售電量

子分解機(jī)算法對(duì)售電量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正，與傳統(tǒng)ARIMA模型及TRAMO-SEATS模型相比，預(yù)測(cè)精度得到較大提高；董朝武等(2018)提出基于存量容量和業(yè)擴(kuò)增量容量進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)的方法，并利用算例證明該方法預(yù)測(cè)精度較高；楊鑫波等(2021)為有效解決小樣本振蕩數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中存在的問(wèn)題，提出一種移動(dòng)平均法和GM(1，N)模型相結(jié)合的新預(yù)測(cè)方法,并以2010—2014年的第一產(chǎn)業(yè)季度用電數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，以2015—2016年用電數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，最終證明了預(yù)測(cè)方法的有效

公布2022年售電量：總售電量108，171吉瓦時(shí)，同比增9.49%，主要受到火電售電量（67863吉瓦時(shí)，同比增7.91%）、風(fēng)電售電量（10930吉瓦時(shí)，同比增58.67%），以及光伏售電量（9775吉瓦時(shí)，同比增37.81%）增加推動(dòng)，但被水電售電量下滑而部分抵消（18154吉瓦時(shí)，同比降12.97%）。國(guó)泰君安分析師邵俊樨分析認(rèn)為：2022售電量體現(xiàn)了快速的新能源裝機(jī)增長(zhǎng)，同時(shí)也確定了水電對(duì)核心盈利造成的負(fù)面影響。2022年估計(jì)中國(guó)電力新增了6吉瓦

經(jīng)濟(jì)工作，提高售電量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度成為電網(wǎng)企業(yè)長(zhǎng)期面臨的重要課題之一。國(guó)內(nèi)外對(duì)售電量的預(yù)測(cè)常采用與負(fù)荷預(yù)測(cè)相似的方法，因?yàn)閮烧叩牟▌?dòng)特性相似。對(duì)于中長(zhǎng)期的售電量預(yù)測(cè)，通常會(huì)建立灰色預(yù)測(cè)模型[1-3]、ARIMA[4-6]預(yù)測(cè)模型?；疑A(yù)測(cè)模型可以在數(shù)據(jù)量較小的情況下對(duì)呈指數(shù)增長(zhǎng)的序列進(jìn)行較好的預(yù)測(cè)，ARIMA序列通過(guò)分析序列的非線性波動(dòng)建立合適的預(yù)測(cè)模型，但對(duì)波動(dòng)性較大、非線性較強(qiáng)的序列預(yù)測(cè)效果不佳。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，越來(lái)越多的學(xué)者通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行建模

在電力市場(chǎng)中，售電量的預(yù)測(cè)可以為供電企業(yè)提供營(yíng)銷決策支持。在電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)中能適當(dāng)指導(dǎo)電廠運(yùn)營(yíng)，合理分配輸配電網(wǎng)，積極推動(dòng)電力市場(chǎng)發(fā)展。2.研究思路鑒于以上背景，本文分析了售電收入計(jì)算原理，挖掘出售電量、用戶類別、售電價(jià)3個(gè)關(guān)鍵因素，從使用歷史數(shù)據(jù)的角度提出2種年度預(yù)測(cè)算法，即年初預(yù)測(cè)與滾動(dòng)預(yù)測(cè)，有效、快速、動(dòng)態(tài)助力公司經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)[1-3]。3.研究?jī)?nèi)容3.1 細(xì)化用電類型根據(jù)不同的用電特性分為居民用電、農(nóng)業(yè)用電、一般工商業(yè)及其他用電、大工業(yè)用電，大工業(yè)用電預(yù)

基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，提高售電量預(yù)測(cè)精度對(duì)電力系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行有著重要意義［1］：一方面，準(zhǔn)確的售電量預(yù)測(cè)可以幫助電力企業(yè)合理規(guī)劃發(fā)展計(jì)劃、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局并提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性；另一方面，售電量直接反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果可以為當(dāng)?shù)卣峁﹨⒖?，進(jìn)而制定相應(yīng)的政策適應(yīng)地區(qū)發(fā)展。為了深層挖掘用電量的變化規(guī)律，提高電力預(yù)測(cè)精度，精細(xì)化區(qū)分用電負(fù)荷是一個(gè)研究重點(diǎn)。文獻(xiàn)［2］從電力市場(chǎng)的角度出發(fā)，分析了紡織業(yè)的容量變化特征及業(yè)擴(kuò)報(bào)裝容量特征，根據(jù)影響紡織業(yè)變化的各

。利用精確的月售電量預(yù)測(cè)結(jié)果制定合理的購(gòu)售電策略來(lái)提高效益，是售電公司面臨的關(guān)鍵問(wèn)題。因此，提高月售電量預(yù)測(cè)精度的研究具有重要意義[1-3]。綜合國(guó)內(nèi)外月售電量預(yù)測(cè)方法發(fā)現(xiàn)，售電公司普遍使用相對(duì)成熟可靠的時(shí)間序列法。但是模型本身存在缺點(diǎn)，時(shí)間序列適用于變化平穩(wěn)、變化趨勢(shì)明顯的月售電量序列，如果直接對(duì)不平穩(wěn)的月售電量時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，達(dá)不到預(yù)想的精度[4-13]。本文在上述研究的基礎(chǔ)上提出了基于小波分析的灰色和自回歸移動(dòng)平均(auto regressive

作是固定的，隨售電量的增加單位成本下降，在電網(wǎng)額定容量范圍內(nèi)具有規(guī)模遞增效應(yīng)，即售電量在總能源比重越大獲得利潤(rùn)越高，所以市場(chǎng)占有率是重要的考核指標(biāo)。電力市場(chǎng)占有率現(xiàn)實(shí)運(yùn)用存在的影響因子分析目前，電力市場(chǎng)占有率的傳統(tǒng)計(jì)算公式為：式中：A為電力市場(chǎng)占有率；S為售電量，即電網(wǎng)終端用戶購(gòu)買供電企業(yè)供給電量總和；U為全社會(huì)用電量，即社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)發(fā)電和使用電量總和；X為線損，即供電量減售電量的差；C為廠用電，即全部電廠用電總和。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)最重要的標(biāo)志就是投入要素而獲得利

計(jì)線損存在的供售電量不同期問(wèn)題，還原了真實(shí)線損，為線損管理提供了思路和手段。1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)一體化電量與線損管理系統(tǒng)采用1.5級(jí)部署方式，總部集中部署應(yīng)用系統(tǒng)，省公司實(shí)現(xiàn)電量計(jì)算。充分應(yīng)用公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)成果，采用大數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)技術(shù)，將軟件、平臺(tái)、整合建立標(biāo)準(zhǔn)體系，實(shí)現(xiàn)源頭數(shù)據(jù)接入、電量與線損兩級(jí)計(jì)算。應(yīng)用系統(tǒng)一級(jí)部署，總部、省、地（市）、縣多級(jí)使用。系統(tǒng)總體構(gòu)架設(shè)計(jì)如圖1所示。圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)框圖系統(tǒng)集成方式分為數(shù)據(jù)集成、平臺(tái)集成，并通過(guò)縱向數(shù)

區(qū)光伏用戶及供售電量構(gòu)成邏輯穿透售電量發(fā)現(xiàn)無(wú)光伏用戶信息，初步分析發(fā)現(xiàn)供電量與關(guān)口表正向一致，售電量倒排后發(fā)現(xiàn)除關(guān)口計(jì)量點(diǎn)外存在2 個(gè)計(jì)量點(diǎn)電量未納入售電量統(tǒng)計(jì)。查詢?cè)?計(jì)量點(diǎn)對(duì)應(yīng)表計(jì)信息發(fā)現(xiàn)，2塊表計(jì)正是臺(tái)區(qū)下自用電用戶的2 個(gè)一級(jí)計(jì)量點(diǎn)表計(jì)，而該臺(tái)區(qū)在線損治理分析穿透界面顯示自用電電量為零，表明自用電表計(jì)對(duì)應(yīng)電量確實(shí)未參與臺(tái)區(qū)線損計(jì)算。2.3 對(duì)影響因素權(quán)重進(jìn)行模擬測(cè)算手工測(cè)算加計(jì)自用電2 個(gè)一級(jí)計(jì)量點(diǎn)表計(jì)電量后臺(tái)區(qū)25 日售電量應(yīng)為1645.2+46

測(cè)工作中，同期售電量發(fā)揮了重要作用。國(guó)網(wǎng)公司定期向國(guó)家相關(guān)委辦報(bào)送復(fù)工復(fù)產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，真實(shí)地反映國(guó)網(wǎng)經(jīng)營(yíng)區(qū)域內(nèi)各類企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況，同期售電量的科學(xué)應(yīng)用得到了國(guó)家的高度肯定。當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，社會(huì)用電需求和消費(fèi)方式均發(fā)生了深刻變化，對(duì)電網(wǎng)發(fā)展提出了更高要求。在用電需求放緩的情況下，國(guó)家連續(xù)出臺(tái)降價(jià)政策，同時(shí)隨著電力體制改革的深入推進(jìn)，政府主管部門對(duì)電網(wǎng)企業(yè)的監(jiān)管趨嚴(yán)，電網(wǎng)企業(yè)面臨著復(fù)雜嚴(yán)峻經(jīng)營(yíng)環(huán)境。為應(yīng)對(duì)前所未有的挑戰(zhàn)，電

：本文深入研究售電量分析預(yù)測(cè)的概念及主要影響因素，探討售電量分析預(yù)測(cè)的主要方法，根據(jù)大工業(yè)占售電量比重大及月間電量相關(guān)性，探索出一種在日常工作中行之有效的售電量分析預(yù)測(cè)方法。關(guān)鍵詞：售電側(cè)改革;分析預(yù)測(cè);大工業(yè)增量與月間相關(guān)結(jié)合法隨著我國(guó)電力體制改革的不斷深入，電力市場(chǎng)環(huán)境也逐步發(fā)生變化。特別是中發(fā)[2015] 9號(hào)文明確提出“有序向社會(huì)資本放開(kāi)售電業(yè)務(wù)，鼓勵(lì)社會(huì)資本投資成立售電主體”，這就意味著電網(wǎng)公司售電市場(chǎng)面臨的競(jìng)爭(zhēng)逐步加劇。因此，采用合適有效的方法

5334）月度售電量其中含有電力供求雙方的各種信息，同時(shí)，也是對(duì)電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)和需求側(cè)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，能夠促進(jìn)電網(wǎng)的協(xié)同運(yùn)營(yíng)。為此，需要從偶然和必然兩種角度入手，針對(duì)月度售電量形成波動(dòng)問(wèn)題的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行深入解析，進(jìn)一步明確相關(guān)預(yù)測(cè)應(yīng)該是非慣性預(yù)測(cè)和慣性預(yù)測(cè)的重疊。1 研究背景月度售電量作為電力系統(tǒng)運(yùn)行中供需雙方的競(jìng)爭(zhēng)表征，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)月度售電量，能夠促進(jìn)電力需求側(cè)管理工作的全面優(yōu)化，同時(shí)，還能夠進(jìn)一步提高供電企業(yè)營(yíng)銷、生產(chǎn)以及基建等多種環(huán)節(jié)的工作質(zhì)量，但按照歷年

供電企業(yè)而言,售電量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的提升,可進(jìn)一步有效提升供電量和全社會(huì)用電量的準(zhǔn)確率。未來(lái)更多的清潔能源將加入電力供應(yīng)隊(duì)伍,高質(zhì)量的電量預(yù)測(cè)將為電網(wǎng)規(guī)劃提供更多數(shù)據(jù)支撐進(jìn)而可提升電網(wǎng)投資精準(zhǔn)度,對(duì)降低社會(huì)用能成本與實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[1-3]。針對(duì)用電量的特點(diǎn),文獻(xiàn) [4]選用灰色預(yù)測(cè)模型、自回歸滑動(dòng)平均模型ARMA(autoregressive moving average)對(duì)各行業(yè)用電量進(jìn)行預(yù)測(cè),并經(jīng)二維二級(jí)協(xié)調(diào)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)總用電量的預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)

00222）月售電量是電力公司業(yè)績(jī)考核和行業(yè)對(duì)標(biāo)的一項(xiàng)重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。月售電量反映了電力企業(yè)的售電能力和綜合管理水平，因此受到了各級(jí)電力企業(yè)的普遍關(guān)注。準(zhǔn)確的月售電量預(yù)測(cè)可為企業(yè)制定電力規(guī)劃、售電計(jì)劃和設(shè)備檢修計(jì)劃等提供依據(jù)，保障電力企業(yè)正常運(yùn)行，降低企業(yè)運(yùn)行成本，從而提高電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。因此，提高月售電量預(yù)測(cè)的精度具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者針對(duì)月售電量預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究，提出了多種預(yù)測(cè)方法，如石秀倩等[1]使用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析預(yù)

現(xiàn)負(fù)損。2. 售電量突變當(dāng)供電關(guān)口表底完整，電量正常，下一步檢查分壓線損率情況，分析是否有哪個(gè)電壓等級(jí)的售電量發(fā)生突變。如圖發(fā)現(xiàn)10kV分壓同期線損率為-4.31%，考慮10月8日分區(qū)線損為-1.56%，是由于10kV電壓等級(jí)售電量出現(xiàn)突變所致。將10kV電壓等級(jí)售電量全部導(dǎo)出，按售電量由高到低進(jìn)行篩選，發(fā)展用戶編號(hào)為0535090819的用戶，電量異常。檢查該用戶同期系統(tǒng)內(nèi)近幾日售電量值和用采系統(tǒng)表碼，發(fā)現(xiàn)電量異常系由于表碼跳變影響。表碼跳變導(dǎo)致售電量突

數(shù)據(jù)預(yù)處理、供售電量差值計(jì)算、供售電量相關(guān)性計(jì)算、線損電量預(yù)測(cè)以及基于TF-IDF算法篩查異常掛點(diǎn)的設(shè)備，如圖1所示。1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊數(shù)據(jù)預(yù)處理是在數(shù)據(jù)挖掘前對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、轉(zhuǎn)換、離散、歸約等必要的處理，達(dá)到運(yùn)用挖掘算法進(jìn)行知識(shí)獲取研究所要求的最低標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理可完善殘缺數(shù)據(jù)，糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，去除多余數(shù)據(jù)，集成所需數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換合適的數(shù)據(jù)格式，達(dá)到數(shù)據(jù)類型相同化和數(shù)據(jù)格式一致化。總之，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理可獲取實(shí)驗(yàn)所需的樣本數(shù)據(jù)，提高實(shí)驗(yàn)的可靠性

障等原因，造成售電量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在偏差，從而導(dǎo)致線損率計(jì)算不準(zhǔn)確，影響了線損率的應(yīng)用價(jià)值，因此，通過(guò)對(duì)售電量預(yù)測(cè)以提高線損率的可信度已經(jīng)成為當(dāng)前電力行業(yè)的研究重點(diǎn)。目前，已經(jīng)有很多文獻(xiàn)對(duì)售電量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了研究，文獻(xiàn)［1］考慮了氣象、日類型和時(shí)間對(duì)負(fù)荷的影響，提出了基于相似日負(fù)荷修正算法的預(yù)測(cè)模型；文獻(xiàn)［2］先將用電行業(yè)分類，再進(jìn)行分級(jí)預(yù)測(cè)，根據(jù)各行業(yè)用電情況歷史數(shù)據(jù)找尋電量規(guī)律；文獻(xiàn)［3］研究了灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）模型及其幾種改進(jìn)模型在城市年用電量預(yù)測(cè)中

，集團(tuán)附屬電廠售電量達(dá)到1，050.1萬(wàn)兆瓦時(shí)，按年增加6.9%。首九個(gè)月，附屬電廠累計(jì)售電量近1.3億兆瓦時(shí)，按年上升3%。首十個(gè)月，附屬燃煤電廠同廠同口徑售電量按年增加0.7%；湖北省、河北省及其他省份分別錄得22.4%、7.3%及7.9%的升幅。截至今年6月底止中期，潤(rùn)電營(yíng)業(yè)額按年升15.3%至393.08億元（港元·下同），純利按年升59.6%至29.59億元。上半年，潤(rùn)電裝機(jī)容量為3.69萬(wàn)兆瓦，其中燃煤發(fā)電廠的營(yíng)運(yùn)權(quán)益裝機(jī)容量為2.98萬(wàn)兆瓦，

理，銷售收入由售電量、售電結(jié)構(gòu)、售電單價(jià)決定。購(gòu)電成本由購(gòu)電量、購(gòu)電結(jié)構(gòu)、購(gòu)電單價(jià)、線損率決定。如此，我們就理清了各成因的構(gòu)成要素，同時(shí)也就有了對(duì)電力銷售毛利著手分析的思路。下面我們以某電力企業(yè)經(jīng)營(yíng)完成的情況為實(shí)例，展開(kāi)對(duì)電力銷售毛利的同比分析。某電力企業(yè)銷售毛利完成情況見(jiàn)表1。由表1可知，本期銷售收入、購(gòu)電成本及銷售毛利分別完成1677.99、1145.36、532.62萬(wàn)元，同期銷售收入、購(gòu)電成本及銷售毛利分別完成1696.28、1014.35、681

陳 翔針對(duì)月度售電量波動(dòng)性大、隨機(jī)性強(qiáng)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)困難的特點(diǎn)，本文構(gòu)建了一種結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理 （X11加法模型）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)模型，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)及自然環(huán)境采用歷史售電量、固定資產(chǎn)投資、梯度溫度等輸入?yún)?shù)進(jìn)行月度售電量預(yù)測(cè)。實(shí)際結(jié)果表明，基于X11-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)，能夠較好模擬月度售電量的波動(dòng)性，比單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度更高，可為電網(wǎng)公司和售電企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)及規(guī)劃計(jì)劃管理提供重要數(shù)據(jù)參考。1 方法介紹1.1 季節(jié)分解時(shí)間序列季節(jié)調(diào)整

和經(jīng)營(yíng)情況，而售電量計(jì)劃管理對(duì)提高效益、擴(kuò)大市場(chǎng)等方面有著非常重要的作用和意義?！八牟铰贰钡膬?nèi)容：制定合理的年度計(jì)劃、分解月度計(jì)劃、考核、執(zhí)行情況跟蹤。關(guān)鍵詞：“四步路”；售電量；計(jì)劃管理；策略研究隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和進(jìn)步，人民群眾的生活水平和質(zhì)量也發(fā)生了很大的變化，隨著電氣化水平的不斷提升，各地區(qū)的用電量也開(kāi)始越來(lái)越大，而售電量的計(jì)劃管理工作就變得非常重要了。近些年集體公司對(duì)于市公司的售電量完成情況和預(yù)測(cè)考核變得越來(lái)越縝密和嚴(yán)格，各項(xiàng)考核體系越來(lái)越詳

5）引言電網(wǎng)的售電量的分析預(yù)測(cè)工作是電力企業(yè)的一項(xiàng)重要的基本工作。在電力市場(chǎng)中，售電量的預(yù)測(cè)可以為供電企業(yè)提供營(yíng)銷決策支持。另外，它在設(shè)計(jì)電網(wǎng)規(guī)劃方案，適當(dāng)指導(dǎo)發(fā)電廠運(yùn)營(yíng)，合理分配輸配電網(wǎng)，積極推動(dòng)電力市場(chǎng)發(fā)展建設(shè)上都具有十分重要的意義。近年來(lái)，相關(guān)學(xué)者對(duì)電量使用情況及其發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)方法多種多樣，最常用的有時(shí)間序列法、回歸分析法等傳統(tǒng)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、混沌理論預(yù)測(cè)、灰色預(yù)測(cè)等新興方法。例如，潘小輝等通過(guò)分析季度售電量周期性特征及趨勢(shì)，根據(jù)占季比與所

階段，準(zhǔn)確地對(duì)售電量進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要意義，一方面供電企業(yè)可以據(jù)此調(diào)整未來(lái)供電量，優(yōu)化供電結(jié)構(gòu)，提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性；另一方面，售電量作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表，能幫助政府和供電公司了解本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，進(jìn)而為管理者對(duì)售電定價(jià)、用電策略等決策[1]提供數(shù)據(jù)支撐，并有助于統(tǒng)籌所有行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃。根據(jù)售電量歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)售電量進(jìn)行預(yù)測(cè)，在本質(zhì)上可以歸納為時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題。時(shí)間序列是指將某種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)在不同時(shí)刻所表示的數(shù)值按照其發(fā)生的先后順序排列而成的序列，而時(shí)間

從準(zhǔn)確預(yù)測(cè)月度售電量的必要性分析入手，介紹基于組合方法的月度售電量預(yù)測(cè)相關(guān)工作，為全面提升月度售電量預(yù)測(cè)工作的整體水平供參考。關(guān)鍵詞：組合方法；月度；售電量；預(yù)測(cè)前言電力企業(yè)售電量會(huì)受到多方面因素的影響，比如用電方式、電價(jià)政策、電網(wǎng)設(shè)備特性等，因此想要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出售電量具有一定的難度；但是由于月度售電量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性將在很大程度上影響到電力企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策，采用組合方式科學(xué)、合理的預(yù)測(cè)月度售電量，將為切實(shí)提升預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與真實(shí)性提供重要基礎(chǔ)支撐。一、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)

電線路供電量和售電量，計(jì)算得出相應(yīng)線損；理論計(jì)算法是根據(jù)電氣設(shè)備的參數(shù)、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)及負(fù)荷情況，通過(guò)潮流計(jì)算得出，主要有均方根電流法及各種人工智能算法。文獻(xiàn)[11]提出了基于徑向基函數(shù)的配電網(wǎng)線損計(jì)算使用方法，但文章中將訓(xùn)練模型用于所有線路線損的計(jì)算，沒(méi)有考慮不同線路結(jié)構(gòu)和負(fù)荷的差異；文獻(xiàn)[12]基于負(fù)荷獲取和匹配潮流方法計(jì)算配電網(wǎng)的理論線損，但該方法需要對(duì)無(wú)自動(dòng)化量測(cè)信息給出合理的假設(shè)，且采用的是典型日計(jì)算法，沒(méi)有考慮日內(nèi)負(fù)荷的變化；文獻(xiàn)[13]采用了基于改

于雙模型協(xié)同的售電量預(yù)測(cè)研究江弋如（國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司遠(yuǎn)安縣供電公司）準(zhǔn)確預(yù)測(cè)月度售電量對(duì)電網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策起著重要的作用。本文首先對(duì)影響售電量的因素進(jìn)行分析，認(rèn)為售電量預(yù)測(cè)應(yīng)為確定性預(yù)測(cè)與不確定預(yù)測(cè)的疊加。其次根據(jù)售電量年間變化特點(diǎn)，選擇“Logistic模型”作為確定性預(yù)測(cè)；根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的某種相似度，擇定“層次分析—模糊聚類預(yù)測(cè)”作為不確定性預(yù)測(cè)；并以最小二乘法將兩個(gè)單獨(dú)模型進(jìn)行融合協(xié)同；最后，以遠(yuǎn)安縣供電公司為背景做實(shí)證分析。負(fù)荷預(yù)測(cè)；數(shù)學(xué)模型；模糊

較為嚴(yán)峻，因此售電量預(yù)測(cè)具有重要意義。本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘分析方法，充分收集內(nèi)部、外部數(shù)據(jù)信息，挖掘分析影響售電量的主要因素。同時(shí)，在售電量相關(guān)性分析基礎(chǔ)上，嘗試應(yīng)用時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多種分析工具，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)年度售電量情況，并綜合評(píng)估各方法優(yōu)劣。關(guān)鍵詞：電力；售電量；數(shù)據(jù)挖掘；預(yù)測(cè)0 引言隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、國(guó)企深化改革等政策措施的逐步深入，我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)。2015年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力持續(xù)加大，售電市場(chǎng)形勢(shì)較為嚴(yán)峻，因此售電量預(yù)測(cè)具有重要意義。長(zhǎng)期以

溫及抄表時(shí)間對(duì)售電量的影響胥 超1，李英惠2，于佰建3，張 健1，萬(wàn) 旭1（1.國(guó)網(wǎng)山東省濟(jì)南市歷城區(qū)供電公司，濟(jì)南 250100；2.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司濟(jì)南供電公司，濟(jì)南 250012；3.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司，濟(jì)南 250001）影響售電量的因素有很多，其中氣溫、抄表時(shí)間對(duì)售電量影響最大，稱為影響售電量的二元因素。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，研究氣溫及抄表時(shí)間對(duì)售電量產(chǎn)生的具體影響，并闡述售電量預(yù)測(cè)分析方法。為制定經(jīng)營(yíng)指標(biāo)及經(jīng)營(yíng)決策提供有效依據(jù)。售電量；氣

只有不斷擴(kuò)大供售電量這個(gè)途徑，但是在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，有些供電企業(yè)只是盲目進(jìn)行，在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中頻繁出現(xiàn)安全事故，因此為了減少供電企業(yè)安全事故，就必須加強(qiáng)供電企業(yè)安全生產(chǎn)精細(xì)化管理，以此來(lái)提高整個(gè)供電企業(yè)的安全穩(wěn)定運(yùn)行及經(jīng)濟(jì)效率。關(guān)鍵詞：供電企業(yè)；安全生產(chǎn)；精細(xì)化管理；電力資源；售電量 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A中圖分類號(hào)：TM73 文章編號(hào)：1009-2374（2017）02-0152-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.02.

6km、年度銷售電量64.22萬(wàn)kw/h。但受電力營(yíng)銷管理策略不合理等因素的影響，該供電企業(yè)在市場(chǎng)占有率方面，卻存在著較大的問(wèn)題。1 供電企業(yè)概況2 供電企業(yè)電力營(yíng)銷現(xiàn)狀及原因分析本供電企業(yè)位于國(guó)內(nèi)華中某省，擔(dān)負(fù)著11個(gè)縣區(qū)的電力供應(yīng)及電網(wǎng)建設(shè)業(yè)務(wù)。企業(yè)的基本職能包括電力供應(yīng)、電力計(jì)量及變電等。2.1 供電企業(yè)電力營(yíng)銷現(xiàn)狀案例供電企業(yè)的售電量及市場(chǎng)占有率見(jiàn)表1：表 1案例供電企業(yè)的售電量及市場(chǎng)占有率結(jié)果顯示，較2013年相比，2014年，案例供電企業(yè)的售電

，創(chuàng)歷史新高；售電量2286億千瓦時(shí)。全年培訓(xùn)人員19.4萬(wàn)人次，全員培訓(xùn)率95%。31人獲得省部級(jí)及以上勞動(dòng)模范稱號(hào)，26人獲得國(guó)家電網(wǎng)公司專業(yè)領(lǐng)軍人才稱號(hào)，43人獲得國(guó)家電網(wǎng)公司優(yōu)秀專家人才稱號(hào)?！笆濉彪娋W(wǎng)發(fā)展總投入超過(guò)1100億元，與“十一五”相比實(shí)現(xiàn)翻番。河南電網(wǎng)進(jìn)入特高壓交直流混聯(lián)運(yùn)行新階段。全面建成“三集五大”體系，順利實(shí)現(xiàn)106家縣公司產(chǎn)權(quán)劃轉(zhuǎn)。公司資產(chǎn)、營(yíng)業(yè)收入雙雙跨入“千億級(jí)”行列?！笆濉薄耙粋€(gè)先進(jìn)”：電網(wǎng)整體達(dá)到中部地區(qū)先進(jìn)水平

統(tǒng)計(jì)。通過(guò)挖掘售電量數(shù)據(jù)，提出了一種基于年度售電量的灰色預(yù)測(cè)結(jié)果。再根據(jù)季度、月度層級(jí)占比得到月售電量的預(yù)測(cè)方法，與實(shí)際值的平均相對(duì)誤差僅為 1.94%，證明此方法簡(jiǎn)單有效適合電力各部門的廣泛應(yīng)用。將月售電量預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于線損統(tǒng)計(jì)，結(jié)合供電比例系數(shù)法，改善表計(jì)供、售電量不對(duì)應(yīng)的問(wèn)題，使得同期化，對(duì)按月實(shí)時(shí)分析網(wǎng)損有實(shí)際意義。電量預(yù)測(cè)；灰色模型；大數(shù)據(jù)；層級(jí)比例；同期線損0 引言線損中的統(tǒng)計(jì)線損是指供電量與售電量的電度表讀數(shù)之差，線損率為線損除以供電量得到的

改進(jìn)模型在年度售電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用李曉波 （華南理工大學(xué)電力學(xué)院，廣東 廣州 510640）摘 要：本文基于GM（1，N）模型提出一種年度售電量預(yù)測(cè)新方法。首先對(duì)GM（1，N）模型的背景值進(jìn)行修正，建立GM（1，N）改進(jìn)模型；然后利用斜率關(guān)聯(lián)分析法和試探法選擇影響售電量的顯著因素。通過(guò)實(shí)際算例仿真，結(jié)果表明本文方法能夠有效提高預(yù)測(cè)精度。關(guān)鍵詞：售電量預(yù)測(cè)；GM（1，N）模型；背景值；斜率關(guān)聯(lián)度1　引言隨著電力體制改革的不斷深化，電網(wǎng)企業(yè)越來(lái)越重視年度售電量預(yù)

00?電網(wǎng)企業(yè)售電量預(yù)測(cè)綜述莫東平李凈廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司清遠(yuǎn)供電局廣東清遠(yuǎn)511500【文章摘要】為了能夠使電網(wǎng)企業(yè)能夠長(zhǎng)久有效的為我國(guó)電力事業(yè)做出貢獻(xiàn)，電網(wǎng)企業(yè)售電量預(yù)測(cè)工作也會(huì)顯得尤為重要，本文通過(guò)對(duì)電網(wǎng)企業(yè)售電量的預(yù)測(cè)概念和原理、售電量預(yù)測(cè)步驟以及預(yù)測(cè)方法進(jìn)行討論敘述，并結(jié)合以前的售電情況進(jìn)行分析，總結(jié)出我國(guó)電網(wǎng)企業(yè)售電量預(yù)測(cè)綜述?！娟P(guān)鍵詞】電網(wǎng)企業(yè)；售電量；預(yù)測(cè)1　電網(wǎng)企業(yè)售電量預(yù)測(cè)的概念和理論電網(wǎng)企業(yè)售電量預(yù)測(cè)是指相關(guān)企業(yè)在正確的理論概念指導(dǎo)下

?蘇州電網(wǎng)售電量全國(guó)城市電網(wǎng)企業(yè)首位圖為蘇州電科院電力網(wǎng)現(xiàn)場(chǎng)一景。 （未 來(lái) 文/圖）據(jù)蘇州供電公司近日數(shù)據(jù)顯示，2015年該公司售電量達(dá)1160億千瓦時(shí)，較2014年增長(zhǎng)3.37%，首次躍居全國(guó)城市電網(wǎng)企業(yè)首位。去年以來(lái)，蘇州供電公司抓住蘇州經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)、全國(guó)電力需求側(cè)管理城市試點(diǎn)等發(fā)展機(jī)遇，依托國(guó)家電網(wǎng)公司與江蘇省政府聯(lián)合打造的蘇州智能電網(wǎng)應(yīng)用先行區(qū)和蘇州工業(yè)園區(qū)智能電網(wǎng)應(yīng)用示范區(qū)，大力實(shí)施電能替代，成功推動(dòng)了售電量在原本高位基礎(chǔ)上保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，努力向

式、負(fù)荷曲線、售電量、負(fù)荷平衡、負(fù)荷功率因素及負(fù)荷分布，表計(jì)損耗等8各方面展開(kāi)論述，并討論了降損措施實(shí)施需要注意的問(wèn)題，對(duì)于供電企業(yè)降損增效具有指導(dǎo)意義。配電網(wǎng)；線損；降損0　引言電力系統(tǒng)的線損是考核電力部門運(yùn)行管理水平的重要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。10kV配電網(wǎng)線損在整個(gè)電網(wǎng)線損中占有相當(dāng)大的比例。因此，有效地降低10kV配電網(wǎng)線損對(duì)實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益具有重要的意義。配電網(wǎng)線損與電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、運(yùn)行環(huán)境、無(wú)功電源、負(fù)荷特征等多種因素有關(guān)。以這些因素為出發(fā)

州龍門供電局供售電量不同期對(duì)綜合線損率的影響黃宇恒惠州龍門供電局線損管理是體現(xiàn)企業(yè)管理水平的綜合反映，綜合線損率是線損管理的直接體現(xiàn)。但由于客戶數(shù)量的不斷增加，為更好的為客戶開(kāi)展服務(wù)工作，合理分配工作量的前提下，部分單位把低壓用戶分成單月抄表或雙月抄表，導(dǎo)致出現(xiàn)供售電量抄表不同期，對(duì)線損統(tǒng)計(jì)造成影響。本文闡述了單、雙月抄表造成的供售電量不同期對(duì)綜合線損率的影響，并提出測(cè)算的方法。抄表；電量不同期；綜合線損率；測(cè)算線損是電力網(wǎng)電能損耗的簡(jiǎn)稱，指電網(wǎng)經(jīng)營(yíng)企業(yè)在

制的情況下，對(duì)售電量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)有助于電力企業(yè)制定合理的購(gòu)售電方案，確定融資缺口，安排投資支出，具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)短期售電量的預(yù)測(cè)方法與短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法相同，基本上分為傳統(tǒng)預(yù)測(cè)法及智能預(yù)測(cè)法兩類。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法主要有經(jīng)典法、回歸分析法、時(shí)間序列法、指數(shù)平滑法等;傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法多基于時(shí)間序列本身的特征，對(duì)不同類型的售電量預(yù)測(cè)沒(méi)有統(tǒng)一而合理的處理方法，在氣候條件、節(jié)假日等的影響下穩(wěn)定性較差［1－2］。智能預(yù)測(cè)方法主要包括小波分析法、混沌預(yù)測(cè)法、

率=[供電量-售電量]/供電量×100%供電量=發(fā)電廠上網(wǎng)電量+外購(gòu)電量+電網(wǎng)送入電量－電網(wǎng)輸出電量售電量為所有用戶的抄見(jiàn)電量。1.2 10 kV線路統(tǒng)計(jì)線損率計(jì)算目前10 kV售電側(cè)用戶分為3類，抄表結(jié)算日期各有不同：一是專變用戶，結(jié)算日期為每月7號(hào)；二是大工業(yè)用戶，結(jié)算日期為每月25日；三是公變用戶，結(jié)算日期為每月8至10號(hào)。供電量抄表例日是每月26號(hào)。可以看出公變、專變電量大部分為上月電量，為了對(duì)10 kV線損統(tǒng)計(jì)、考核更加客觀，供電量取上月電量，售

電網(wǎng)投資管理；售電量；投資方案中圖分類號(hào)：F407.61 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.23.070目前，人們對(duì)電能的需求與日俱增，對(duì)停電、低電壓等狀況的容忍度越來(lái)越低。為了滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的用電需求，電網(wǎng)工程的建設(shè)面積在逐漸擴(kuò)大。我國(guó)經(jīng)濟(jì)處于新常態(tài)，工業(yè)開(kāi)工不足，部分已建成的電網(wǎng)項(xiàng)目存在輕載、空載的現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致多數(shù)電網(wǎng)公司的售電量增速放緩，甚至出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，難以支撐電網(wǎng)大規(guī)模、持續(xù)投入。為了更好地服務(wù)電力客

鍵詞：高耗能；售電量；電力市場(chǎng)；中衛(wèi)地區(qū)；節(jié)能減排 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A中圖分類號(hào)：F713 文章編號(hào)：1009-2374（2015）22-0007-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.22.004中衛(wèi)地區(qū)的高耗能產(chǎn)品主要以電解鋁、鐵合金、電石、碳化硅為主，高載能負(fù)荷占比超過(guò)72%。2010～2013年，依賴高載能行業(yè)的迅猛發(fā)展，該地區(qū)售電量實(shí)現(xiàn)了年均25%的增長(zhǎng)。2014年，高載能行業(yè)普遍處于不景氣狀態(tài)，產(chǎn)品庫(kù)存量逐年上

鍵詞：高耗能；售電量；電力市場(chǎng)；中衛(wèi)地區(qū)；節(jié)能減排 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A中圖分類號(hào)：F713 文章編號(hào)：1009-2374（2015）22-0007-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.22.004中衛(wèi)地區(qū)的高耗能產(chǎn)品主要以電解鋁、鐵合金、電石、碳化硅為主，高載能負(fù)荷占比超過(guò)72%。2010～2013年，依賴高載能行業(yè)的迅猛發(fā)展，該地區(qū)售電量實(shí)現(xiàn)了年均25%的增長(zhǎng)。2014年，高載能行業(yè)普遍處于不景氣狀態(tài)，產(chǎn)品庫(kù)存量逐年上

收入絕不僅僅由售電量決定，還受到用戶類別、電價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等多種因素影響[3—7]。本文在對(duì)售電收入計(jì)算原理深入分析的基礎(chǔ)上，挖掘出售電量、用戶類別、電價(jià)等3個(gè)關(guān)鍵影響因素；考慮到月度數(shù)據(jù)的周期性變化特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了包含5種適用于周期性變化數(shù)據(jù)算法的組合預(yù)測(cè)模型[8—11]來(lái)進(jìn)行基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)工作；比較分析了3種考慮不同影響因素的預(yù)測(cè)思路，提出了一種基于總售電量和售電均價(jià)預(yù)測(cè)值的售電收入預(yù)測(cè)方法；最后，利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)和分析，結(jié)果表明，該方法預(yù)測(cè)精度高，實(shí)用性強(qiáng)。1

05年河北省月售電量的曲線圖，如圖2所示。一年的十二個(gè)月份，由于季節(jié)的變化，每個(gè)月的售電量存在一定的周期性變化，從圖2可以看出，月度售電量基本屬于波浪式上升;且如圖3所示，各年份月度售電量也存在一定的相似性。通過(guò)分析圖3，每年的最大用電量基本上出現(xiàn)在4、7、8三個(gè)月份。可根據(jù)歷年的月度售電量變化趨勢(shì)總結(jié)出一年各個(gè)月售電量的大體變化趨勢(shì)圖(一般存放于驅(qū)動(dòng)電網(wǎng)知識(shí)庫(kù))，進(jìn)而根據(jù)趨勢(shì)圖與新的月度售電量預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析，在個(gè)別月份售電量比例出現(xiàn)明顯偏差時(shí)(調(diào)用電

前四月累計(jì)完成售電量467億千瓦時(shí)本刊訊2014年4月份，內(nèi)蒙古電力公司售電量完成117.96億千瓦時(shí)，累計(jì)完成467.49億千瓦時(shí)，比上年同期增長(zhǎng)8.90%，完成年度計(jì)劃的35.15%；電網(wǎng)今年全社會(huì)用電量完成148.84億千瓦時(shí)，累計(jì)完成585.37億千瓦時(shí)，比上年同期增長(zhǎng)11.29%；市場(chǎng)占有率累計(jì)完成75.96%，比上年同期增長(zhǎng)0.24個(gè)百分點(diǎn)；優(yōu)勢(shì)特色產(chǎn)業(yè)電量完成42.43億千瓦時(shí)，同比上升13.49%，環(huán)比上升3.57%。4月份，內(nèi)蒙古西部電網(wǎng)

時(shí)間序列模型的售電量預(yù)測(cè)方法李英惠1，胥超2（1.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司濟(jì)南供電公司，濟(jì)南250012；2.國(guó)網(wǎng)山東濟(jì)南市歷城區(qū)供電公司，濟(jì)南250100）采用基于時(shí)間序列模型的售電量預(yù)測(cè)方法，將各項(xiàng)影響因素有機(jī)結(jié)合，應(yīng)用回歸方程、季節(jié)因素分析等理論方法，研究售電量變化在社會(huì)發(fā)展過(guò)程中的規(guī)律，并進(jìn)行階段性預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率保持在98%以上，取得了顯著效果。時(shí)間序列模型；售電量；回歸分析0 引言售電量的增減起伏與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展有著密不可分的關(guān)系，作為地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平

電量逐年攀升，售電量的計(jì)劃管理也越來(lái)越重要。合理確定年度計(jì)劃，對(duì)電量的管理有著重要的意義。近幾年來(lái)，集團(tuán)公司對(duì)市公司的售電量預(yù)測(cè)和完成情況的考核越來(lái)越嚴(yán)格，越來(lái)越細(xì)化，指標(biāo)體系越來(lái)越豐富，因此，加強(qiáng)售電量計(jì)劃管理，提高售電量計(jì)劃管理水平成為各市公司越來(lái)越重要和重視的工作。1 售電量計(jì)劃管理的“四步路”簡(jiǎn)要概述第一步：售電量年度計(jì)劃的確定。發(fā)展部依據(jù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況，依據(jù)歷史電量完成情況，根據(jù)客戶報(bào)裝情況、目前的電網(wǎng)建設(shè)情況、國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)以及了解到的近

的抄表時(shí)間段和售電量的抄表時(shí)間段不一致。目前供電系統(tǒng)統(tǒng)一的供電量抄表時(shí)間段為月初的第一天至月末的最后一天，而售電量的抄表時(shí)間段為每月某日至下月的對(duì)應(yīng)日，一般是每月的25日前完成對(duì)所有用戶的用電量抄表。由于供、售電量抄表時(shí)間段的不對(duì)應(yīng)，直接導(dǎo)致了以下問(wèn)題：（1）由于售電量提前抄表，本月的售電量實(shí)際上包含了上個(gè)月至少6天的電量，而本月的月末最后6天電量將作為下個(gè)月的售電量，導(dǎo)致有幾天的供、售電量不對(duì)應(yīng)。（2）一年中有7個(gè)月為大月份（31天），5個(gè)月為小月份（2

電力集團(tuán)公司年售電量突破3000億千瓦時(shí)，成為繼廣東、江蘇之后，全國(guó)第3個(gè)年售電量過(guò)3000億千瓦時(shí)的售電公司。據(jù)介紹，山東電網(wǎng)年售電量首次突破1000億千瓦時(shí)是2003年，并于2009年12月30日實(shí)現(xiàn)年售電量突破2000億千瓦時(shí)。近年來(lái)，隨著山東經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)以及山東電網(wǎng)堅(jiān)強(qiáng)職能電網(wǎng)的建設(shè)，山東售電量快速增長(zhǎng)。與之前用6年時(shí)間突破1000億千瓦時(shí)相比，現(xiàn)在山東不到兩年時(shí)間就實(shí)現(xiàn)年售電量再增1000億千瓦時(shí)。山東電力通過(guò)合理安排電網(wǎng)運(yùn)行方式，積極推進(jìn)狀

，兩者區(qū)別在于售電量統(tǒng)計(jì)口徑不同，而購(gòu)電量均為變電站10 kV出線關(guān)口抄表電量。高壓線損率計(jì)算依據(jù)的售電量是專用變壓器（以下簡(jiǎn)稱專變）用電量和公用變壓器（以下簡(jiǎn)稱公變）關(guān)口表電量，公變的銅鐵損計(jì)入線路高壓線損率中。線路綜合線損率計(jì)算依據(jù)的售電量需要統(tǒng)計(jì)公變臺(tái)區(qū)下接用戶電量，因此準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)的難度更大。目前統(tǒng)計(jì)線路線損率普遍采用的方法為購(gòu)電量采用變電站ERTU系統(tǒng)采集到的月底24點(diǎn)電量數(shù)據(jù)，而很多縣供電局因35 kV等級(jí)變電站ERTU系統(tǒng)建設(shè)不完善，線路關(guān)口電量

大原因：一是供售電量失真；二是電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)變化；三是電力客戶用電情況變化。2.1 供售電量失真供售電量失真的最主要因素是供售電量抄表不同期[4]。目前絕大部分計(jì)量表計(jì)需現(xiàn)場(chǎng)抄表，由于用電客戶數(shù)量龐大，因此必須分時(shí)分批進(jìn)行售電量抄表工作。圖3為某省的抄表例日示意圖。圖3 抄表例日示意從圖3可看出，月供電量的抄表統(tǒng)計(jì)時(shí)間為當(dāng)月的1～31日，對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)的售電量則按照用戶性質(zhì)分別為上月25～31日至本月25～31日 （大用戶）、上月16～24日至本月16～24日（其

06年，省公司售電量首次超千億，達(dá)到1064.5億千瓦時(shí)，成為國(guó)家電網(wǎng)公司系統(tǒng)第4個(gè)售電量超千億千瓦時(shí)的省級(jí)電力公司；省外市場(chǎng)開(kāi)拓電量141億千瓦時(shí)，居全國(guó)省級(jí)電力公司首位。2007年4月20日至9月28日，省公司舉辦首屆職工運(yùn)動(dòng)會(huì)。2007年4月29日，省公司獲得“全國(guó)五一勞動(dòng)獎(jiǎng)狀”。2007年8月25日，河南省18個(gè)地市全部實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)最大延伸范圍內(nèi)的戶戶通電。2007年11月25日，省公司成為全省第一家銷售收入突破500億元的企業(yè)。2007年12月18日