新冠肺炎疫情对电网运行的影响分析

针对新冠肺炎疫情前后2个月某省级电网运行数据,分析疫情对电力供需及调度运行的影响,并结合历年GDP与负荷变化趋势,基于长短期记忆网络建立负荷预测模型,预测2020年各季度高峰负荷,为某省级电网运行方式制定提供参考依据。     

基于电力大数据的企业信用评价及电费回收风险防控

正当前受国家产业政策调整、新冠疫情等影响,部分企业生产经营困难,存在较大的欠费风险。而面对外部企业拖欠电费的行为,内部风险预防手段也比较单一。国家电网公司指出:"要提高大数据应用水平,树立用数据说话、用数据分析、用数据决策的理念,深化智能电能表大数据分析,为电网运行管理和客户服务提供决策支撑。"要求公司加快大数据研究与应用、支撑新型供电和客户服务体系构建。由于传统判断电费回收风险的手段较为单一、滞后,缺乏有效的预测手段,尤其是无法获取的外部信息带来的隐藏风险,本文运用大数据手段及技术,构建电费回收风险防控及信用评价模型,以解决信息不共享、     

基于行业发展趋势的回归模型在电费回收风险预测中的应用研究

近年来,受电力体制改革、经济转型升级、环保力度加大、极端天气频发以及新冠疫情等影响,一些用电客户面临产量下降、销售困难等问题,进一步增加了电费回收的难度。针对此问题,提出了一种基于行业发展趋势的回归模型,对电费回收风险进行预测。首先利用季节调整算法提取行业历史售电量发展的趋势项,然后对影响售电量趋势的因素进行综合、定量分析。在此基础上构建行业发展趋势预测模型对行业发展态势进行感知,利用感知结果,结合用户缴费行为以及容量变化等数据,通过分类回归算法构建电费回收风险预警模型,客观量化用户电费回收的风险概率,识别存在电费回收风险的用户。最后通过实例验证,所提模型具有较好的预测能力。     

基于逻辑回归算法的电费风险预测模型应用研究

电费回收是电网营销领域的重点工作。通过对电费回收风险的产生原因及具体情况进行深入分析,结合对供电企业电费回收相关业务的分析,将电费回收风险评估分为客户信用、用电趋势、行业景气信息和突发事件4个维度,采用逻辑回归算法构建电费风险防控模型。基于模型预测结果,针对高压大客户,制定风险防控流程。     

实时代收电费系统的联网方案及安全防范机制

如何及时准确回收电费、方便用户就近缴费,是用电营销优质服务必须面对的课题,更关系到供电企业能否实现自身的经营效益并保持正常的生产经营和持续发展。针对供电企业电费回收难的问题,对建设联网实时代收电费系统的网络规划、数据通信和主要功能提出具体的解决办法,从而实现电费信息与收费数据实时交换,提高电费资金回收速度。     

实时代收电费系统的联网方案及安全防范机制

如何及时准确回收电费、方便用户就近缴费,是用电营销优质服务必须面对的课题,更关系到供电企业能否实现自身的经营效益并保持正常的生产经营和持续发展。针对供电企业电费回收难的问题,对建设联网实时代收电费系统的网络规划、数据通信和主要功能提出具体的解决办法,从而实现电费信息与收费数据实时交换,提高电费资金回收速度。     

供电企业大客户电费回收问题及应对措施

用电大客户,特别是高耗能大户,其经营状况、信用程度、电费按时交纳与否将对供电企业电费回收风险产生很大影响。电费回收难问题一直困扰着电力部门,在电力市场化改革的过程中如何解决电费回收难问题是电力部门的重要课题。通过分析新形势下供电企业大客户电费回收中存在的主要问题,提出相应解决方法,为供电企业提升电费回收率提供参考。     

预付电费的法律问题研究

供电企业采取预付电费方式保障电费债权回收是解决电费回收难题的重要措施之一。采取比较分析,实证的方法对预付电费的实施方式,性质以及与现行停电程度之间的关系进行了分析。供电企业采取预付电费的方式应与用户协高进行,预付电费性质应理解为用户购买相应电量的行为;预付电费与现行电力法律法规规定的停电程序并不冲突。     

浅析当前供电企业电费回收存在的难点及对策

电费回收是供电企业实现经营成果的最终环节,也是电力企业生产经营成果的最重要体现。随着社会经济的发展、电力供求形势的变化以及优质服务的进一步推进,电费保证金、电表保证金制度的取消,供电企业电费回收困难和压力倍增,部分电力用户拖欠电费的现象已严重影响到供电企业的稳健运行。剖析了目前供电企业电费回收难点,并就如何加强供电企业电费回收管理提出了相应的对策。     

电子支付系统在电费回收中的使用方案

电子支付系统依托电子数据交换（EDI）公用网络将供电公司的营销信息数据库与全市各大商业银行数据库进行连接,实现了数据流、资金流的快速运转,缩短了电费回收周期,为用户提供了优质服务。通过对电子支付系统的3种方案进行分析,指出了其在供电企业应用的可行性。随着营销信息城乡一体化进程的推进,电子支付系统必然会在供电公司获得成功应用。