《基于区域负荷特性的供电企业需求侧管理与实践》旨在通过深入分析和探讨大数据技术在电力需求预测中的应用，结合客户分群理论，为供电企业提供科学、精准的电力需求预测方法，以优化电力资源配置，提升服务质量和运营效率。本书首先对电力需求预测的背景和意义进行了阐述，明确了研究的重要性和紧迫性。随后，系统介绍了客户细分理论、数据挖掘技术、电力负荷预测方法等相关理论基础，为后续研究提供了坚实的理论支撑。在实证研究部分，本书基于国网安康供电公司的实际数据，运用K-means聚类算法对电力客户进行了细分，构建了短期及中长期电力负荷预测模型，并通过实例验证了模型的有效性和准确性。同时，本书还针对电力客户细分和电力负荷预测的结果，提出了相应的管理对策和建议，为供电企业的实际运营提供了有价值的参考。
　　《基于区域负荷特性的供电企业需求侧管理与实践》主要面向供电企业管理人员、电力需求预测研究人员、数据分析师以及相关领域的专家学者。对于供电企业管理人员而言，本书可以帮助他们了解大数据技术在电力需求预测中的应用，提升决策的科学性和准确性；对于电力需求预测研究人员和数据分析师而言，本书则提供了系统的研究方法和实例分析，有助于他们深入理解和掌握相关理论和技术；对于相关领域的专家学者而言，本书则具有一定的学术参考价值，可以推动相关领域的理论研究和实践创新。荷预测模型，并通过实例验证了模型的有效性和准确性。同时，本书还针对电力客户细分和电力负荷预测的结果，提出了相应的管理对策和建议，为供电企业的实际运营提供了有价值的参考。

前言
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外需求侧管理研究及应用现状
1.2.1 国内外需求侧管理的分类研究及应用现状
1.2.2 国内外源网荷储一体化研究及应用现状
1.3 国内外需求侧管理的实践
1.3.1 需求侧管理的分类实践
1.3.2 “源网荷储一体化”示范项目建设实践
1.4 项目研究内容、方法及技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.4.3 技术路线
第2章 需求侧管理相关理论基础
2.1 可持续发展理论
2.1.1 可持续发展理论概念
2.1.2 可持续发展理论内涵
2.1.3 可持续发展理论主要内容
2.2 客户关系管理理论
2.2.1 客户关系管理内涵
2.2.2 电力客户关系管理发展
2.2.3 客户细分技术
2.2.4 客户满意与客户忠诚
2.3 需求响应相关理论
2.3.1 需求响应概念
2.3.2 需求响应分类
2.4 电力负荷预测相关理论
2.4.1 电力负荷基本含义
2.4.2 电力负荷预测特点
2.4.3 电力负荷预测分类
2.5 短期负荷预测相关理论
2.5.1 短期负荷预测概念
2.5.2 短期负荷预测方法
2.5.3 短期负荷预测过程
2.6 数据挖掘理论
2.6.1 数据挖掘定义
2.6.2 数据挖掘过程
2.6.3 基于数据挖掘的客户细分方法
2.7 “源网荷储一体化”理论
2.7.1 “源网荷储一体化”概念内涵
2.7.2 “源网荷储一体化”协调运行框架
2.8 人工神经网络理论
2.8.1 人工神经网络概述
2.8.2 人工神经网络分类
第3章 A公司供电企业需求侧管理现状及存在问题分析
3.1 A公司基本情况
3.2 A公司需求侧管理现状的分析
3.2.1 用电负荷现状
3.2.2 电力资源现状
3.2.3 电力供需现状
3.3 A公司需求侧管理情况调研及存在问题分析
3.3.1 调研前期准备
3.3.2 访谈结果分析
3.3.3 调研结果分析
3.3.4 A公司需求侧管理存在问题分析
3.4 A公司需求侧管理存在问题产生原因分析
3.4.1 重点行业、新型用电行业刺激用电需求
3.4.2 环保政策影响电力销售，电力供需形势紧张
3.4.3 气候因素影响水电发电
第4章 A公司供电企业客户细分模型构建
4.1 电力客户细分模型构建思路
4.2 电力客户细分模型构建目标和原则
4.2.1 模型构建目标
4.2.2 模型构建原则
4.3 电力客户细分变量提取
4.3.1 细分变量提取原则
4.3.2 电力客户细分变量
4.4 电力客户细分模型构建
4.4.1 肘部法则与轮廓系数方法确定A公司客户细分初始簇数
4.4.2 K-means算法实现A公司电力客户聚类
4.4.3 改进K-means算法实现客户细分模型的构建
第5章 A公司供电企业客户细分
5.1 A公司客户群体特征
5.2 客户数据收集
5.3 客户数据预处理
5.4 客户细分聚类
5.4.1 K值的确定
5.4.2 K-means算法聚类
5.5 客户细分结果
第6章 A公司供电企业客户负荷预测
6.1 客户负荷特性分析
6.1.1 负荷特性分析方法
6.1.2 负荷特性指标选取
6.1.3 负荷特性分析
6.2 客户负荷预测影响因素初步提取
6.3 客户负荷预测关键影响因素提取
6.4 客户负荷预测模型构建
6.4.1 模型选取原则
6.4.2 LSTM神经网络预测模型构建
6.4.3 CNN神经网络预测模型构建
6.4.4 GRU神经网络预测模型构建
6.4.5 LSTM-CNN-GRU组合预测模型构建
6.5 客户负荷预测过程及结果分析
6.5.1 预测精度评价指标选取
6.5.2 样本数据选择
6.5.3 样本数据预处理
6.5.4 短期负荷预测结果分析
第7章 A市构建源网荷储融合的新型电力系统发展路径
7.1 “双碳”战略目标下A公司未来的发展目标
7.2 A地区“源网荷储一体化”项目建设路径
7.2.1 电源侧
7.2.2 电网侧
7.2.3 负荷侧
7.2.4 储能侧
7.3 A市新型电力系统发展路径
7.3.1 建立源网荷储统筹规划机制
7.3.2 建立电力供应安全保障机制
7.3.3 建立转型成本疏导长效机制
7.3.4 强化相关配套政策与体制机制
第8章 提升需求侧管理水平的对策与建议
8.1 面向不同客户实现电网削峰填谷的服务策略
8.1.1 重要客户群的服务策略
8.2.2 潜力客户群的服务策略
8.2.3 一般客户群的服务策略
8.2 实现电网削峰填谷的建议
8.2.1 日常数据工作内容建议
8.2.2 结合“源网荷储一体化建设”建议
8.2.3 提升区域负荷管理水平建议
8.3 政府宏观角度
8.3.1 完善政策法规体系
8.3.2 优化电力市场机制
8.3.3 推动技术创新与产业升级
8.3.4 加强用户引导与社会宣传
8.3.5 提升基础设施建设水平
第9章 总结
参考文献

作为支撑经济社会发展的基础性行业，电力系统正经历着以新能源为主体的深刻变革，“双碳”目标的推进与能源结构的加速调整，对电力供需平衡机制、资源配置效率和系统灵活调节能力提出了更高要求。《“十四五”现代能源体系规划》等政策文件强调，需构建适应高比例可再生能源发展的新型电力系统，而电力需求侧管理与精准的电力需求预测，正是破解当前电力供需矛盾、提升系统韧性的关键抓手。
当前，我国电力系统面临着新能源装机快速增长与负荷波动加剧的双重挑战，传统“以供给定需求”的单向调节模式已难以适应高比例可再生能源、高比例电力电子装备的“双高”发展趋势。在此背景下，强化需求侧资源开发利用，通过科学预测电力需求动态优化电源电网规划、引导用户侧柔性用能，成为落实“双碳”战略的重要路径。在此形势下，开展电力需求侧管理与需求预测研究，既是贯彻落实国家能源战略、推动电力行业绿色低碳转型的必然要求，也是破解能源供需结构性矛盾、保障电力系统安全高效运行的现实需要。
本书所做的主要研究工作及创新点如下：
第一，构建了多源数据融合的电力客户分群与行为分析体系。针对A市电力用户数据分散、维度多元的现状，创新整合客户基础信息、用电行为数据、消费数据等多源异构数据，通过数据清洗、特征工程与关联分析构建标准化数据集。引入改进K-means聚类算法与模糊C均值聚类模型，结合峰谷时段用电强度、季节负荷波动、年度用电趋势等多维特征，实现客户用电行为的精细化分群。该体系突破传统单维度分类局限，构建包含工业负荷、商业用户、居民客户等多类型的差异化用电特征标签库，为精准刻画客户用电规律、识别负荷特性差异提供数据支撑，有效解决“数据孤岛”与客户需求模糊化问题。
第二，建立了多因素耦合的BP神经网络负荷预测模型。针对新能源接入背景下负荷波动加剧的预测难题，提出融合时间序列、气象因子（温度、湿度、风速）、节假日效应等多维度影响因素的负荷预测框架。基于BP神经网络构建非线性预测模型，通过自适应学习率调整与正则化优化算法提升模型泛化能力，将历史负荷数据与外部影响因素进行归一化处理后作为输入变量，实现短期（1-7天）与中长期（季度、年度）负荷需求的精准预测。依托A市实际数据开展仿真实验，引入均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标验证模型性能，为电网调度与资源配置提供可靠依据。
第三，形成了客户分群导向的电网发展战略优化机制。基于客户分群结果与负荷预测模型输出，构建“客户行为-负荷特征-战略响应”三维评价体系。针对高耗能工业用户提出能效提升建议，为商业客户设计柔性负荷响应方案，为居民用户优化峰谷电价引导策略，形成差异化的需求侧管理措施。结合A市电网投资规划，将负荷预测结果嵌入电源布局、网架结构优化与储能配置决策，建立“预测-评价-调整”闭环机制，实现从“以供给定需求”到“供需双向互动”的管理模式转变。该机制通过量化客户分群对负荷预测的影响权重，为电网公司制定包含需求侧资源整合、分布式能源协同的可持续发展战略提供科学支撑，助力降低系统峰谷差率与备用容量成本。
第四，探索了“源网荷储一体化”项目的本地化实施路径。立足“双碳”目标与A市新能源资源禀赋，构建“源网荷储”协同运行理论框架，结合国内外典型项目的成功经验，建立适用于A市的多能互补系统评估指标体系。通过分析风光资源分布、电网网架结构、负荷聚类特征与储能技术经济性，提出“集中式新能源基地-分布式储能节点-柔性负荷聚合”的三层架构设计，明确各环节耦合机制与收益分配模式。针对A市工业集聚区、新能源消纳重点区域等不同场景，设计差异化的项目落地路径，形成包含技术选型、投资回报测算、政策保障的一体化实施方案，为推动区域能源系统低碳转型提供可复制的实践范式。
本书的研究历时5年，研究团队国网A省Y市供电公司项目“国网A公司供电企业基于地区负荷特性的需求侧管理与实践”（项目编号：D5201230019）的支撑下，团队形成了系列阶段性成果，包括多篇学术论文及学位论文，为后续研究奠定了坚实基础。本书撰写期间，我们广泛研读了国内外相关领域的经典教材、前沿论著及学术成果，这些文献资料不仅为研究工作提供了重要的理论借鉴，更在研究方法创新与实践路径探索中给予了深刻启发。值此成书之际，谨向所有被参考引用的文献作者致以最诚挚的谢意！此外，在本书的研究过程中，本课题组博士研究生温文，硕士研究生陈松玲，已毕业研究生易天黎、杨晴晴等人也为本书的前期调研提供了大量的支持，在此向他们表示感谢。在调研过程中，国网A省电力公司为调研提供了帮助和便利，在此一并致以诚挚的谢意！受到笔者本人见解所限，书中难免有不足之处，欢迎广大读者不吝赐教，共同推动电力管理需求侧的相关研究。