基于LSTM深度网络的售电量预测研究

为最大限度地减少电能浪费、更合理地解决电能供需间的矛盾,必须要对售电量进行准确预测。首先,该文对售电量预测的背景、现状进行分析,进而结合数据预测的深度学习理念,构建基于LSTM网络的售电量预测模型。在该模型中,综合考虑了售电量的历史数据、售电量的当前数据以及数据之间的关联性这3类数据,设计注意力机制模块和四层次的LSTM结构,将SVM方法、RNN方法和CNN方法作为参照方法,将10000个数据作为训练数据和真值参照数据进行预测试验,预测结果显示,提出的LSTM方法预测结果更接近真值,平均绝对误差、均方根误差2类指标在4种方法中都是最小的。

电力营销服务精细化管理分析

文章主要针对当前电力营销服务进行了论述,针对营销策略以及管理服务关系进行了分析,并就如何进行管理策略的精细化转变展开了探讨。重点对制度以及流程方面的内容进行了论述,并总结出在电力营销管理中必须予以重视的几点问题。

SG186营销管理系统在工作中的应用分析

电费属于供电单位的一个重要收入来源,然而用电客户具相对复杂性,必须借助多元化的方式方法,对低压方面的电费实施核算,分析供电企业的经济指标是否受到影响。某些供电企业为实现优良的业绩,采用SG186营销管理软件系统实施县级用电客户管理。不过此过程中还要注意某些问题才能确保SG186营销软件系统实际的应用效果,提高县级用电客户管理的准确能力,保证供电企业完成经济收益的最大化。

如何有效提升电力营销服务质量

作为基础设施建设,我国已经开始加大电网建设,覆盖城乡的电网设施建设已经臻于完善,这是电力运营的基础,作为社会的公共事业关系到老百姓的切身利益。电力营销作为电力行业运营的一个重要环节,也随着电网的建设不断发展。随着电力市场的发展,电力行业的竞争越来越激烈,而电力企业想要在激烈的竞争中争取一席之地,就需要认识到电力企业不再是垄断企业,只有完善的服务以及规范的运营才能赢得市场。作为复杂而又系统的工程,电力营销服务需要高质量的服务书评,用以开拓市场,适应当代经济社会的需要。

大数据技术在电力营销中的应用分析

大数据技术应用于电力企业营销工作中,可以有效实时收集目标客户群体的数据信息,进行分类汇总,提升电力配送工作的针对性,大幅度提升电力营销工作效率。工作人员就可以积极使用大数据技术,加强对电力客户电力资源消费、需求、消费峰值、电费缴纳情况等行为分析,收集到海量数据信息,构建多种类型的电力资源数据库,为客户提供精准、差异化营销服务。