基于聚类分群的线损特征分析方法

电力用户窃漏电和异常用电的重要评价指标包括:电量异常、负荷异常、终端报警、线损异常等,其中线损异常是最为直接和最重要的指标.基于数据挖掘相关技术,提出一种线损分析方法;通过提取分线线损的表征变量,建立线损分析的指标体系;并应用K-means聚类算法对特征样本进行聚类分群,基于线损聚类分群类别分析线损特征规则;最后经实例分析证明了该方法的有效性.

客户停电时间自动采集及智能分析方法研究

随着社会信息化进程的不断推进,如何实现信息自动反馈成为供电企业的重要任务。现从计量自动化的角度入手,提出了基于计量自动化系统的停电时间自动统计分析方法,同时以提高供电可靠性为目标,建立了基于数据挖掘技术的停复电判定模型。实证研究表明,该方法是有效的,能准确统计分析判断停复电时间,实现自动分类统计、智能预测与分析等核心功能。

基于移动作业终端的电力计量装置运维管理系统

电网运维需要管理大量城市中的计量装置,由于分布广数量大,在日常的运行维护中,需要在确定计量装置的位置上花费不少时间,工作人员无法在现场了解到装置的相关信息,如检修历史、运行记录等;并在现场把一些巡检情况、检修备忘记下来,并且实现数字化保存。设计及实现一款适用于计量装置管理的坐标定位集成系统。应用数据集成技术、移动应用技术,通过与营销、GIS、计量自动化系统进行数据集成,在该平板电脑上实现计量装置的定位导航、设备信息展示、现场辅助交互功能。

基于灰色模型的专变用户节能配给研究

针对专变用户用电配给管理困难,难以节约能源的问题,提出基于灰色模型预测专变用户月平均用电占比数据,从而实现节能配给的目标。具体采用N点长的数据,分段更新生成灰色GM(1,1)模型,从而估计得到下一个月的平均用电占比数值。讨论分析了不同的建模点长N,分别取4~11,对于灰色模型预测误差的影响。结论,实际预测验证了从2014年起南方电网的某专变用户实际用电和预测用电之间的差别,得出当建模点长N=8时,基于灰色模型预测的最优平均预测误差仅为0.004 3。

基层党组织关于在优化营商环境中如何发挥党建引领作用的探讨--以东莞供电局供电服务中心为例

东莞供电局党建紧紧围绕中心工作,坚持服务发展的大局指引.东莞供电局供电服务中心(下面简称"中心")坚持"以人民电业为人民"的南方电网企业宗旨,深化党建引领作用.在中心党建的实际工作中,着重研究党建与业务深度融合办法,解决党建与业务工作"两张皮"问题,推动同步发展,为营造稳定公平透明的营商环境具有十分重要意义.