H，80％-100％)。

根据图4所示，将标签P划分为5个定性区间：A(粉区)、B(绿区)、C(紫区)、D(蓝区)、E(橙区)；其中，A区用户综合用能需求最大且用能结构最差，依次递减。

2)用户用能稳定及优化标签p

对于处于同一等级区间的用户，服务商在识别为其服务优先顺序时，需进一步考虑用户用能稳定及优化性，设立用能稳定及优化标签p；这是因为，在实际用能中，部分用户存在用能不稳定的现象，某种能源月用能数据间存在较大的峰谷差。

本发明提出用户用能稳定系数，定义为某用户月用能数据间累计需求变化总数与年用能需求总数值的百分比，如下式所示，

式中，SEC为用户用能稳定系数；

由于不同特征对于不同用户用能行为的意义有所差异，因此将多个特征汇聚为单一标签时，需考虑不同特征的权重，采取赋权方法来对特征进行赋权，获取标签p，如下式所示；p越低，说明用户用能结构越差，更需要采用综合能源服务来调整和优化用能结构；

p＝ω

式中，ω

3)综合能源服务需求画像结果

用户综合能源服务需求画像结果由标签P和标签p共同体现；首先，由标签P初略判断用户综合能源服务需求，帮助综合能源服务商初步筛选目标服务对象和潜在服务对象；其次，在坐落于同一区间的用户里，需进一步细化用户综合能源服务需求，明确服务对象的优先级；图5为用户综合能源服务需求画像流程。

下面通过具体实例对本发明作进一步说明。

1.数据调研

通过调研中国河南省6家工业用能用户，其中包括冶炼制造、石油化工、氮肥制造等行业，获取了6名用户的生产特性、规模和用能数据，对其用能行为、用能结构和用能需求展开分析。

2.用户用能特征量化

1)数据处理

将调研所获取的用能数据归纳为用煤数据、用电数据、用油数据和用气数据等四类，并对异常数据和缺失数据进行处理，减少异常数据及缺失数据对用户用能结构分析情况的影响。所获取的用能数据主要可归纳为用煤数据、用电数据、用油数据和用气数据。将6名用户不同维度的用能数据换算为标准电量，便于多维用能的分析。

2)构建用能行为特征曲线

在数据处理的基础上构建6名用户2021年用能行为特征图，如图6-11所示，I

由图6-11可知，I

3)构建用户综合用能需求雷达图

由于用户在用能方面存在波动性，且用能刻度采用对数刻度表示，无法单一依靠用能行为特征曲线来明确其综合用能需求。因此，在图6-11基础上，提取相关信息和数据，明确用户综合用能需求，以雷达图可视化的形式予以展示，如图12-17所示。

图中，I

3.构建用户综合能源服务需求画像

以用户用能特征曲线及雷达图为基础，提取了用户用能特征。以网格图为载体，确定各用户的标签P，如图18所示。

由图可知，I

由上述可知，用户间存在综合能源服务需求画像结果初步相同现象，但能源结构和综合用能需求呈现完全相反趋势的现象，综合能源服务需求画像有待进一步精细化。根据主观赋权法，获得指标权重为4:3:3，并将其代入式(12)中，可得各用户的标签p，最终用户综合能源服务需求画像结果如表2所示。

表2用能稳定及优化指数及用户IESD画像结果

4.综合能源服务对象识别

根据上述分析可得，I

综上所述，在面对用户使用多维能源导致的用能情况复杂，难以横、纵向对比问题，本发明采用热量衡算法则，将各能源按发热量衡算为对应的标准电量，并将各能源分为电、气、油、煤四大类，通过提取各能源用能特征曲线，构建各能源需求的刻画模型，绘制综合能源用能结构雷达图，提出综合能源用能需求指标，直观分析用户用能结构及规模问题。

本发明考虑各用户用能规模、用能结构、用能稳定性及电能替代业务开展等因素，通过定义用户画像标签，构建用户用能行为画像分析用户对于综合能源服务的需求程度，帮助综合能源服务商分析综合能源服务及电能替代业务的潜在用户。