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电力征收渠道探讨
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作者 金慧颂 陈尉尉 《科技创新导报》 2013年第18期79-79,共1页
社会的发展进步,人民生活水平的提高,对电力使用需求越来越大。电费的缴纳成为电力系统中值得关注的一个热点问题。该论文从电力征收渠道视角出发,介绍目前电力征收的主要渠道,研究渠道拓展的方向,并从电力征收渠道多元化改革的意义出发... 社会的发展进步,人民生活水平的提高,对电力使用需求越来越大。电费的缴纳成为电力系统中值得关注的一个热点问题。该论文从电力征收渠道视角出发,介绍目前电力征收的主要渠道,研究渠道拓展的方向,并从电力征收渠道多元化改革的意义出发,提出推进电力征收渠道多元化方向发展之路,希望对行业发展有所帮助。 展开更多
关键词 电力征收 渠道 多元化
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水电气公共服务行业合作模式初探
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作者 胡若云 金慧颂 王荣历 《电力需求侧管理》 2015年第6期39-41,共3页
国网浙江省电力公司以国网宁波供电公司为试点单位,积极探索水电气公共服务行业合作新模式,在宁波市率先实施水、电、气三方业务合作,通过与自来水公司、燃气公司建立战略合作关系,试点一站式的业务联合办理、费用缴纳;实施客户信息共享... 国网浙江省电力公司以国网宁波供电公司为试点单位,积极探索水电气公共服务行业合作新模式,在宁波市率先实施水、电、气三方业务合作,通过与自来水公司、燃气公司建立战略合作关系,试点一站式的业务联合办理、费用缴纳;实施客户信息共享,大幅提高信息收集效率和基础信息准确性;深度挖掘三方用量数据分析应用,开展水电用量异常稽查,及时发现各种差错,经济效益明显。 展开更多
关键词 公共事业 服务行业 合作模式 资源共享
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低压社区经理服务模式的探索与研究
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作者 金慧颂 《企业管理》 北大核心 2017年第S1期274-275,共2页
今年是全面深化改革的关键之年,电力体制改革正在加速,售电侧市场竞争态势开始形成。面对新格局,供电企业一方面要准确把握客户群体的服务需求,加快推进供电服务模式的创新升级,另一方面要主动加强营销队伍的能力建设,深入实施复合型人... 今年是全面深化改革的关键之年,电力体制改革正在加速,售电侧市场竞争态势开始形成。面对新格局,供电企业一方面要准确把握客户群体的服务需求,加快推进供电服务模式的创新升级,另一方面要主动加强营销队伍的能力建设,深入实施复合型人才的进阶战略。因此,在充满变革和挑战的当下,一线营销队伍迫切需要由“传统型”向“现代型”逐步转变。低压服务现状分析近年来,随着电费“集抄集收” 展开更多
关键词 社区经理 抄表员 用电需求 居民客户
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分布式光伏上网开票管理及其打印技术
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作者 金慧颂 罗飞鹏 郁乐瑜 《电子技术与软件工程》 2018年第20期162-162,共1页
本文借助信息管理和自动化的相关技术,设计了一种新型的增值税普通发票自助打印设备,实现分布式光伏上网普通发票的自动数据提取、合并与批量打印功能,大大减少了传统电力营业厅及客服中心的工作负荷,降低了营运成本,增强了市场竞争力。
关键词 发票自助打印 数据提取 分联打印
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远程预付费控的推广与应用 被引量:1
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作者 李娟 金慧颂 《企业管理》 北大核心 2016年第S1期96-97,共2页
近年来,受国内外经济形势的影响,供电企业电费回收工作难度日益增大。如何将电费回收风险降到最低,最大限度地保障企业资金及时到位,是供电企业面临的一大难题。采用远程预付费的电费结算方式,能减少了供电企业电费回收成本,实现电费颗... 近年来,受国内外经济形势的影响,供电企业电费回收工作难度日益增大。如何将电费回收风险降到最低,最大限度地保障企业资金及时到位,是供电企业面临的一大难题。采用远程预付费的电费结算方式,能减少了供电企业电费回收成本,实现电费颗粒归仓。它能够有效规避用户欠费风险,从根源上杜绝了欠费、迟缴、漏缴的现象,正受到越来越多的关注。 展开更多
关键词 预付费 电费结算 电费风险 电费回收风险 费控 欠费风险
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基于水电用量的异常用户检测方法的研究 被引量:2
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作者 罗飞鹏 金慧颂 任建 《电力与能源》 2015年第3期355-359,共5页
传统的水电用户异常检测分别在用水和用电系统中进行,容易造成检测结果不准确或漏检。如何有效检测水电异常用户,对电力系统和用水系统提出了新的考验。以实际的水电用户数据为样本,对比了水电比聚类分析法、水量电量二维向量聚类分析... 传统的水电用户异常检测分别在用水和用电系统中进行,容易造成检测结果不准确或漏检。如何有效检测水电异常用户,对电力系统和用水系统提出了新的考验。以实际的水电用户数据为样本,对比了水电比聚类分析法、水量电量二维向量聚类分析法和基于SVM的异常检测法,并充分结合水量、电量数据,进行异常水电用户检测。结果表明,对于城市居民用户,相比其它两种算法,基于SVM的异常检测法可以更加准确、高效的检测出异常水电用户。 展开更多
关键词 水电用户 异常检测 聚类分析 SVM
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