本技术涉及一种预测制造企业能源态势的方法,该方法利用异质能源特性分析技术。具体步骤包括:收集制造企业的电力消耗数据,并据此构建数据集E<sub>i</sub>。该方法通过分析企业能源消耗的异质性,建立预测模型,以预测企业能源使用趋势,从而优化能源管理。
背景技术
用能态势预测是指电力公司等能源供应侧对用能侧未来各时段的能源消耗总量、强度进行预先分析,它是保障能源系统稳定的核心,也是协调能源供用平衡的关键技术。典型的制造企业集群由多个执行不同种类制造任务的制造企业组成,其整体能源消耗总量大、强度高。因此,对其整体进行用能态势预测可以更好的促进削峰填谷以及维护能源系统稳定。但是,由于制造集群内部不同制造企业的产品生产及制造模式多样,其用能特性存在显著的异质性差异,进而导致集群整体的用能态势呈现出复杂的周期性规律。因此,如何分析制造企业集群多企业异质性用能特性,剖析其影响下的制造企业集群复杂用能规律,从而实现对制造企业集群整体的用能态势精准预测是亟待解决的关键问题。
用能态势预测的研究一直是行业的热点领域,其主要用于供能侧进行预先的能源规划与管理。当前制造领域的态势预测方法主要应用于制造工艺、制造设备以及制造车间,通过挖掘具体工艺、设备以及车间能耗特征与工艺参数、制造任务等协变量之间数据关联实现能耗预测,传统预测方法实现的都是单一的工艺、设备以及车间的能耗预测,无法为供能侧提供制造企业集群全局用能态势预测的理论与数据支撑。
当前,全局系统性的用能态势预测方法主要集中在民生相关领域,例如分析建筑物、城镇区域或者国家地区的能源消耗规律与趋势,现有的方法同样通过对用能态势进行时间建模,从而挖掘能耗与多协变量的数据关联实现态势预测。但是,其主要考虑季节、区位等周期性时空特征对于整体能耗态势的影响,而制造企业集群用能态势预测的难点主要是由生产订单、任务等波动引起的制造异质性导致的用能规律复杂,其可挖掘的周期性规律稀疏,从而无法应用于制造企业集群的用能态势预测问题。同时,现有方法都是依靠协变量关联实现态势预测,但是制造企业集群由于其内部用能单元种类、结构复杂,很难去进行协变量的筛选与数据采集,并且保证需求响应所要求的时效性与准确性。
实现思路