对数据中台的线上用户历史用电量、负荷数据进行分析挖掘，通过构建用户侧储能投资潜力分析模型，分析指导用户侧分布式储能的安装策略，服务于用户电力储能管理。降低用户消费成本，提升精益化管理水平和经济效益，增强企业的市场竞争力，并为全省经济高质量发展提供数字动能。
1、数据清洗 对数据集进行样本筛选、清洗，主要包括样本选取、异常值删除、缺失值处理以及数据标准化等。 2. 算法模型 本数据产品通过构建用户储能投资潜力分析模型，深度挖掘用户储能投资潜力，该模型主要是利用企业用户历史负荷、用电量、光伏安装容量、光伏发电量、上网电量、用户运行状态等多个数据项信息从用户用电规律、储能投资、储能收益、储能潜力四个维度分析评价用户储能投资情况，根据分析结果提供相应的用户储能投资建议，具体指标与算法如下： （1）用户用电规律： 企业用户负荷波动具有随机性，且受订单量、生产计划和厂休日等影响。根据用户用电特性，选取具有代表性的月份，将每月用电数据作为样本，采用剔除异常数据后每个采样点的平均值来进行分析，以此来确定用户典型负荷曲线。 （2）用户储能投资 构建用户储能投资分析模型，在用户变压器不超容，尖峰时段全消纳、用电需求不增加的条件下，利用企业用户典型负荷曲线，估计用户储能容量和储能功率。峰谷套利下用户收益最大化为首要目标，因此将储能容量设置为充放电功率2倍。 1）保证尖峰时段全消纳，以此估计储能容量和储能功率。 考虑峰谷时段的负荷情况，选择尖峰时段下用电量的较小
| 字段名 | 类型 | 描述 |
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行政区划级别 |
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城市 |
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区县 |
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用户名称 |
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| fieldName | exampleValue |
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| 行政区划级别 | 城市 |
| 省份 | 浙江省 |
| 城市 | 湖州市 |
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