SARIMA-SVR混合模型在电费收入预测中的应用

针对SARIMA模型和SVR模型在预测电费收入数据时因存在线性因素和非线性因素所产生的难以精准预测的问题,提出一种将SARIMA和SVR相结合的SARIMA-SVR混合模型.利用延边供电公司的月电费收入数据对SARIMA-SVR混合模型的有效性进行验证显示,SARIMA-SVR混合模型的平均绝对百分比误差比SARIMA模型和SVR模型分别低了13.50%和73.75%.该结果表明SARIMA-SVR混合模型对电费收入数据具有较好的预测效果.

“省级集中”模式下的电费收入预测与营财对账研究

随着企业资金集约管理深入,营销和财务协同已是大势所趋。 通过优化营财业务流程、信息化系统和会计核算方式,实现营财双方同频共振,降低营财信息壁垒。 文章以电力公司营财融合重要性为出发点,深入探究电费收入预测情况以及营银财三方对账的方法与难点,提出电力企业强化营财协同的管理意见,进一步提升电费业务风险防范能力,维护企业经济利益。

电价市场化改革背景下电量预测及量价费管理提升研究

随着全国范围内工商业用户代理购电业务的逐步推广,对电网企业而言,如何做好代理购电电量预测、量价费管理等工作,对保障代理购电用户能平稳有序地用电意义重大。本文以兰州市代理购电历史数据为研究对象,通过代理购电现状分析、用户电量影响因素研究、售电量及电费收入预测模型构建、量价费管理建议及分析方法研究,为电量预测模型建立了切实可行的指标体系、构建了基于深度学习的用电量及电费收入预测模型、实现了大工业用户代理购电用电量及电费收入的拟合预测、规范了量价费分析维度及内容。这有助于提升公司电量预测准确率,支撑代理购电业务数字化的高效开展,并持续优化量价费管理水平。