内蒙古电力营销数据智能搜索引擎

随着内蒙古多年以来的电网建设以及信息化建设,电力营销对数据整合能力以及信息搜索速度要求越来越高,因此,在电力公司对数据搜索能力进行提升的需求下,本文就如何对目标数据进行快速搜索,提出一套智能搜索引擎的总体架构。该引擎在架构上采用分布和集中相结合的模式,并通过对数据库索引建立方法的改进,以及对由遗传算法演化而来,具有自适应能力的索引算法的改进,使得该基于大数据的营销数据智能搜索引擎提供的智能化营销数据搜索方式极大提高了检索速度以及结果准确度,成为营销业务处理过程中不可或缺的用户助手。

电力安全生产管理中的风险控制方法分析

安全生产与人民安全息息相关,被视为社会健康发展的核心标志。对以推进城镇化为主要任务的当今社会而言,无论是不断扩 大的企业规模,还是多种经营方式同时存在的现状,均增加了安全事故出现的可能性,由此而引发部分事故由高危领域蔓延至其他领域。 鉴于此,本文对电力安全生产管理中的风险控制方法进行分析,以供参考。

基于动态网格生成技术和k-means算法的电力客户行为分析方法

针对电力客户用电行为分析的收敛性不好、可靠性不高的问题,提出基于动态网格生成技术和k-means算法的电力客户行为分析方法。根据电力客户行为的确定性和非确定性特征量挖掘电力客户行为特征,结合指向性增益控制方法分析电力客户行为分布大数据的动态网格特征参数,通过动态网格生成技术,构建电力客户行为的融合关联特征量,采用先验概率密度特征分析方法,建立电力客户行为的输出可靠性状态参数集,结合最小期望和均方误差估计方法,实现对电力客户行为的特征提取,采用k-means聚类方法聚类提取电力客户行为特征,实现对电力客户行为的优化挖掘和量化分析。仿真测试结果表明,采用该方法进行电力客户行为特征量化分析的准确性较高,可靠性较好,提高了电力客户行为特征挖掘和检测识别的能力。

基于大数据分析的营销全业务全过程管控体系建设与发展

内蒙古电力公司从2012年起开始探索以智能化、大数据等新技术的运用为支撑,开发建设营销管控系统,以"听得清楚、看得明白、管得精准"为原则,推进基于大数据分析的营销全业务全过程管控体系的建设。通过构建和完善数字营销管控体系,管控公司系统内各供电单位营销业务办理过程的"点",带动营销各业务流程规范管理的"线",从而实现全面提升营销管理水平的"面",建成集电力营销大数据的收集、整理、分析、运营于一体的综合管理平台,向系统内各级供电单位提供数据分析服务、传递客户需求,为公司经营管理决策提供依据,从而提升营销管理能力,提高客户服务水平,形成点、线、面相结合的全方位管理形式。同时通过把营销异常问题从"事后分析"拓展为"事前预警、事中控制、事后评价"的全过程闭环管理,最终实现防范营销风险、支撑营销决策,促进营销管理走向精益化、现代化。

人工智能技术在用电营销领域应用的研究

随着现代科技的不断发展,人工智能这一技术对大家已经不再陌生,人工智能与各行各业的融合应用更是为人们的工作、生活带来了极大的便利。国家工信部也提出了将人工智能与工业相融合的发展规划和战略指导。传统电力能源作为整个社会依赖度极高的行业,伴随社会经济和现代化的快速发展,必将要求为人们提供更加智能、便捷的服务。因此对于电力行业来说,做好面向用户的管理工作必将是新时期的又一重大挑战。

基于大数据的元模型及数据保障研究

针对海量的数据资源管理效率与质量问题,提出一种基于Hadoop的元数据管理模型。在该模型中,采用Hadoop对元模型进行搭建,从而完成对整个元数据的储存;然后通过ETL工具,通过分布式抽取的方式,实现对不同服务集群中化工类数据库数据的抽取,并通过ETL抽取、转换、加载和映射,建立映射规则,进而将不同的数据存储到对应的数据库中。最后,以某化工类数据库中的元数据抽取为例,通过对比数据集成率和数据可用性,看出本研究方案可提升海量数据下的数据有用率和集成率,对保障元数据的抽取质量具有借鉴价值。

内置T-ESAM安全单元的计量现场手持终端设计

通过对手持终端软硬件平台及工作流程的研究,提出了终端的硬件结构和软件实施方案,该终端为电力用户现场服务提供了安全有效的技术手段。随着智能电网建设的逐步推进,在智能电能表推广应用中,迫切需要一款支持计量现场作业的移动手持终端。安装到计量现场手持终端的安全模块(以下简称T-ESAM安全模块)。该模块能够实现密钥存储、加解密流程控制,在手持终端与管理系统、电能表和采集终端通信时,完成身份认证及数据信息加解密操作。

分布式光伏发电系统电能计量方案

如今,随着科技不断进步,我国的电力行业也得到了很大程度的发展。基于我国现有分布式光伏相关政策,总结了分布式光伏 发电项目电能计量应满足的要求,提出了分布式光伏发电电能计量方案。

电能计量装置误接线分析及电费电量核算

现当今,随着我国科技不断进步,我国的电力行业也得到了很大程度的发展。电企与用户的结算依据完全参照电能计量的统计 数据,所以电能计量数据的准确性直接关系到电企和用户间的经济利益。在所有的电能计量故障当中,由于电能计量装置的接线错误所导 致的问题尤为突出,因此对电能计量装置接线错误而导致的电能计量故障进行深入的研究具有十分重要的意义,如何确保电能计量的准确 性和可靠性,降低因接线错误致电能计量装置计算故障率成为当前电企研究的主要方向。

基于PSD-BPA的电力系统监测大数据属性约简方法

传统的大数据属性约简方法,在处理大数据时的约简速度较慢,导致在规定时间内不能获取有效监测数据,为此根据PSD-BPA软件的功能特点,提出对电力系统监测大数据属性约简方法。该方法利用决策数据分片,获取规则边界数值,从而设置数据属性提取规则;建立独立存在的状态空间,并将其划分成3层集合空间,结合特征矩阵建立偏序约简算法;按照直流联络线,将PSD-BPA与电力系统相连接,通过PSD-BPA分析数据属性的约简损耗量,确定大数据属性的约简程度,以此得到更加完整的约简结果。实验结果表明:与2种传统约简方法相比,所提出的约简方法,对数据属性的约简占比达到了97.2%,比传统方法分别高出17.23%、25.41%。由此可见,基于PSD-BPA的约简方法,更适用于电力监测大数据的属性约简。

基于大数据分析的智能客服系统研究

针对人工智能客服系统中的海量数据大数据分析需求,提出一种基于Hadoop的智能客服系统框架。为实现该系统,采用HDFS+Yarn+MapReduce对智能客服系统进行搭建;然后以智能客服系统中的工单分类为例,在构建工单分类思路的基础上,首先引入自然语言处理技术对工单进行关键词提取;然后引入贝叶斯分类模型和决策树分类模型;最后考虑到工单分类的准确性,采用Bagging集成的方式构建集成分类器;最后搭建大数据分析框架,并以投诉工单分类准确率作为评价依据对上述方法进行验证,得到集成分类结果要明显高于单一分类方法,且可有效识别不同类型的工单。

Docker框架下的虚拟化应用平台建设研究

Docker框架是一种开源应用容器引擎,开发者可以依照该引擎将某种应用软件打包,并移入到某一个支持容器当中,之后即可将容器发送到Linux机器上进行应用,同时也可以将应用虚拟化,在此前提下,通过Docker框架就能够实现软件虚拟化,那么在软件应用的便捷性与功能性上,有研究人员提出了一种Docker框架下的虚拟化应用平台建设概念,在此概念之下,主要利用Docker框架将大量应用软件放入到同一个平台当中,以此实现应用软件集合,使用者能够随时在平台当中对软件进行操作,并实现相应的功能。本文主要针对Docker框架下的虚拟化应用平台建设方法进行研究,了解其中的相关技术,并提出相关的设计方法,最终对设计结果进行测试与分析。