基于社交网络分析的电力客户需求侧管理模型构建及优化

随着电力市场的逐步开放和电力需求的不断增长,电力客户需求侧管理成为了电力行业的重要研究方向。本文基于社交网络分析理论,构建了一种基于社交网络分析的电力客户需求侧管理模型,并对该模型进行了优化和实验验证。首先,本文介绍了社交网络分析理论和电力客户需求侧管理理论,并对相关研究进行了综述。其次,本文提出了一种基于社交网络分析的电力客户需求侧管理模型,该模型可以通过分析电力客户之间的社交网络关系,预测客户的用电需求。最后,本文对模型进行了优化和实验验证,结果表明,该模型可以有效地提高电力客户的用电效率,降低电力成本,具有很高的实用价值。

基于大数据分析的台区线损综合治理排查模型研究及应用

本文采用大数据分析技术,针对违约窃电行为、表计电量采集数据频繁缺失等原因导致的四类线损进行分析挖掘,构建了台区线损综合治理排查模型。应用层次聚类分析法对四类线损问题关键变量进行识别,应用皮尔逊积距相关系数法和神经网络算法对疑似用户和疑似问题进行判断。将该模型部署于移动作业应用平台,实现对线损疑似问题的现场核查,完成线损治理工作的闭环管理。

一种基于客户用能数据的用电行为分析技术

在数字化时代高速发展的条件下,电力行业中对各项数字化技术的重视力度大幅度提升。而且用户在用电过程中会产生一系列数据信息,这就应从各项数据信息的角度出发分析用户用电行为,据此判断电能在人们日常生活中的应用价值。本文将从用户用电数据的角度出发,深入分析用户用电行为,并结合相应行为制定有效技术手段,确保用户用电行为分析工作顺利开展。

基于神经网络的综合能源主动服务技术研究

综合能源服务是国网近些年主要工作之一,如何利用电网系统现有数据,提升服务质量,是目前亟需解决的问题,文章运用企业所属的行业用电同比增长、运行容量、电压、用电属性、是否高耗能行业及企业用电量增长幅度,结合神经网络算法,建立潜在电能替代企业识别模型,利用模型选取可能性高的企业,进行定向营销,提高营销成功率,实现综合能源主动服务。