精益化管理改革背景下的SG公司内部控制体系优化研究

随着信息技术的不断发展,企业的业务形态向线上化、智能化和精益化的方向转变,所面临的风险也更复杂多变,对内部控制有效性的要求也更高。精益化管理要求内部控制日趋完善,在满足精益化管理的要求下如何保证内部控制的有效性是本文所要探讨的问题。本文旨在为精益化管理变革道路上的企业提供优化内部控制的建议措施。本文以COSO(美国反虚假财务报告委员会下属的发起人委员会)内部控制整体框架、内控体系建设、内控评价体系作为理论基础,运用案例分析法选取SG公司作为案例进行研究,分析其在精益化管理要求下,如何优化内部控制体系以满足其有效性。结合作者所在的工作环境,实地调研获取相关资料,对SG公司从内部控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监督反馈方面全面分析其内部控制的现状。比较SG公司在精益化管理战略实施前后内控有效性的评分,可以分析其在新战略目标下内控体系中存在的缺陷。最后提出为满足精益化的管理要求,内部控制体系应持续地优化和改善,管理者要重点关注内部控制文化建设,鼓励和激发全体员工共同参与到内部控制体系优化工作的研究结论。

基于并行粒子群算法的电力系统极限负荷预测研究

现有预测方法的预测结果与真实值存在差异,平均误差结果较大,为此提出基于并行粒子群算法的电力系统极限负荷预测方法。将原始负荷序列数据依次进行误差数据处理、归一化处理和标准化处理,使数据能够按照一定的比例缩放后存放在特定区间,从而得到无量纲数据。运用并行粒子群算法进行负荷预测,调整惯性权重增加全局与局部的搜索能力。计算适应度值并与最佳适应度值进行比较,位置更优时进行替换。当负荷预测结果满足预先设定的阈值时,短期负荷预测完成。实验结果表明,实验组的模型表现更好,预测结果与真实值更相符,计算的平均误差结果在0.32~0.36 MW,在规定误差范围内能够精准预测电力系统的极限负荷,具有更理想的预测结果。

新电力市场改革背景下电力现货市场不平衡资金分析

随着新一轮电力市场化改革的不断推进,电力现货市场的长期稳定运行已成为建设新型电力市场的重点问题。在我国多个电力现货市场试点省份出现的不平衡资金问题已成为现货市场发展的重要障碍。文章旨在梳理不平衡资金的来源以此减少其产生。首先,介绍了现货市场试运行试点地区产生的不平衡资金现象及对不平衡资金的处理方式;然后,着重研究了我国电力现货市场不平衡资金的构成及形成原因,在双轨制模式下不平衡资金的组成情况更加复杂;最后,依据我国电力市场的特点,为电力现货市场的市场机制设计提供参考建议。

一种变电站设备表计缺陷图像识别方法

随着新一代变电站集中监控系统的建设和应用,海量巡视数据的汇集加速了人工智能在设备管控领域的应用,自动快速识别变电站设备缺陷对构建“无人值守+集中监控”变电运维新模式有重要意义。提出了一种基于改进型YOLOv9的识别方法,在YOLOv9的骨干网络层引入了基于跨空间学习的高效多尺度注意力机制(EMA)以提取变电站设备表计图像中小目标的关键特征,并引入了Inner-SIoU边框回归损失函数提高YOLOv9的收敛性和准确性。实验结果表明,该方法的准确率(P)、召回率(R)和平均精度(mAP)均优于基线方法。

基于绿色证书交易机制的含风电场电力系统动态环境经济调度

为了促进风电消纳以及提高电力系统的经济性,构建基于绿色证书交易机制的含风电场电力系统多目标动态环境经济调度(DEED)模型,提出一种基于反向学习混沌搜索的OLCS-MOEA/D算法的DEED调度求解方法。首先,采用广义反向学习初始化种群提高种群多样性,并引入基于Logistic映射的混沌搜索算法以增强算法局部搜索能力。然后,为了验证算法的性能,采用标准测试函数F1—F7进行测试,同时将该算法对模型进行求解,获得了比其他算法范围更广和分布均匀的Pareto解集前沿。最后,对基于绿色证书交易机制的动态环境经济调度与传统动态环境经济调度进行结果对比分析,通过仿真算例验证该模型和算法的有效性和优越性。

基于改进狼群算法的含分布式能源配电网优化重构

为提高含分布式电源配电网运行的经济性和稳定性,以系统网损与节点电压偏差之和最小作为综合目标函数,利用多目标加权法建立以综合目标函数最小的含DG配电网优化重构模型。应用莱维飞行和自适应步长等策略对狼群算法进行改进,减少算法的迭代次数,提高算法的收敛性能。采用改进狼群算法对含DG配电网优化重构模型进行求解,算例分析结果表明,分布式电源的合理接入及配电网重构能够有效减少网络损耗,提高节点电压,验证所提配电网重构方法的正确性和优越性。

基于改进哈里斯鹰优化算法的微电网优化调度

为了提高风电和光伏发电的利用率,降低微电网运行成本,以微电网总成本最小为目标函数,全面考虑发电、储能、售电、购电各类约束条件,建立微电网优化调度模型。利用佳点集映射和高斯-柯西变异扰动两种策略对哈里斯鹰优化算法进行改进,用于微电网优化调度模型的求解。仿真结果证实改进哈里斯鹰优化算法收敛速度显著提高,微电网经过优化调度后运行成本更低,风能、太阳能等可再生能源的利用率更高。

基于改进布谷鸟算法的主动配电网优化调度

为了解决主动配电网优化运行问题,给出了一种基于改进布谷鸟(Improved Cuckoo Search,ICS)算法的主动配电网(Active Distribution Network,ADN)优化调度方法。以ADN运行总成本最小为目标函数,综合考虑ADN系统运行约束,建立了ADN优化调度模型。利用动态调整发现概率和反向学习扰动策略对布谷鸟(Cuckoo Search,CS)算法进行改进,得到了搜索性能更强且求解精度更高的ICS算法。采用ICS算法对ADN优化调度模型进行求解,并与CS算法、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的收敛性能进行比较,结果表明,ICS算法的收敛迭代次数、收敛时间及ADN运行总成本分别为32次、7.2秒和100659.24元,均优于CS算法、PSO算法和GA算法等几种对比算法,验证了所提ADN优化调度方法的正确性和实用性。

线路千万条 安全第一条

生命最宝贵,安全大于天。安全是我们永恒的追求,安全警示教育是防范风险、促进安全的重要一环。本刊组织采访安全小故事,希望大家在别人的事故里汲取教训。我们还将选取一些精彩的小故事,邀请当事人录制口述音频,在官方微信公众号与大家分享,让安全“声声不息”。欢迎与编辑部联系,提供素材。联系电话:027-68781955。

简易光伏板自动追光系统的研发应用

1研发背景。光伏发电作为一种绿色能源,对于缓解能源危机和减少环境污染具有重要意义。然而,光伏发电系统的发电效率受到光照角度、光照强度、温度等多种因素影响。在固定安装的光伏系统中,光伏板难以始终处于最佳光照状态,导致发电效率低下。

基于改进海鸥算法的主动配电网优化重构

为了提高主动配电网(Active Distribution Network,ADN)重构后的稳定性和经济性,建立了以ADN系统电压偏移量最小和网损最小的ADN优化重构模型。利用混沌映射初始化和莱维飞行两种策略对海鸥算法进行改进,得到了运算速度更快和计算精度更高的改进海鸥算法(Improved Seagull Optimization Algorithm,ISOA)。采用ISOA算法ADN优化重构模型进行求解,并将重构结果与海鸥算法和粒子群算法进行对比,结果表明,利用ISOA算法重构后的电压偏移量和系统网损分别为0.224 8 p.u.和69.82 kW,相比海鸥算法和粒子群算法,ISOA算法重构后主动配电网的稳定性和经济性更好。

基于IGWO算法优化LSSVM的电能质量扰动识别方法

为了提高电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别结果的准确性,笔者提出一种基于改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的PQD识别方法。通过采用收敛因数指数调整、自适应位移和权重动态修订等措施对灰狼优化算法进行改进,得到IGWO算法;以PQD信号的9个特征量为支持向量、7种PQD类型为输出量,利用IGWO算法寻找LSSVM的最优参数,建立基于IGWO-LSSVM的PQD识别模型并进行仿真分析,且与其他模型的识别结果进行对比。结果表明,相比算例中列出的几种对比模型,IGWO-LSSVM模型识别结果的正确率更高,验证了所提PQD识别方法的有效性和实用性。

基于谱聚类算法的用户用电行为画像研究

文章通过谱聚类算法对用户用电行为进行分析,旨在生成精确的用户画像,优化电力资源配置。收集并预处理用户用电数据,构建相似度矩阵,以量化用户之间的用电行为相似性。计算相似度矩阵的拉普拉斯矩阵,并进行特征值分解,选取前k个特征向量作为输入,使用K-means聚类算法将用户划分为不同的行为群体。通过对聚类结果的分析,生成各群体的用电行为特征画像。研究结果表明,谱聚类算法能够有效识别不同用电行为模式,有助于电力公司进行需求预测、节能服务及负荷管理,提升电力系统的整体效率和用户满意度。

基于DBSCAN算法的用电数据预处理与清洗技术研究

随着智能电网的发展,智能用电网络中的数据质量问题,如数据缺失、错误和异常,严重影响了数据分析的准确性。文章通过数据标准化、缺失值处理和DBSCAN算法等进行数据清洗,以提高数据质量,确保后续数据分析的准确性和可靠性。研究结果表明,这些技术的应用不仅提高了数据质量,还为智能电网的进一步发展提供了技术支持。

高压开关柜应急处置装置故障辨识技术研究

高压开关柜是电力系统中的关键设备,其故障识别对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。文章提出了一种多源传感器辅助的高压开关柜应急处置装置故障自动辨识技术。利用双目视觉、红外及局部放电传感器对开关柜的故障进行综合检测和辨识,结合数据融合算法和机器学习方法,提高故障识别的准确性和实时性。试验结果表明,该技术能够有效识别开关柜的多种故障类型,为电力系统的维护和应急处置提供可靠的技术支持。

基于改进斑点鬣狗算法的并网型微电网优化调度

为了实现并网型微电网的经济运行,提出了一种基于改进斑点鬣狗(improved spotted hyena optimization, ISHO)算法的并网型微电网优化调度方法。以微电源维护成本、柴油机发电成本和购售电成本组成微电网调度成本,构建了以微电网调度成本最小为目标函数的并网型微电网调度模型。采用Logistic映射、非线性递减控制参量和反向学习等策略对斑点鬣狗(spotted hyena optimization, SHO)算法进行改进,获得ISHO算法。采用ISHO算法对并网型微电网调度模型进行求解,并将优化结果与其他算法进行对比分析,结果表明,ISHO算法获得的最低调度成本为3 575.25元,相比其他几种对比算法的求解精度更高,验证了ISHO算法在微电网优化调度方面的有效性。

电力调度管理中信息技术的应用研究

调度管理系统可以为企业领导决策提供支持,此系统对可以调度企业内的信息,例如继电保护、调度、通信等方面的信息,将 其进行整体分析与统计,全面构建企业内部虚拟化信息模型空间,给企业发展提供信息流通的一个重要渠道,保证企业调度部门的充分发 挥,领导在进行决策时保持科学合理,进而实现数据共享。该文是笔者对于信息系统结构的特征,电力调度管理中信息技术的系统性功能 以及在电力企业运行时,调度管理过程中运用信息技术进行管理的过程进行简单介绍。

提高电力企业人力资源管理水平的重要性及措施

随着我国城市化建设的不断加快,电力企业在整个经济体系中发挥的作用越来越重要,企业的运营方式也在不断的变化发展, 管理模式变得更加现代化、科学化。目前,在电力企业的竞争中,人力资源是占据决定性的竞争因素,一个企业只有做好了人力资源的统 计工作,才有可能长远的发展下去。本文将介绍电力企业人力资源统计的概念,并分析其重要意义,希望电力企业能够重视人力资源统计 工作,不断优化管理模式。

电力通信无线专用带宽网络的建设

随着智能电网建设的不断深化,为更好推进电力智能电网的建设,以解决低压集抄、营配一体化等业务终端用户量大、面广、业务分散、光缆不易敷设、通信困难等问题,对当前的无线技术进行研究,并提出电力通信无线专用带宽网络建设方案。