Page 44 - 电力与能源2023年第二期

138 张一彦，等：购售同期情况下的异常数据治理方式及分析

产能，日均产能达到 4 月平均水平的 2.2 倍。 1.99。数据中心行业客户极有可能在扩大产能，
汽车制造行业往年 4~6 月的用电量一般较为 调试上线新的机房。
平稳，每月超过 2 亿 kWh。2022 年受疫情影响，4 月 数据中心行业往年 4~6 月用电量一般稳定
为 1.18亿 kWh、5月为 1.64亿 kWh，同比分别较 2021 在 900 万 kWh，2022 年 4~6 月 用 电 量 在 1 900
年下降 43.19% 和 19.90%。2022 年 5 月和 6 月，由 ～ 2 000 万 kWh。

于市政府保生产措施的采用，企业产能恢复较快， 3.4 重点行业生产情况模糊评价
分别环比增长 39.38% 和 59.20%，6 月用电量达到 汽车制造行业 2022 年 4 月受疫情影响极大，5
了 2.62 亿 kWh。 月受疫情影响减小，6 月不再受疫情影响，生产经
3.2 芯片制造行业 营情况经历了复工、复产、追产能 3 个阶段。
芯片制造行业主要包括以下企业：上海某材 芯片制造行业 2022 年 4 月与 5 月受疫情影响
料有限公司；上海某集成电路有限公司；上海某电 稍大，6 月不再受疫情影响，生产经营情况经历了

子科技有限公司；某电子（上海）有限公司；上海某 复工、复产、追产能 3 个阶段。
科技股份有限公司等。 数据中心行业不受疫情影响，生产经营情况
根据日电量占比情况，嘉定区 2022 年第二季 稳定，2022 年用电量水平约为 2021 年的 1.8 倍。
度芯片制造行业用电量可分为 2 个特征段。
4 嘉定地区用电量预测
第一阶段（平稳产能阶段）：4 月份，日电量占
比最小值为 1.44，平均值为 1.57，最大值为 1.65。 4.1 曲线拟合

根据用电量推测，芯片制造行业日均产能不低于 考 虑 到 2022 年 4~6 月 的 用 电 量 ，受 疫 情 影
2021 年的 1.44 倍。 响，不能反映用电量与月份之间的关系，因此采用
第二阶段（增长产能阶段）：5 月至 6 月，日电 2021 年 1~12 月数据，对各街镇用电量与用电月
量占比持续增加，最小值为 1.56，平均值为 1.95， 份建立一元一次函数。
最大值为 2.38。根据用电量推测，芯片制造行业 借 助 EXCEL 表 格 软 件 ，具 体 步 骤 为 ：选 中

不受疫情影响，业务持续增长。 2021 年 1~12 月数据，画出各街镇用电量散点分
芯片制造行业往年 4~6 月的用电量一般较 布图；选择添加趋势线；添加数据标签。趋势线即
为平稳，每月平均 1 200 万 kWh。2022 年 5 月、6 通过历史数据拟合的一元一次函数曲线；数据标
月环比增长分别为 15.49% 和 16.75%。 签即为该曲线的数学表达式，A 街镇、B 街镇及
3.3 数据中心行业 C 新区的曲线及函数表达式如下（见图 2）。
嘉定区数据中心行业主要包括以下企业：某 A 街道：y=1.90x+432.72（夏季月份预测时，
股份有限公司；上海某集成电路有限公司；上海某 考虑一定受气温影响的增幅）；
电子科技有限公司；某电子（上海）有限公司；上海 B 街道：y=1.08x+205.27（夏季月份预测时，

某科技股份有限公司等。 考虑一定受气温影响的增幅）；
根据日电量占比情况，嘉定区 2022 年第二季 C 新 区 ：y=20.96x+995.84（夏 季 月 份 预 测
度数据中心行业用电量可分为 2 个特征段。 时，考虑一定受气温影响的增幅）。
第一阶段（平稳产能阶段）：月到5月，日电量占 同时观测到 2021 年 7~9 月实际用电量与拟
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比最小值为 1.74，平均值为 1.81，最大值为 1.87。由 合曲线偏差较大，主要原因是受夏季高温影响，因

于行业特性，数据中心主要用电设备为硬盘、空调、网 此在使用函数对 2022 年 7~9 月进行用电量预测
络设备，均为24 h开机运行，因此日用电量稳定。 时，需要修正，分别考虑 20%，20%，10% 的受气
第二阶段（扩产能调试产能阶段）：6 月，日电 温影响的用电量增幅。
量 占 比 最 小 值 为 1.54，平 均 值 为 1.81，最 大 值 为 （下转第 200 页）