北京电通实施“88计划”

北京电通制订了三年发展纲要的“88计划”，旨在较短一个时期内。

AISAS:整合营销传播2.0北京电通的探索与实践

“一个声音，一个主张”是我们通常所讲的单一诉求（USP独特的销售主张）．而不是整合营销传播的精髓。独特的品牌主张正是因为通过单一接触点和单一媒体（或传统媒体）无法满足消费者善变的需求，所以才要用整合品牌传播的策略和手法来达到不同接触点的消费者的需求。

北京电通 数据、内容双管齐下

营销者说市场营销方向毋庸置疑是＂100%数字化＂,但对此的理解,我认为包括商务在内的所有市场营销活动,并不是要100%地转向线上,而是将线上和线下有效结合,并进行综合管理。＂Good Innovation＂是电通集团的企业理念,一直以来,日本电通总部致力于引领世界营销传播行业的创新潮流。在2016年里约奥运会闭幕式上播放的2020年东京奥运会宣传片,

品牌广告投放效果与因素研究——第37期北京电通DCCR成果分享

广告主如何进行有效的广告投放，进而引起消费者的购买欲望，并形成最终购买力应该是广告主需要深入思考的问题。2012年10月下旬，北京电通利用DCCR广告效果评估工具对近期投放的二十多个品牌广告在北京、上海、广州进行了第37期调查，涵盖了护肤品、饮料、手机、汽车、服饰等十余个品类。本次调研主要是对投放的电视广告进行广告效果评估，也对同期投放的其他媒体广告的到达情况进行检测。

基于SC-XGBoost的电站燃煤低位发热量软测量方法

随着国家大力推进能源供给侧结构性改革,新能源装机容量不断提升,电力市场竞争愈加激烈。另一方面,全球煤炭市场的复杂多变,导致以煤炭为能量来源的发电企业成本上涨。燃煤发热量是衡量煤质的重要评价标准之一,也是采购煤炭最重要的依据,对燃煤发热量进行准确预测能够有效地控制电厂运行采购成本。为了实现燃煤发热量的高效预测,采用Pearson系数对相关变量进行特征选取,采用基于密度的噪点空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法对某电厂自备煤厂近2年1733条化验数据进行去噪,对去噪后数据进行谱聚类(Spectral Clustering,SC)分析。将分类后的子样本集采用极致梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法分别建立预测模型,并与最小二乘法回归(Ordinary Least Squares,OLS)、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型进行性能比较。结果表明,基于XGBoost的电站燃煤发热量预测模型相较于其他算法准确性有明显提升,泛化能力更强。对经过SC算法分类后的燃煤分别建立预测模型能够进一步提高模型的精细化水平,为燃煤电站发热量预测提供一种可靠高效的方法。

基于嵌入式技术的电力数据支持风险控制方法

为了提高电力系统风险控制中不良数据识别能力和故障定位精度,利用嵌入式技术,设计出电力系统的新型风险控制方法。使用S3C2440芯片作为中央处理器,通过同步向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)技术甄别电力系统中出现的不良数据,提高了甄别的效率;在传统的多元宇宙算法基础上进行改进,基于PMU采集的数据进行故障定位,有效提高故障定位精度。在仿真实验中,该方法的不良数据识别效率至少提高33.76%,故障定位的精度提高26.33%,效率至少提高43.4%。所提方法在电力系统中具有良好的风险控制能力。

基于人工智能的多源遥感数据融合在电网勘测应用研究

随着卫星遥感、空间科技等技术的不断发展,通过卫星采集多源遥感数据已被广泛应用到诸多行业。将多源数据进行融合,生成信息更丰富、质量更高的图像,能更清晰地分析地物地貌地形情况,已成为近年来图像智能处理领域的技术研究前沿方向。文章基于人工智能卷积网络和注意力机制,提出一种统一融合网络,将不同光谱和空间属性的遥感源数据进行有效融合,生成具有精确光谱信息和清晰空间细节的高分辨率图像,为电网勘测选址选线等业务提供了辅助支撑的有效手段。实验结果表明,文章研究结果比现有典型方法具备更好的融合效果。

基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型

为提升电网设备运行效率评估的精准性及效率,设计基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型,以电网设备状态的描述、应用与测试量关系作为评估标准,依靠核心包、域包、记录包、电网设备包,组建电网设备状态信息模型,同时收集设备历史状态记录,构建状态信息数据库,利用数据包络算法进行电网设备权重相对效率评估,同时使用随机前线分析法确定设备产出情况,利用回归分析方法,调节和修正各种随机和外界环境因素,实现对电力系统设备的操作效率的精确评价。实验证明,所提方法评估结果准确,评估效率较好。

基于知识图谱技术的电网项目数据关联分析

为解决电网项目数据关联难度大的问题,提出了基于知识图谱技术的电网项目数据关联分析。分析了历史项目特征提取和新增储备项目特征提取方法,论述了基于规则的信息抽取和基于序列标注的信息提取方法,以及电力项目知识图谱的基本构成和构建方法,提出了项目多维关联分析平台,论述了分析方法和分析流程,并提出了系统网络结构,结合实际应用说明了所提系统的应用效果。

考虑储能调控优化的配电网分布式电源选址定容

稳定配电网潮流分布、明确分布式电源的接入位置和容量是含分布式电源配电网优化运行的重要问题。提出一种基于深度强化学习算法的储能调控优化模型,实现分布式电源配置与用电负荷需求关系的匹配,从而稳定高渗透率下配电网的潮流分布。以线路损耗与电压波动性为损失函数,提出基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容决策模型。在IEEE 14节点系统进行测试,结果表明该算法能够有效选择分布式电源的最佳接入位置和容量,在保证电压幅值不产生过大波动的同时,进一步降低了整体网络的线路损耗。

数据图层化分析方法辅助电网基建业务管理的应用探索

为深入践行绿色发展理念,响应数字中国建设,能源行业数字化智能化发展转型势在必行。探究数据图层化分析方法在电网基建业务管理中的应用,首先对电网基建业务需求进行分析;然后从总体架构和基础功能、图层叠加应用功能等方面进行应用设计;最后分析应用成效。该方法辅助电网基建业务管理,实现各类电网基建资源的统一结构化管理和可视化展现,打破基建各专业协同壁垒,实现异源数据融合与数据分析,释放海量电网数据要素价值,助力新型电力系统建设发展。

新型电力系统背景下配电网数字化技术应用及发展

为了适应新能源并网和消纳要求,支撑分布式资源、储能、充电桩等交互式设施广泛接入配电网,解决目前配电网感知装置覆盖不足、本地通信协议多样、数据利用不足、分布式资源管理无序等诸多问题,提出将先进数字技术与配电网深度融合,以数字化智能化技术支撑新型电力系统建设,推动配电网数字化转型。文章从配电网物联感知体系现状、感知体系布局和典型数字应用3个方面进行分析研究,提出利用数字化技术改造提升传统配电网业务,制定配电网数字化转型整体方案;最后对配电网数字化建设所面临的挑战及关键技术进行探讨,为下一步配电网的数字化转型发展提供一些思考和借鉴。

智慧供应链中台架构建设和治理

在建设智慧供应链中台架构时,应突出业务中台和数据中台的建设,并采取以下治理措施:规范流程、人才建设、组织建设、闭环设计,使智慧供应链中台体系发挥重要作用,助力企业实现高质量和可持续发展。

基于并行式频繁项集的党政收费平台

为提高党政收费时效性与信息化管理水平,基于并行式频繁项集挖掘算法开发高效率、智能化的党政收费管理平台。基于云计算技术构建党政收费管理平台的总体架构,提供云缴费、党建教育学习、党建宣传等信息化功能。在Spark分布式计算框架上构建Spark集群,构造党政收费频繁项集挖掘矩阵,根据矩阵行列间运算获得频繁k项集支持度,利用“主-从”节点模式实现并行式频繁项集挖掘,获得党政收费管理信息分类结果。测试结果显示,该平台各功能最大平均响应时长仅为1.51 s,挖掘党政收费信息频繁项集的时间开销短、推荐非空率高,呈现了良好的频繁项集挖掘效率与质量。该平台助力优化党政费用交纳工作模式,为党员管理的信息化、智能化提供支持。

基于市场行为理论的微观经济学分析

本文基于市场行为理论,深入探讨了微观经济学中的重要问题。首先,以市场行为理论为工具,深入剖析了商品价格、消费者行为和市场结构等微观经济现象,通过对单一市场供求两端进行抽象分析,揭示了市场行为理论在解释微观经济现象中的独特优势;其次,阐述了市场行为理论在经济政策研究中的广泛应用,包括行为影响的经济政策设计及行为经济学对于政策实施产生的影响等。结果表明,市场行为理论不仅可以解释微观经济现象,还为经济政策的制定与实施提供了科学依据。本文对理解微观经济行为及其对宏观经济和经济政策的影响具有重要参考价值,未来应更多关注市场行为理论在复杂经济体系中的应用及其对宏观经济制定与实施的影响,以充实和拓宽经济学研究的视野。

输电线路检修无人机机械臂感知检测系统

由于输电线路受到天气、环境和外界因素的影响,导致输电线路出现各种故障和损伤,无法确保电力系统安全稳定运行。为此,设计了输电线路检修无人机机械臂感知检测系统。硬件结构设计包括无人机模块、通信模块、机载吊舱模块、数据处理模块和无人机机械臂零值检测模块,5个功能模块协调配合工作,增强无人机机械臂感知效果。通过模糊神经网络计算无人机机械臂运动轨迹期望位置,实现无人机机械臂感知。实验结果表明,所设计系统具有较好的检测效果,能够有效提高检测精度。

基于工业互联网的区域协调与边缘计算监控技术在制造业的应用研究

随着信息技术的不断发展,工业互联网正日益成为制造业变革的关键驱动力。在这一背景下,区域协调与边缘计算监控技术作为工业互联网的重要组成部分,为制造业带来了前所未有的机遇和挑战。本文旨在深入探讨这些技术在制造业中的应用,以此为制造企业的数字化转型提供参考和指导。通过结合实际案例和相关研究,重点关注数据整合与共享、工业监测与实时控制、资源调度与优化、数据分析与预测等方面的应用策略,以期揭示这些技术如何为制造业创造更大的价值。

UHF局部放电接收机中的正交混频镜像干扰抑制方法

特高频(Ultra-High-Frequency,UHF)局部放电接收机中,混频技术具备较强的抗干扰性,适用于变电站等复杂的工业应用场景,但在下变频时存在3dB镜像频谱干扰。为了解决干扰问题,文中设计了一种改进的正交混频镜像干扰抑制方法,局部放电信号经带通滤波、低噪放后,采用正交混频处理办法,输出I、Q两路正交零中频模拟信号,经抗混叠滤波、放大、ADC采样转换成数字信号,在数字域内通过高四倍采样时钟实现Q路信号向后移相90°,再将缓存的I路信号进行合并,实现数字域信号叠加,完全消除镜像频率干扰,提高UHF局部放电接收机灵敏度与检测可靠性。

设备质量云边监造平台技术的设计与优化研究

在现代制造业中,设备质量监测对于保障生产效率和产品质量至关重要。随着边缘计算和云计算的兴起,设备质量云边监造平台应运而生,为制造业带来了新的发展机遇。本文旨在深入研究该平台的技术设计与优化,以满足日益增长的生产需求和监测要求,通过综合运用边缘计算、云计算、数据处理和用户界面优化等领域的方法,探讨如何构建一个高效、实时的设备质量监测平台的具体设计思路与优化方法,为制造业的智能化升级提供有力支持。

基于HHT的电气设备宽频阻抗参数估算方法

为了提高电气设备宽频阻抗参数估算准确性,有效抑制谐波,研究基于HHT的电气设备宽频阻抗参数估算方法。获取电气设备电阻信号,利用经验模态分解方法将电阻信号分解为IMF分量;对IMF分量进行希尔伯特变换,提取希尔伯特谱,得出IMF分量的频率值;利用改进神经网络算法搭建映射关系模型,获得宽频阻抗参数估算结果。测试结果表明,利用该方法估算出的宽频阻抗参数进行谐波抑制后的总谐波失真数值较小,提高了估算准确性,解决了谐波抑制效果不佳的问题。