低压线损率指标的预测方法

准确地预测低压线损率,能够帮助供电企业对低压片区科学地管理。介绍了预测技术线损率和管理线损率的方法,根据实际各种影响因素,重点引入了计算管理线损的“管理难度系数”,使预测值更合理、更接近实际值。

基于用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测

如何快速准确实现电力用户的短期电量预测对需求响应的实施以及售电公司的经营具有重要的意义。提出一种基于相似用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测方法。首先通过主成分分析与余弦相似度相结合的聚类分析方法建立用户电量特征库;然后通过皮尔逊相关系数法选取与待预测用户用电特性相似度较高的用户,将其用电信息匹配生成预测参考日数据集;最后建立鲁棒极限学习机模型实现对用户短期电量预测。为验证所提方法的有效性,采用实际案例进行仿真分析。结果表明该方法可以有效提高用户短期电量预测精度。

电力用户停电影响指标体系及综合评估方法

现代社会对电能的依赖程度日益加深,电力用户的停电会给用户自身和供电企业带来重大影响和损失。提出了一种停电影响综合评估方法:首先从用户停电所带来的用户经济损失影响、供电企业经济损失及其供电可靠性考核指标影响等方面出发,同时综合考虑用户对供电企业的重要性程度,建立用户停电影响综合指标体系,即在计算用户直接经济损失指标时考虑用户停电时段不同带来的经济损失差异,提出基于产业关联度分析理论的用户间接经济损失计算方法,并利用熵值法实现对复杂指标的量化计算。在进行体系各项指标计算后,利用层次分析法针对不同评估主体设置不同的指标权重,实现多角度、全方位的评估。通过实例计算分析,验证了所提出指标体系与综合评估方法的合理性和可行性,为用户了解停电损失、供电企业进行生产效能评估和停电管理提供参考。

用离散系数分析住宅用电异常情况的方法探讨

介绍一种引入统计学的离散系数作为分析住宅用户用电情况的方法。叙述了与该方法有关的用电客户分类方法,用电量离散系数的计算、分析及目标区间的划分。该方法的实例应用结果说明了这一方法效果好,能有效地提高用电检查工作的效率。

基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法

随着售电侧市场的逐步开放,集中式的供售电模式被打破,为获取更精确的区域短期负荷预测值,提出一种基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法。首先利用传统的k-means聚类算法对历史电力负荷数据进行负荷模式的提取,获取相同用电行为的用户负荷曲线。然后采用变分位鲁棒极限学习机对不同类负荷曲线分别建立预测模型,最后叠加单个的预测值形成最终的预测结果。通过设定不同的分位值来模拟不同的预测场景,以此得到所有可能性的预测值,即实现变分位-多场景的VQR-ORELM灵活预测。为验证所提方法的有效性,采用2个实际案例进行仿真分析。结果表明,相对于支持向量机、BP神经网络、极限学习机模型、鲁棒极限学习机模型,所提模型在聚类前后预测精度始终最高,进一步验证了所提方法的优越性和灵活性。通过k-means聚类后,所有模型预测性能都有较大提高。

引导专用变压器客户合理控制电费成本

引导专用变压器客户合理控制电费成本,是供电企业深化改革和开拓市场的具体体现,是协助客户提升市场竞争力的实惠性服务的重要举措。介绍了从电费构成的各方面要素,分析了如何利用峰谷电价、无功补偿、变压器经济运行和新报装的电源性投资等影响电费成本的因素,达到客户合理控制电费成本的目的。

基于注意力-拷贝机制的复杂文本摘要生成方法

自动文本摘要是一种利用计算机从原始文本中提取出一段能够反映原始文本主旨的连贯短文的文本摘要方法。所提出的基于注意力机制与拷贝机制的编码-解码抽象式文本摘要模型,能够在把握整体语义的同时利用注意力机制生成关键信息和局部细节;并通过借鉴人工摘要的复制思想,引入拷贝机制,提高模型的实体识别能力;同时使用文本简化、批量归一化和计划采样对模型进行了强化。通过使用中国裁判文书网法律文书数据集进行验证,结果表明所提方法能够应用于复杂文本摘要生成,也初步探讨了文本摘要在法律自动判决上的应用。

建立智能抄核收机制 创新营销业务模式

传统的抄核收模式凸显了四方面问题：一是抄表和电量计费差错降低了客户体验,影响了电费的颗粒回收;二是电费核算、发行、回收周期过长;三是大量人力物力被抄核收“套牢”,以市场化为导向的精准营销迈开大步存在掣肘;四是远程自动抄表运维不足,人工补抄户数较多且呈零星、随机分布,发挥不出远程集抄高效率、表码可信度高的优点。抄表、核算、收费环环相扣,一旦某个环节出现差错,将导致电费结算周期延长、企业经营效益回收受到影响。

基于准实时数据的反窃电在线监测及诊断分析模型的研究

针对目前窃电现象日益猖獗,窃电方式多种多样,并严重影响了供电企业的经营效益,为此研究了一套基于准实时的反窃电及计量故障在线监测分析数学模型。窃电行为必然会出现异常为依据,采用了收集各类典型窃电案例,并进行分类归纳提取出反窃电异常指标,建立各类反窃电模型,通过窃电嫌疑户判定模型,最终定位出窃电嫌疑户。实践应用表明,反窃电分析模型体系科学、合理极大地提高计量装置异常发现和处理的及时性和针对性。

提升基层管理者履职能力 促进营销精益化管理落地

营销处于企业价值链的末端,其管理精益化程度直接影响企业价值链的有效运作,并支撑企业核心竞争力的持续提升。如何抓住关键点提升营销精益化管理,＂人＂是最关键的因素,基层管理者（职能部门负责人、县区局负责人）就是承上启下的关键角色。当前,售电侧市场化改革对电网企业营销精益化管理提出了更高要求,营销基层管理者更应当主动反思、主动学习、主动作为。

以价值为导向的新型反窃电管理模式

汕头供电局引入＂价值最大化＂理念构创建新型反窃电管理模式,以＂监测查处＋防范引导＂为主思路,大力促进窃电户管理精益化,取得较好的经济效益和管理效益,这是企业在营销服务领域运用资源整合思维,运用＂技术＋业务＋人力资源＂实现价值提升的一个有益探索。

实现服务质量与电费回收的双赢管理

背景链接 服务与电费回收的“困境”分析2002年以前，汕头供电局一直在抓服务和电费回收工作，但是，最终两项工作均陷入了困局：一方面，服务工作处在相当被动的状态，员工的积极性低下和对上级精神的执行层层衰减是原因所在；另一方面，电费回收出现了空前的困境（其中的一个代管县就存在1．7亿元的旧欠电费），严重影响了企业的正常运作。

基于用电行为分析的反窃电在线监测及智能诊断系统研究

针对供电企业计量自动化管理技术手段相对落后的问题,本文基于窃电的特点构建了反窃电数学分析模型和分析方法,采用了收集各类典型窃电案例提取数据特征库,建立各类反窃电模型的方法,通过窃电嫌疑判定与用户用电行为分析,最终精确定位出嫌疑用户。实践应用表明,采用用电异常范围划定,窃电专家策略诊断,用户行为轨迹分析等技术手段,对窃电行为进行筛查监测,从而查找出窃电嫌疑户是科学有效并且可行的。

用电检查与反窃电在线智能分析系统设计

为了进一步提高电力企业在用电检查和反窃电方面的智能化程度,设计了一种反窃电模型的在线智能分析系统。首先对系统的整体架构、数据架构等进行详细设计,然后构建反窃电识别模型,最后给出系统实现的部分界面和使用效果。实际应用结果表明,该智能分析系统能及时发现用电异常客户。

区域性中长期电量增长的预测方法

企业用户生产经营因主要受制于市场经济和政府政策等因素的影响,其用电量或用电需求量存在很大的不确定性和波动性,给供电企业和政府的规划带来困难,影响决策,甚至造成供需不协调、资源的严重浪费情况。因缺乏有效的预测依据和方法,区域的用电需求预测值出现较大偏差,研究科学的预测方法能有效提高中长期电量增长预测的准确性和可靠性。

辣木籽化学成分及其调控内源细胞因子TNF-α活性研究

目的是对辣木籽化学成分进行分析,研究其对内源细胞因子TNF-α活性的调控作用。方法为采用油醚、氯仿、乙酸乙酯、丙酮、甲醇五种溶剂对辣木籽仁进行萃取,并对其化学成分进行分析,以肿瘤坏死因子-α(TNF-α)作为活性筛选目标,对辣木籽化学成分中的抗病毒成分进行分析。结果是研究共计鉴定了11个化合物分子结构,其中glucosinalbin对小鼠腹腔巨噬细胞分泌的TNF-α具有调控作用。结论为辣木籽中含有多种化学成分,其中glucosinalbin(1)对机体的内源细胞因子TFN-α具有一定的调控作用。