《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