大数据背景下的电力营销信息管理平台设计

为了提升电力营销大数据处理和调度效率,设计大数据背景下的电力营销信息管理平台。基于Hadoop和MapReduce设计平台存储和技术框架,利用大数据技术划分电力营销大数据,实现电力营销信息状态安全分析和监控;采用云计算技术分析和处理电力营销数据。测试结果显示,所设计平台的大数据处理吞吐量较高、大数据处理加速比稳定;数据调度计算效率较高、性能稳定;将电力营销数据以对象形式缓存到内存中时,执行时间较短、耗费内存较小。该平台具备较好的数据处理及调度能力。

端对端交易-云储能市场的非合作联合博弈出清模型

在“碳达峰,碳中和”的背景下,分布式可再生能源的进一步推广是电力系统低碳化的重要路径之一。为了消纳用户侧大量的分布式可再生能源,提出了端对端交易-云储能联合市场以最大化能源卖家的市场收益、最小化能源买家的用电成本。首先将能源买卖双方建模为非合作博弈的关系;其次,在考虑云储能总容量限制的情况下,求解出能源卖家的Nash均衡和能源买家的广义Nash均衡点;然后基于核求解出云储能的合作剩余的最优分配方案;最后使用爱尔兰的社区级微电网作为算例,验证了提出的端对端交易-云储能联合市场的优越性。所提出的联合市场模型能够最大化买卖双方的市场收益,实现了市场参与者效益的帕累托改进,而对比实验中的端对端交易的参与者相较于传统现货市场的参与者而言,购电成本下降了39.68%,云储能市场使得传统市场参与者的总成本降低了27.4%,因此将端对端用能交易与云储能市场耦合起来可以极大地降低用户的发电和购电成本,具有较强的实际应用价值。

基于云计算的电力营销统计报表核算系统

为改善电力营销统计报表核算存在的自动化程度较低、错误率较高问题。提出基于云计算的电力营销统计报表核算系统。从客户端角度和服务端角度探究云计算技术,分析其计算力集中、信息交互、兼容性强等特性,利用移动平滑方法过滤采集到的营销统计数据噪声;分别从故障抢修、电力线损计算与电费回收情况三方面综合统计营销效益;将改变现有业务模式、依托现有体系架构、统一规划作为系统设计原则,结合处理能力、安全能力等技术指标建立核算系统。仿真实验表明,该系统核算精准度较高、运行稳定,一定程度上可帮助提高营销业务工作效率。

基于云分布式架构的电力营销管理信息平台研究

随着营销管理信息的急剧增长,有效管理信息并防止过载已经成为企业的重要任务。因此,文章基于云分布式架构对新一代营销管理信息平台进行了研究,分别对平台的硬件和软件进行了设计。其中,对平台硬件部分的组网设备和组建方式进行了研究;基于云分布设计了软件部分的新一代营销管理信息平台架构,旨在实现交互式信息录入,构建高效的信息交换网络及控制负载均衡访问。根据平台测试,基于云分布式架构的新一代营销管理信息平台实现了企业多条件快速整理查询营销管理信息的目标,提高了企业信息管理和集成应用的工作效率。

基于“互联网+”的三钢集团营销模式优化分析

本文基于对“互联网+”技术革命和思维创新的论述,通过对三钢集团传统营销模式及“互联网+钢铁企业”新营销模式的分析,提出三钢集团通过设立闽光云商,以闽光云商电子商务平台、智能仓储服务平台、智慧物流服务平台、供应链金融服务平台、大数据云平台等服务平台为基础,改革传统营销模式,从而推动集团从制造型企业到制造+服务型企业的战略转型。

基于日前预测与日内运行储能动作偏差量的多园区分布式储能云服务交易机制设计

目前云储能的商业模式及市场机制尚不成熟,用户参与云储能服务的方式较为单一。同时,分布式储能多用于用户侧与可再生能源协同运行以平抑其出力的波动性,其不确定性导致的日前预测与日内运行(DAF-IDO)存在偏差。为此,提出了基于DAF-IDO储能动作偏差量的多园区分布式储能云服务交易机制,将运行与交易相结合,在解决DAF-IDO偏差的同时,为分布式储能用户参与云储能服务提供全新的市场途径。提出了DAF-IDO储能动作偏差量的确定方法,使得各园区运营商能够对园区储能供需量进行定量计算;制定了基于组合拍卖的园区间分布式储能云服务交易机制,并在云储能价格机制中加入谷时段补偿机制,在兼顾各方经济性的同时提升了用户参与云服务的积极性及自主性。通过算例仿真验证了所提机制的可行性和合理性。

基于多重混合博弈的云储能市场优化运行策略

针对多个分布式储能主体参与云储能市场的利益分配不均问题,提出了一种基于多重混合博弈的多目标云储能优化运行策略。策略打破了传统的租赁储能资源模式,以合同方式将管理权与使用权全权交由云储能聚合商来统一协调管理。采用多重混合博弈的方法建立了考虑低碳经济的多目标优化数学模型,在保证供能需求得到满足的同时,得到了最高合作超量下的最优分配方案。仿真结果表明,相比于目前常用的研究方法,所提出方法在经济效益上提升了18.625%,碳排放量减少了5.57%,为云储能市场的发展提供了理论支持。

数字化时代下办公文印的发展趋势与挑战

在数字化浪潮的推动下,办公文印行业正经历一场前所未有的变革。云打印和移动打印技术的崛起不仅极大提高了工作效率和灵活性,也为无纸化办公环境的实现铺平了道路。然而,这些技术进步并非无阻碍,安全性和兼容性问题成为亟待解决的挑战。此外,市场适应性的需求和员工培训的必要性也为行业带来了新的考验。这场深刻的转型不仅是技术的进步,更是对企业策略和市场适应能力的全面考验。

基于组合赋权—云模型的电力市场主体信用风险评估

在电力市场中,市场主体信用风险的存在会对市场秩序、市场参与者利益和电力供需平衡等方面产生重大影响。提出了一种基于组合赋权-云模型的电力市场主体信用风险评估方法。该方法基于“结构—行为—绩效”框架设计了包含3个一级指标14个二级指标的主体信用风险评估指标体系,同时以博弈论为基础构建了属性层次模型与反熵权法的指标组合赋权法,并提出了基于云理论的电力市场主体信用风险评估模型。试验结果表明,该方法能够全面、科学、准确地评估电力市场主体的信用风险,为电力市场的稳定发展提供有效支撑。

南方区域电力现货市场技术支持系统架构及关键技术

对南方区域电力现货市场技术支持系统方案进行了研究。基于一体化、模块化、智能化、安全性、开放性、适应性原则,提出了包含中长期计划分解、日前市场、实时市场、辅助服务市场等电力现货市场主要业务的系统架构及功能。针对系统建设的关键问题,本文提出采用云平台架构实现系统的灵活弹性和高可用;建设现货市场运营数据中心实现数据全景建模和数据统一交互;构建完整边界防护、纵深防御体系,保障现货系统对外安全防护;研究统一系统架构、模块化建设方案,实现区域起步、区域两级、区域一级建设路径下系统平滑过渡。

基于SLA和双向拍卖机制的云计算服务资源分配

针对云计算环境下现有的服务资源分配方法在采用SLA约束时未能考虑到市场因素的问题,设计了一种基于SLA约束并采用双向拍卖机制来实现服务提供商利润最大化的服务资源分配方法;首先,定义了云计算环境下基于SLA的双向拍卖服务资源分配模型,然后设计了服务提供商与用户签约的SLA并实现了到其资源提供商的映射,为了保证资源提供商提供真实可靠的信息,设计了分配函数和支付函数对其进行激励约束;最后,定义了采用SLA和双向拍卖机制对云计算资源进行分配的具体算法;仿真实验表明,文中方法的任务执行成功率最高,平均约为78.2%,在具有较少的SLA违约率的同时服务提供商能获取较多的利润,同时较其它方法具有较高的任务成功率,具有很强的可行性。

多实例云计算资源市场下超额预订决策方法

针对现有云供应商数据中心负载率低、云用户需求不确定及多样性的问题,为提高云供应商平均利润,建立了不确定需求下的多实例类型云服务超额预订模型。该模型结合实际云计算资源市场下超额预订对于云供应商负载均衡及云服务等级协议(SLA)的影响,给出超额预订的多重约束条件,提出了各实例类型数量最优分配策略。实验结果表明,采用该模型在预约未使用概率为0.25时,云供应商利润较高,数据中心负载率达到78%,最终确定了各实例类型的最优分配数量。

混合云市场的计算资源交易模型

基于计算资源共享模型的研究,提出了混合云计算资源市场HCRM(Hybrid Cloud Resource Market)的功能架构,研究了市场管理层的交易管理机制,给出了计算资源的供需质量模型,设计了一种质量感知的双向拍卖算法QaDA(Quality-aware Double Auction)。仿真运行结果表明,与普通的连续双向拍卖算法CDA(Continuous Double Auction)相比,QaDA不仅可以引导用户合理定价,也能获得较高的匹配成功率和较高的交易总额。

云环境用户兴趣图谱的网络社区营销推荐机理

面向网络社区用户行为数据挖掘的精准营销模式是21世纪企业面临的新课题。针对传统推荐方法存在的用户评分数据极端稀疏、系统规模性与可扩展性差等问题,提出一种云环境下基于社区用户兴趣图谱的推荐方法,构建了面向社区用户行为数据挖掘的精准个性化营销模式,有效缓解网络社区营销推荐系统规模性与可扩展性差、用户评分数据极端稀疏等问题,从而为网络社区运营商和社区用户创造双向价值。

基于云计算和大数据的综合管理系统的设计与实现

针对电商企业需要具有数据信息采集功能、营销分析功能和综合管理功能的营销管理系统的需求,设计并实现了一种基于云计算和大数据的综合营销系统。该系统由订单管理子系统、库存管理子系统、国际货物子系统、物流管理子系统和数据分析子系统组成。在满足电商公司基本的营销管理需求的同时,使用大数据分析技术实现销售业务数据的分析,提升企业的销售业绩和核心竞争力。在百度云平台上的部署与测试结果表明,该系统不仅能实现订单、物流和库存信息的管理,且还能节省电子商务公司在硬件资源上的投入。

面向资源整合发展的物流企业营销创新方式

传统的物流企业营销资源整合方法采用粒子群聚类方法,随着资源信息规模的增大,干扰因素增多,资源整合的融合性不好,导致物流企业营销信息更新滞后.为此,提出一种基于云计算环境下资源信息指向性特征调度的物流企业营销资源整合方法.进行物流企业营销相关信息的时间序列分析,采用自适应级联抗干扰滤波方法对资源整合数据的干扰项进行滤波处理.对输出的资源信息进行关联语义信息特征提取,在云计算环境下进行资源信息的指向性融合,实现资源整合模型改进,通过资源优化整合,进而指导物流企业的营销策略的创新.仿真实验分析表明,该方法对资源整合的融合度较高,提高了信息共享和传输调度能力,促进物流企业营销方式的创新发展.

基于两阶段收费的云计算服务定价策略研究

云计算作为一种新兴的服务模式,其运营商一般对各类服务收取固定的价格,这将无法满足用户的需求,并降低了运营商的利润。将双边市场的理论引入云计算服务定价,从两阶段收费角度建模,针对用户单归属和部分多归属的情况建立模型,并得到最优定价策略。研究结果表明,当云计算服务运营商采用两阶段收费时,应采取收取低注册费和高交易费的方式,差异化经营有助于云计算服务运营商提高自身竞争力;当用户存在多归属情况时,运营商可以通过提高用户注册费、降低开发商注册费的策略,来抢占市场份额。

基于云测度的电力营销状态评估及预警模型研究

电力市场化改革及智能电网建设进程的加快,促使电力企业必须改变传统的营销模式。新形势下的电力营销信息呈现出类型、结构日益复杂的特点。如何实现复杂信息之间的低损耗转换,降低信息认知过程中的损耗,使得电力营销状态的评估预警更加客观、准确,对提高电力企业管理决策水平具有十分重要意义。提出了基于云测度的电力营销状态评估预警模型,通过建立电力营销状态及评估因子云,实现评估等级区间界限的软化及评估因子定性、定量表示的低损耗转换。最终通过基于云重心的云测度分析,得出电力营销状态评估预警结论的客观表述,为电力营销管理决策提供了一种新思路。通过算例分析,验证了该模型的可行性、实用性。

基于服装工程全渠道营销云系统设计构建

根据全渠道的O2O、WMS、CRM等信息化新技术,结合服装行业生产和销售特点,构建服装工程全渠道营销云系统设计。全渠道营销云解决了服装品牌在生产管理与销售管理、线上线下商品信息共享和一体化高度集成管理、多平台和多仓库全方位信息融合的库存数据同步管理等问题,为服装销售提供有效、精准、实时数据分析,并能快速锁定重要数据,推进产品精准定位和新渠道开发,实现多渠道营销和各种数据资源实时共享,有利于服装工程云端部署实时掌控,还可以针对客户消费行为信息,为服装企业决策提供精确的数据支持,供服务技术管理人员和决策层参考。