基于实时电价特征的Seq2Seq-Attention 网络短期电价预测

电价预测中常选择负荷与电价作为输入特征,由于输入信息量少,难以得到较好的预测效果。为准确捕捉短期电价变化规律,提出基于实时电价原理进行电价特征提取,从电价形成机制的角度对电价波动原因进行分析,筛选出用于短期电价预测的实时电价特征。并使用擅于捕捉电价预测数据规律的Seq2Seq-Attention网络进行预测。通过美国PJM电力市场公开数据进行验证,证明了该方法的有效性。     

高压企业客户电力信用综合评价体系及应用

传统电力信用研究和应用多以用电行为、缴费行为失信等负面评价为主,缺乏正向评价和激励应用,且仅应用在供电企业内部对客户管理和电费风险防控方面,没有在社会中跨界应用。首先借鉴企业社会信用评分指标体系的建设思想,将高压企业客户电力信用指标集中在守信能力和守信行为2个方面,设计了以大数据为支撑的高压企业客户电力信用综合评价指标体系,包含用电价值、电网互动价值、缴费行为、用电行为、服务互动行为和电力市场交易诚信六大评价维度。其次,设计了电力信用等级和信用分计算、修正评价流程,并以某省级电网近29万户高压企业客户为例,实证分析了电力信用总体情况,证明了所建立方法的科学性和规范性。最后,基于电力信用评级,设计了基于电力信用的差异化奖惩措施,对内有效防范风险、挖掘优质客户,对外实现电力信用价值输出。