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一、项目背景
随着电力体制改革和智能电网建设的不断深入，售电量己成为考核电力企业的一个重要指标，月度售电量预测对于国家电网公司合理地确定销售电量总定额、分解售电量销售指标、制订有序用电方案、指导发电厂和输配电网的合理运行、推动电力市场的发展和建设都具有十分重要的意义。
二、问题与挑战
1、售电量变化影响因素多。
2、影响售电量影响的各因素间关系复杂。
3、售电量预测模型需具备自学习功能，使得模型能够反映售电量最新的变化趋势。
4、预测模型实现全自动化建模过程。
三、解决方案
为实现自动化、自学习的售电量预测，减少业务人员的操作成本，开发了自动获取天气数据、节假日数据、经济数据的主要经济数据的网络爬虫工具，并结合电网的业扩报装等数据，构建了基于贝叶斯季节调整算法的售电量预测解决方案，主要步骤如下：
1.数据预处理：包括异常值处理、最优建模数据自动筛选等；
2.曲线分解：利用贝叶斯季节调整算法分解售电量曲线售电量售电量，分解得到趋势项、季节项和随机项，如下图；
3.分解预测：在相关性研究、前导性分析的基础上，分别考虑趋势项、季节项和随机项的相关因素，建立预测模型；
4.预测重构：通过趋势项、季节项和随机项的预测结果逐点相加得到售电量预测结果；
5.预测择优：在多种预测结果中自动选择最优预测结果；
6.春节调整：在深入研究春节对售电量影响的基础上，对预测结果进行调整，得到最终预测结果，如下图。
四、应用价值
众所周知用电量是企业经营状况的重要指标，著名的“克强指数”之一就有用电量，而随着电力体制改革的推进，售电公司成立后面临的一个关键问题就是如何更好的预测自己的下个月的售电量。虽然各用户都按月申报自己的电量，但是在交易中心的交易中，如何准确的对未来的电量进行精准预测，是影响售电公司盈利的关键因素；另外对传统的电力公司而言，售电量的预测对电压负荷稳定，电网安全调度，稳定运行至关重要。
1.分行业售电量预测结果直接支撑电力公司安排营销工作，促进公司增供扩销目标的实现。
2.电量是经济的晴雨表和温度计，预测结果可作为未来经济研判的主要依据之一。
3.针对售电市场开展的偏差考核从技术上提供一整套电量预测解决方案，实现售电公司价值最大化。
4.天气数据爬虫程序不仅能爬取全国主要城市历史日度天气数据，还能爬取天气预报程序，数据入库可直接支撑相关分析工作。
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