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在提倡环保节能的大环境下,供电公司的客户服务领域将由单一的供电营销向全面指导用户优化用电方式和节能减排的方向拓展。考虑电力用户的环保节能水平,构建了低碳经济下电力客户价值指标体系,并提出了运用入侵杂草聚类算法评价电力客户价值的新方法。对某市10个工业客户实证分析表明,新算法能有效提高收敛速度和避免陷入局部最优,对聚类性能有较大的提升。通过对电力客户数据进行客观、科学的挖掘分析,实现了对电力大客户全面、准确细分和评价,为供电企业制定有针对性的营销策略提供了依据。 相似文献
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对电力客户价值进行评价是供电企业优化服务资源配置的重要步骤。分析了蚁群聚类算法,并针对蚁群聚类算法进行评价时参数组合设置盲目性、收敛速度慢、容易陷入局部收敛的缺点,提出了运用遗传算法改进蚁群聚类算法评价电力客户价值的新方法。该新方法利用遗传算法对蚁群聚类算法的参数进行优化,进而再对电力客户价值进行聚类评价。通过实例验证表明,该新方法聚类性能有较大的提升,能够提升收敛速度和避免陷入局部收敛,并且减少了聚类评价时的主观因素,其具有准确、高效、实用等优点。最后,运用该新方法对某市供电公司的10个工业客户进行了评价,总结了不同类别电力客户的特点,对供电企业如何优化服务资源提出了建议。 相似文献
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客观评价电网公司供电服务质量从而精确定位供电服务薄弱点,对提升客户侧供电服务水平具有重要意义。在此背景下,从客户诉求、责任归属、工单异动、服务处理方面构建了客户侧供电服务评价指标体系。接着,提出了基于熵权法和修正因子的指标权重确定方法,克服了熵权法的权重分配在指标值分布相似情况下不合理的情况。提出了基于改进理想点法和余弦相似度的供电服务质量综合评价方法,满足了供电服务质量全面性的要求。然后,提出了基于双层聚类和模糊理论的供电服务质量等级评定方法,以聚类结果作为等级评价的依据,克服了以往供电服务等级评价主观性较强的缺点。最后,以浙江省各电网公司服务质量为研究对象进行算例分析。结果表明所提出的客户侧供电服务评价方法能有效评价各供电公司服务水平,为服务整改方向提供参考。 相似文献
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目前多数供电公司实施的信用风险防范措施仍然比较被动,大多处于事后控制的阶段.为了加强事先控制,逐步提高电力客户的信用意识,增强供电企业控制风险的能力,根据已有的研究成果,建立起符合电力用户特征的信用评判指标体系;通过层次分析法、线性加权法和聚类分析等数学方法确定用户所属的信用等级,并提出相应的差异化信用服务政策.实例研究表明,运用此方法不仅可以对用电客户进行事前风险评估,避免或减少供电企业供电风险,有效判断客户所属的信用等级,而且能够根据信用等级提出相应服务策略,实现供电企业为客户提供差异化服务的目标. 相似文献
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数字化转型为供电企业提升服务水平提供了新契机。随着社会经济文化发展,用电客户更加注重服务品质、服务感知和服务体验,对供电服务水平提出新要求。基于世界银行“获得电力”评价指标体系,从客户需求侧出发,以国家能源局“12398”能源监管热线投诉举报内容为来源,通过内容分析和非结构化分析,挖掘出需求侧对供电公司营商环境的诉求,以此为基准,结合数字化技术的发展,对世界银行和国家发展改革委员会发布的“获得电力”评价指标体系进行改进,构建了包括便利性、经济性、及时性、供电安全、可靠性、供电服务人员态度等六方面二级评价指标、32个三级指标在内的电力营商环境“获得电力”评价指标体系。所构建的数字化转型背景下基于需求侧的“获得电力”评价指标体系,对于数字技术赋能电力企业,优化“获得电力”营商环境具有重要的参考价值和实践指导意义。 相似文献
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随着电力体制改革的不断深入以及大数据互联网技术的发展,传统的供电公司和综合能源服务企业急需改善现有的粗放型营销模式,实现不同用户需求的快速响应。针对综合能源服务潜在客户的精准识别问题,本文通过对综合能源服务潜在客户的标签进行分析,基于Spark内存计算平台提出了一种改进的并行化Kmeans聚类算法,对聚类过程中初始聚类中心的选取和样本影响因素的权值进行改进,基于优化后的权值对客户数据集进行聚类分析,对综合能源服务潜在客户进行识别。采集综合能源服务企业的近期交易数据,在多节点的物理机上进行实验与分析,结果表明改进后的聚类算法更准确,在执行效率上,并发度高的算法执行效率优于单线程的算法,算法具有较好的并行能力。 相似文献
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随着电力体制改革的不断深入以及大数据技术的发展,传统的供电公司和综合能源服务企业急需改善现有的粗放型营销模式,实现不同用户需求的快速响应.针对综合能源服务潜在客户的精准识别问题,文中通过对综合能源服务潜在客户的标签进行分析,基于Spark内存计算平台提出了一种改进的并行化K-means聚类算法.首先,对聚类过程中初始聚类中心的选取和样本影响因素的权值进行改进;其次,基于优化后的权值对客户数据集进行聚类分析,对综合能源服务潜在客户进行识别;最后,采集综合能源服务企业的近期交易数据,在多节点的物理机上进行实验与分析.结果表明改进后的聚类算法更准确.在执行效率上,并发度高的算法执行效率优于单线程的算法具有较好的并行能力. 相似文献
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随着我国提出“碳达峰、碳中和”的双碳建设目标,节能减碳成为当下的热点问题。用户碳画像对电力公司分析居民用户的电能使用行为,制定合理的电能减碳调控措施具有重要意义。为此,对基于电能使用行为的用户碳画像标签体系和画像方法进行研究。首先对用户多维用能数据进行搜集和筛选;然后根据筛选后的用户电能使用行为数据,结合画像目的,从用户减碳负荷特性、用户低碳用电特性、用户电能产消碳特性3个维度设计用户碳画像的标签体系;再将子标签进行数据处理并对各类综合指标分析得到各维标签数据。最后通过使用k-means聚类算法判断并确定用户的所属簇别,以三维散点图进行展示;再根据标签体系计算获得用户的减碳综合指数并以柱状图进行展示,实现了用户碳画像的可视化呈现,反映了用户电能减碳的综合能力;通过选取典型用户对比实施减碳措施前后的碳排放量,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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在分析人工免疫系统聚类算法的基础上研究基于人工免疫系统聚类算法的用电客户信用分析原理,建立用电客户信用分析指标体系,根据电力公司客户数据,采用人工免疫系统聚类分析方法对用电客户信用进行分析,将用电客户信用按高、中、低三类进行聚类,经计算得到信用高、中、低的用电客户分别为2家、3家、1家。结果表明人工免疫系统聚类分析方法只要确定了浓度阈值和聚类个数就可得到结果,计算过程简单,能够适用于大数据量,对专业知识的要求较低,对于数据的顺序不敏感,是一种进行用电客户信用分析的较好方法。 相似文献
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在全面开放的电力市场中用户用电管理及其策略 总被引:6,自引:3,他引:3
分析了在全面开放的竞争的环境下用户的用电特点、用户成本结构与用户用电成本。传统的环境下,用户对用电没有太多的选择。而在全面开放的竞争的电力市场中,用户将有更多的选择,最主要的是可以选择其电力供应公司(发电公司和配电公司)以及选择电价和服务。不同用存在不同的成本结构。用户用电决定其购电成本,用户用电质量、可靠性等决定其服务成本,用户停电损失决定其停电成本。研究了用户4种基本购电方式。不同的购电方式影响着用户的用电成本。在用户用电成本的基础上深入研究了用户的用电管理以及用户的用电策略。研究结果表明,用户加强用 采取适当的用电策略在一定程度上可以降低用户用电成本。 相似文献
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