关于加强电费管理的思考

对电费的管理是电力企业经营活动的主要内容之一 ,电费管理的好坏直接影响到电力企业的效益及形象。本文结合安徽省电力公司系统电费管理的现实情况 ,从财务的角度出发 ,分析了电费管理中存在的问题 。

对当前电力企业电费核算管理重要性的探讨

新中国成立以来,尤其是在改革开放之后,我国的经济得到了迅速的发展,人们的生活水平也在不断的提高,人们对生活质量的要求从过去的物质上的温饱要求逐渐转变为更加重视精神上的享受。总之,社会的方方面面都在发展与进步。随着我国电网事业的建设,电力企业作为社会整个用电过程的一部分,也要加强建设与管理。在电力企业的改革中,许多之前隐藏在电力企业中的弊端与不足都逐渐的浮出水面,电力企业的改革势在必行。

电力企业开展电费收入资金预测的必要性及优化

电费收入资金作为电力企业现金流收入中金额占比最主要的部分,在存量资金安排、融资决策等方面都对电费资金的精准预测提出了更高的要求。本文从探讨开展电费收入资金预测的必要性出发,分析了目前电费收入资金预测工作实际开展中存在的问题及困难,探讨了开展电费收入资金预测的优化措施,利用数学模型加分析预测偏差的方法,构建起电费资金预测模型,以期压降公司资金沉淀,提升资金安全、效率、效益水平。

“五查五化”工作法提升客户电费服务质效

为更好地适应业务模式变更,高效支撑电力市场运行结算,为客户提供更优质的电费结算服务,国网山东省电力公司成武县供电公司开展“夯基提效”电费服务质效专项行动。综合研讨2023年以来95598、12398热线工单数据,对涉及电费电价的意见工单进行分类归纳,发现问题主要集中在费控应用、电费催收、发票管理、电价执行、转供电加价等方面。组织电费、抄表、账务专业人员逐条分析工单内容,梳理分析引发工单的深层原因,创新应用“五查五化”管控措施并落地执行。

经济下行形势下电费欠费原因分析及风险防范措施

在当前宏观经济下行形势下,内蒙古电力(集团)有限责任公司电费回收工作面临较大的欠费风险和催费压力。通过认真分析欠费构成,认为目前电费回收工作中存在管理制度不完善、欠费原因分析不准确、争议电费发行不被认可、预收电费缺乏政策依据、各类客户欠费风险管理措施不到位以及自身管理流程不完善等问题,针对这些问题提出了防范措施以降低欠费风险,保证公司经营安全。

基于供电所历史电费数据的用户风险评估

电费作为供电企业经营成果的直接体现,因此加强电费管理、减轻电费风险显得尤为重要。精准高效的电费智能催收应用可以有效地建设电费回收风险,随着大数据、云计算等新技术的快速发展,电力用户画像库的建设和应用已具备充分条件。基于历史数据,提炼用户特征标签,多维度呈现用户画像,并筛选营销电费回收风险的特征指标,对电费回收方式预测,判断用户的电费预测风险等级,提高电费催收效率。

电力市场环境下抽水蓄能电站容量电费定价与成本分摊方法

抽水蓄能电站作为一种有效的电力系统灵活性资源,将成为保障新型电力系统安全稳定运行的重要手段。制定合理的回收抽水蓄能电站建设固定成本方案是支撑系统运行、激励投资的关键问题。在抽水蓄能电站的市场化运行背景下,构建了抽水蓄能电站顺次参与现货-辅助服务市场的容量电费定价模型,实现以经营期内收支平衡为目标定期滚动核定抽水蓄能电站的待分摊成本。同时,考虑抽水蓄能电站容量电费的潜在分摊对象,提出采用效用比例VCG(Vickrey-Clarke-Groves)机制对抽水蓄能电站容量电费进行成本分摊,量化源荷侧分摊主体的替代效益,并将容量电费按比例分摊。实际系统算例的仿真分析验证了所提方法的有效性。

供电企业电费抄核收管理的几点思考

本文对供电公司的电费管理问题，提出了一系列的可行性措施和策略，以提高电费管理的科学化、规范化。

电费专项稽核的关键节点探议

购电费管理稽核、电费营销系统稽核、电费资金管理稽核以及电费管理制度稽核是电费专项稽核的四大组成部分。加强各个部分关键节点的控制与管理是提高电费稽核有效性的重要途径。文章对电费专项稽核的关键节点进行了论述。

运用Python技术创新高校水电费管理专项审计模式研究——以GX高校为例

本文将研究型审计和大数据审计理念贯彻审计全过程,在研究高校水电费管理工作机制的基础上,确定水电费管理专项审计的重点,运用Python技术,创新数据式审计模式,快速锁定审计疑点,提升审计质效,助力高校增收节支,缓解资金压力。

基于BP神经网络的电量预测及电费方案分析

为帮助电力用户深入了解自身用电特性、电网电费方案,提升业务办理效率和服务水平,协助用户选择适合自己的电费方案,搭建电费方案选择的智能分析系统,提出基于反向传播(back propagation, BP)神经网络算法的电量预测算法。研究基于BP神经网络的电量预测,并进行电费分析,通过实际案例验证电量预测算法的可行性。经验证,基于BP神经网络的电量预测算法有效提高了业务介绍、电费计算、电费方案分析的效率,具有较高的精度。

储能系统降低光伏电站下网电费可行性探讨

五凌电力宁夏区域所辖装机容量为200 MWp的光伏电站年均下网电量170万kW·h,产生下网电费140万元以上。因新能源场站并网线路较长且电站母线电压受电网自动电压无功控制(AVC),不可避免的会与电网产生大量无功交换,导致下网电费中力调电费高,平均下网电价可达0.9元/kW·h以上。通过分析电站夜间用电功率的构成发现,主要为一次设备的空载损耗及厂用电,在无法提高下网电量功率因数的情况下,为提高电站经济效益,补偿夜间下网电量,可建设功率及容量合适的储能系统,利用白天低电价或弃光时段进行充电,在夜间放电补偿站内用电,从而一举双得达到降低下网电费及减少弃电的作用。

供电企业营销中的电费资金飞行检查管理分析

随着我国社会和经济快速发展,电力消耗呈现出逐年递增态势,供电企业电费收取数额也同步增长。为提高供电企业电费资金安全管理,国家电网总公司根据资金管理需求,要求各地区供电企业要不定期对下属单位电费资金进行检查工作,找出其中存在风险与问题,确保供电公司电费资金始终处于安全状态。飞行检查是跟踪检查的主要工作形式,本文主要对供电企业营销电费资金安全监管中实施“飞行检查”概念详细阐述,对电费资金安全和风险排查工作重点分析,希望对从事相关工作人员予以参考和借鉴。

市场化改革背景下供电企业电费电价风险控制分析

为加快电价市场化改革,国家发展和改革委出台了进一步深化燃煤发电上网电价市场化改革的通知,取消工商业目录电价,有序推动工商业用户全部参与市场化交易,充分发挥市场的决定性优化配置作用,促进新型电力系统构建。在此背景下,供电企业贯彻落实发改委〔2021〕1439号文件要求,鼓励工商业用户自主参与市场化交易,及时公布供电公司月度代理购电价格,在确保供电服务质量的前提下,高质量转型、绿色发展、拓宽供电能效服务是供电企业面临的新形势。在此背景下,电费电价管理面临更大的挑战。文章通过梳理电费结算、账务、回收全流程,阐释关键风险点并提出内部控制措施。

考虑高铁谐波特性的电费计算模型研究

目前,我国高铁牵引供电系统电费核算主要采用大工业用户计费方法,包括基本电费、有功电费、功率因数奖惩电费、附加费等4个部分,尚未考虑高铁谐波对电费计量的影响。为弥补该弊端,考虑高铁谐波特性对电费计算模型进行优化研究。基于实测数据分析高铁在启动、牵引、制动和停车整个运行过程的谐波特性。为精细划分系统侧和高铁侧的谐波责任,针对不同谐波特性采取不同责任分摊方法。在目前大工业计费方式基础上,建立考虑不同运行工况谐波责任的电费计算优化模型,并进行仿真验证。通过与目前计费方法、不考虑高铁运行状态的计费方法比较分析,验证了本文方法的合理性与精确性,有助于促进高铁电费精细化计量的进一步发展。

采用潮流跟踪法的输电费分摊算法

研究了在复杂电网内分摊输电线路的固定成本的方法。输电费分摊常用的方法有邮票法和MW-km法,前者较简单但没有考虑输电距离,不够公平;后者既考虑输送距离又考虑输送功率的大小,比较合理,但在复杂电网内分摊实现较困难。文中用一个5节点算例对潮流跟踪算法和直流灵敏度系数法进行了比较,结果证明前者物理概念清晰而且与平衡机节点位置的选择无关,所以推荐采用潮流跟踪法计算输电费的分摊。

基于隐马尔科夫模型的电费抄核误差校正系统

为提升电价审核工作效率、明确细小用电误差,提出基于隐马尔科夫模型的电费抄核误差校正系统。系统通过MAX1480B通信接口芯片与上级主站、下级各费率装置间通信联络,以地址逻辑译码GAL16V8B和电路MAX706R,解决攻击发生时系统复位问题;主程序模块利用隐马尔科夫模型,描述状态与观测数据间随机过程和马尔科夫链,将隐性误差随机数据发送到校正模块,计算平均功率,得出相应失压断相时追补电量;使用通信模块的串行口发送校正服务,完成抄核误差校正。实验证明系统校正精度较高,且响应时间短。

引入电费担保机制 依法保障电费回收──关于取消电费保证金后降低电力营销风险的思考

本文简要回顾了电费保证金制度的形成过程，指出了其存在问题，剖析了取消电费保证金对供电企业可能带来的负面影响及经营风险，并运用我国现有民事法律，援引了设立电费担保的法律依据，由此提出了依法建立电费担保机制，降低电力销售经营风险的工作设想和法律措施。

电力市场营销中电价与电费风险的技术防范与优化策略研究

本文分析了电价波动风险、电价定位风险以及市场竞争对电价的影响,揭示了电价风险的来源及其对市场参与者的影响。随后,深入探讨了电费回收风险、电费计算与核算风险以及用户拖欠电费风险,明确了电费风险的具体表现及其成因。通过构建智能电费管理系统和推广预付费与智能电表技术,实现了电费管理的自动化和智能化,促进电力市场的健康发展。

集约化模式下基于机器学习的电费核算异常识别

为实现电费核算异常准确识别目标,满足日益增长的业务需求,在集约化模式下,利用机器学习,开展了电费核算异常识别方法研究。首先,采集电费核算数据,反映电力使用情况。其次,提取出数据集中的重要数据点,捕获这些数据的核心特征。在此基础上,利用机器学习构建适用于电费核算异常识别的人工神经网络,定位异常,判断电费核算异常类型。实验结果表明,该方法应用后,在识别数据量逐渐增加的情况下,识别误差始终较小,能够更准确地捕捉和定位到实际存在的异常情况。