营口供电公司变电生产管理信息系统

营口供电公司变电生产管理信息系统基于B/S结构,充分利用公司内部网络资源,实现了变电生产管理相关数据的网上录入与查询和业务流转。采用Visual Studio.NET开发平台,运用ASP.NET技术,统一部署集中维护,完成了对变电设备的基础参数管理、运行管理、计划管理,对缺陷检修的流程化控制,采用Web方式灵活方便地进行变电生产业务的信息管理。

加快理论研究 促进财务管理创新提升——营口供电公司会计研究创新纪实

营口供电公司在推进财务集约化管理工作过程中,不断探索研究财务管理理念、手段和内容,通过对财务管理工作提炼、升华形成理论研究成果,同时又通过理论研究指导财务管理工作,使得理论研究成果转化为财务管理创新提升点,实现会计理论研究与管理实践提升的紧密结合。

大数据背景下加强供电企业内部控制的研究

本文目的是研究在大数据框架下加强供电企业内部控制机制的方法。供电行业是国民经济的基础行业,其内部控制的意义不言而喻。大数据时代的出现,为供电企业的内部控制带来了新的挑战和机遇。本研究首先划定了大数据对供电企业内部控制机制的影响范畴。随后,深入剖析了供电企业在大数据范围内的内部控制方面所面临的挑战,包括但不限于信息不对称和控制不当。本文提出了一套加强供电企业内部控制的措施。这些措施包括实施全面的信息系统,制定完善的内部控制程序,以及强化人员培训和管理。本文借助具体的案例研究,对上述措施进行了实证调研。研究表明,在大数据时代,加强供电企业的内部控制势在必行。这一措施可以显著提升供电企业的管理水平和竞争力,具有重要的实践和理论意义。

平衡计分卡在供电公司业财融合中的应用

随着业财融合成为财务管理的新模式,业财融合的绩效评价体系也需要不断完善提高。本文从分析供电公司业财融合关系入手,引入平衡计分卡的理念,从四个维度设置供电公司业财融合指标体系。

基层供电公司物资计划管理工作解析

随着供电市场竞争压力的不断增加,现阶段基层供电公司更加重视物资计划管理工作,然而传统物资计划管理工作还存在着一系列问题,为此,本文重点提出几点强化基层供电公司物资计划管理工作的建议。

农业供电公司电力调度数据网设计与研究

本文对农业供电公司电力调度数据网的建设进行了研究,结合农村地区电力调度在农业生产中应用的实际情况,对电力调度数据网进行了设计和研究。本文的设计和研究为今后农业供电系统中电力调度数据网的建设提供了重要的参考价值。

供电企业“党建+”融合管理的实践路径

本文通过建立供电企业“党建+”融合管理的实践路径,进一步创新党建引领衔接和服务方式,为公司发展提供坚强政治保障,推动各项工作向更高起点、更高层次、更高目标迈进。供电企业“党建+”融合管理实践路径创建供电企业“党建+”融合管理品牌实施“萤火七心”强化工程:“萤火强心”政治强化工程,着力强政治、稳定力,推进公司治理效能大提升;“萤火凝心”思想强化工程,着力强思想、聚合力,推动价值创造能力大提升;“萤火铸心”组织强化工程.

全面开创“辽·亮”供电服务直通车政企协作新局面

为深入落实党的二十大精神,切实提高为民服务能力,全面优化电力营商环境,营口市营商环境建设局与国网营口供电公司在省营商局和省电力公司的大力支持下,创新政企协作机制,于2023年3月10日,全面开通营口市12345“辽·亮”供电服务直通车,实现供电服务诉求高效响应、快速处置,开启了政企合作新篇章、新局面。

基于小脑模型-模糊滑模控制的电力系统低频振荡控制策略研究

由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。首先在模糊滑模控制(fuzzy sliding mode control,FSMC)的基础上,引入小脑模型关节控制(cerebellar model articulation control,CMAC)理论,构建CMAC-FSMC算法,提高滑模趋近阶段模糊逻辑对系统的补偿能力,最大程度提高系统稳定性能;其次通过构造CMAC-FSMC的调整指标与总控制率,减小控制误差,提高控制性能;最后通过线性降阶方法建立被控系统模型并确定区间振荡模态,采用几何测度法选择最佳反馈信号和安装位置,基于所提出的CMAC-FSMC方法进行广域阻尼控制器设计。通过对10机39节点系统进行仿真验证,结果表明CMAC-FSMC控制策略能够有效提高系统阻尼,显著抑制低频振荡。

10kV配电设计节能措施探究

电力工程在推动我国社会经济发展、提升社会生产力等方面发挥着关键作用。10kV配电系统是我国现代电力系统中非常重要的组成部分,在供电、配电方面承担着重要任务。但以往的10kV配电系统在设计过程中因受多方面因素影响,节能效益较差,这与社会发展所倡导的绿色节能理念极为不符。阐释了10kV配电设计中实施节能措施的意义,分析了10kV配电系统设计现状并提出10kV配电节能设计的有效措施。该措施能进一步提高电能输送的整体效率,有利于推动社会经济的快速发展。

融合轮廓增强和注意力机制的改进GaitSet步态识别方法

针对传统基于轮廓的步态识别方法受限于输入特征及模型特征提取的能力,从而导致识别准确率不高的问题,提出一种融合轮廓增强和注意力机制的改进GaitSet步态识别方法。首先通过预处理获取行人的轮廓图,求得其均值,合成步态GEI能量图,将其作为神经网络模型的输入特征,增强了人体外观的表示。其次在提取特征的过程中引入注意力机制,增强模型的特征提取能力,从而提高步态识别的精度。最后在CASIA-B和OU-MVLP数据集上进行实验,所提方法的平均Rank-1准确率分别为87.7%和88.1%。特别是在最复杂的穿大衣行走条件下,相较于GaitSetv2算法,准确率提升了6.7%,表明所提出方法具有更强的准确性。此外,所提方法几乎没有增加额外的参数量、计算复杂度和推理时间,说明其各模块的快速性。

基于特征耦合泛化的流量异常检测方法

针对现有流量异常检测模型中稀疏特征易被特征选择算法忽略的问题,提出一种基于特征耦合泛化(FCG)的流量异常检测方法。首先,采用DBSCAN密度聚类算法去除数据中的离群点,降低异常点对后续FCG算法的影响。其次,使用最大相关最小冗余(mRMR)算法对数据特征进行排序,选择对分类最具影响力的特征生成FCG算法中的类别区分特征(CDF),以增强分类能力。利用K最近邻(KNN)算法填补CDF中的缺失值,保持数据完整性。然后,将数据按照攻击类别分组,分别使用mRMR算法对特征进行排序,挑选每种攻击类别数据中具有实例区分能力的稀疏特征作为FCG算法中的实例区分特征(EDF)。利用两种特征在异常检测数据中的耦合程度和EDF的上层概念将EDF转化成更泛化的特征。最后,将经过处理的数据输入基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)参数的随机森林(RF)模型进行分类识别。通过在NSL-KDD数据集上进行仿真实验,准确率达到了91.79%,验证了所提方法具有较好的检测性能。

供电企业成本费用控制精细化管理分析

近年来社会发展迅速,市场竞争日益激烈,企业管理者越来越重视企业内部成本的控制与管理,供电企业也不例外,因此,做好供电企业成本费用控制工作,研究精细化管理措施尤为重要。基于此,文章从供电企业成本费用控制管理原则、理念着手,对供电企业成本费用控制的精细化管理提出了一些建议。

关系图注意力网络的方面级情感分析模型

针对方面级情感分析利用注意力机制和传统深度学习方法提取方面词与上下文之间的联系时,未充分考虑句法依存信息及关系标签导致预测效果不佳的问题,提出一种基于关系图注意力网络的分析模型。利用DeBERTa预训练模型进行词嵌入,并将初始词向量进行多头注意力计算以增强方面词与上下文信息之间的关系。通过图注意力网络学习句法信息中的关系标签特征,借助这些关系标签特征进一步提取句法信息中方面词和上下文之间的联系,增强模型对于情感特征的提取能力。SemEval-2014数据集的实验测试结果表明,所提出模型的准确率和Macro-F1均优于对比模型。

关于供电企业预算管理的困境与突破之探索

作为供电企业财务管理的重要组成部分,预算管理这种现代化的企业管理手段已经愈发重要。但是,随着社会经济的不断发展和人民生活水平的提高,尤其是现代化用电设备和用电量的增大,供电企业预算管理面临的挑战和困境也愈发突出。文章就供电企业预算管理的内容和意义作为总起,立足于当下供电企业预算管理所面临的困境,并就供电企业预算管理困境的突破做出论述。希望能为广大供电企业的预算管理有效实施提供一些浅薄的建议。

企业成本费用控制精细化管理分析——以供电企业为例

近年来,社会发展迅速,市场竞争日益激烈,企业管理者越来越重视企业内部成本的控制与管理,供电企业也不例外,因此,做好供电企业成本费用控制工作,研究精细化管理措施尤为重要。基于此,本文从供电企业成本费用控制管理原则、理念着手,对供电企业成本费用控制的精细化管理提出了一些建议。

强化数据预处理的BLSTNet-CBAM短期电力负荷预测

针对负荷数据复杂性、非平稳性以及负荷预测误差较大等问题,提出一种综合特征构建和模型优化的短期电力负荷预测新方法.首先采用最大信息系数(MIC)分析特征变量的相关性,选取与电力负荷序列相关的特征变量,同时,考虑变分模态分解(VMD)方法容易受主观因素的影响,采用霜冰优化算法(RIME)优化VMD,完成原始电力负荷序列的分解.然后改进长短期时间序列网络(LSTNet)作为预测模型,将其递归层LSTM更新为BiLSTM,并引入卷积块注意力机制(CBAM)进行预测.通过对比实验和消融实验的结果表明:经RIME-VMD优化后,LSTM、GRU、LSTNet模型预测的均方根误差(RMSE)均降低20%以上,显著提高模型预测精度,且能够适应于不同预测模型.所提出的BLSTNet-CBAM模型与LSTM、GRU、LSTNet相比,RMSE分别降低了35.54%、6.78%、1.46%,提高了短期电力负荷预测的准确性.

改进Informer网络的风电功率短期预测

准确预测风电功率对于提高电力系统的效率和安全性具有重要意义,而风能的间歇性和随机性特点导致风电功率难以准确预测.因此,提出一种改进Informer的风电功率预测模型PCI-Informer (PATCH-CNN-IRFFNInformer).将序列数据划分为子序列级补丁,并进行特征提取和整合,提高模型对序列数据的处理能力和效果;采用多尺度因果卷积自注意力机制,实现多尺度局部特征融合,提高模型对局部信息的理解和建模能力;引入反向残差前馈网络(IRFFN),增强模型对局部结构信息的提取和保留能力.某风电场数据实验结果表明,与主流预测模型相比,PCI-Informer模型在不同预测步长下均取得了更好的预测效果,在MAE指标上相比Informer模型平均降低了11.1%,有效提高了短期风电功率的预测精度.

全通信链路分配下的智能变电站安全光纤在线监测方法

现阶段应用于智能变电站的安全光纤在线监测方法,存在监测误差过大问题,原因在于智能变电站通信网络的链路拓扑结构与电路分布结构之间存在异步结构信息不对称,对应位置节点的状态服务不能按照配置参量回传,造成实际链路状态服务中断,而映射判定信息由于链路时延造成其链路重要度降低,进而出现监测结果的偏差。为此,提出方法中采用全通信链路分配的优化方案,通过定义全通信链路分配下智能变电站安全光纤节点状态编码规则、变电站安全节点服务在线链路重要度计算、全通信链路分配下的智能变电站安全光纤在线监测结果输出三部分,实现对其全局判别参量的优化。实验结果表明,其具备提升在线监测精准度的能力,且相比传统方法具有更好的鲁棒性。

基于时间敏感网络的变电站通信网络低时延控制方法

以降低变电站通信网络时延为目标,基于时间敏感网络设计了一种低时延控制方法。首先,在变电站通信网络的站控层和过程层中,利用时间敏感网络交换机组建时间敏感子网络,再将不同交换机终端辨识为多个线性参数模型。然后,利用模糊控制方法控制交换机同步时钟的误差,根据模糊C均值聚类方法确定低时延控制的模糊规则前件,利用时间敏感网络的参数辨识获取模糊规则后件。最后,依据模糊控制前件与后件,结合模糊控制与广义预测控制,实现时间敏感网络时延的反馈校正。实验结果表明,采用该方法控制变电站通信网络时延量后,网络通信最大时延被控制在100μs以内,最大时延抖动被控制在20μs以内,说明该方法有效实现了设计预期。