大数据技术在助推智慧城市管理中的应用

本文阐述了城市中大数据的产生,对大数据在城市管理中的应用进行了探讨和分析。     

关于降低银电联网单边帐出现几率的应用研究

随着信息化和移动互联的发展,电费交费方式已经从原有的电力营业厅坐收、电工走收,转变为以银行代扣、代收和第三方机构代收为主。银行代扣、网上交费等新型交费方式不仅有效提升电费回收率,还降低电力营销运营成本,将逐渐成为未来交费的发展方向。为了保证业务稳定开展、提升客户服务满意度,对银电联网中易出现单边帐问题的处理和控制能力提出了更高的要求。     

基于国网标准化设计的两套系统在数据迁移中的难点问题研究

本文主要针对基于国网标准化设计的两套系统间进行数据迁移过程中遇到的难点问题进行研究分析,并提出可行的解决办法,为其他需要进行相关工作的单位提供理论参考。     

电力营销支持系统的建设

本文提出了一种基于智能电网环境下的电力营销支持系统,通过对此系统的设计,确保了智能电网的优势,促进我国的电力企业进行稳定的发展和进一步的创新。     

电力营销信息系统网络安全及防护策略

本文对电力营销信息系统进行了概述,强调了做好电力营销信息系统安全的重要性,分析了电力营销信息系统中存在的安全问题并提出了防护措施。     

哈郑直流投运后河南电网事故备用适应性及应对策略

分析了哈郑直流的故障特性,探讨了哈郑直流投运对河南电网运行可靠性的影响,提出了采用基于成本效益分析的事故备用确定策略以折衷可靠性和经济性,并根据我国电网调度特点,设计了简化求解数学模型,提高了计算效率。以河南电网2016年夏季大负荷日为例进行了计算分析,结果表明,该日最佳的事故备用容量略小于哈郑直流单极闭锁容量加上1台主力发电机停运所损失的容量,但会受到闭锁概率、失负荷价值、燃煤价格等因素的影响而变化;电解铝等可中断负荷参与事故备用,将有效替代燃煤机组旋转事故备用,大幅提高事故备用的经济性。     

一种电力负荷预测混合模型研究

为了提高短期负荷预测（STLF）的精度问题,采用了新的信号分解和相关分析技术,结合改进的经验模态分解法（IEMD）将负荷需求时间序列分解为若干个规则的低频分量。为了补偿信号分解过程中的信息损失,通过使用T-Copula进行相关分析来合并外部变量的影响。通过T-Copula分析,可从风险值（VaR）得出峰值负荷指示二进制变量,以提峰值时间负荷预测的准确性。将IEMD和T-Copula得到的数据应用于深度置信网络（DBN）来预测特定时间的未来负荷需求。     

基于时间序列线性大数据分析的电力系统潮流计算方法

针对原有电力系统潮流计算方法精准程度低下的问题，设计基于时间序列线性大数据分析的电力系统潮流计算方法。依据系统调频的相关特性，给出电力系统潮流计算流程，分析基于时间序列线性大数据的电力系统调频特征。根据分析结果，在时间序列线性大数据基础上，建立电力系统潮流模型，完成电力系统潮流计算方法设计。利用 ＰＳＡＳＰ电力系统分析综合程序，设计仿真实验，对比所设计方法与原有方法数据。实验结果表明，所设计方法计算所得节点电压幅值标准差明显小于原有方法，该方法计算精准程度较原有方法更高，说明将时间序列线性大数据分析，应用于电力系统潮流计算的方法是有效的。     

短信服务在电力营销中的应用

本文简要介绍了电力营销中涉及到的短信服务,以及短信服务的优越性和应用。