基于PB的电力客户信用风险管理系统设计

PowerBuilder是可以设计传统的高性能、基于客户机/服务器体系结构的应用程序,也可以用于开发基于Internet的应用系统.Oracle是以高级结构化查询语言(SQL)为基础的大型关系数据库,通俗地讲它是用方便逻辑管理的语言操纵大量有规律数据的集合.通过运用Oracle建立信息数据库,使用PB进行电力客户信用风险管理系统设计开发,并且连接到数据库上反复进行代码调试,获得成功.因此,该系统的设计为电力系统的工作人员提供了有效的帮助.     

电力客户信用风险管理系统

将客户信用度等级这一概念引入电力行业,通过对电力客户的经营能力,缴费情况,设备可靠性情况,执行错避峰情况,无功补偿情况等多方面作出相应评分,给出相应信用度等级,根据不同信用度等级对用户的需求提供优先级,从而缓解日益严重的电费拖欠、设备故障停电、线损率不断升高等问题.     

基于改进的熵权法的电力客户信用风险评价研究

供电企业面临电力客户失信带来的经营风险。为规避客户信用风险,要求建立客户信用管理体系,对客户风险进行评价。基于熵的概念,构建了一套电力客户信用等级的评价指标,运用定量与定性相结合的方法来评价电力客户的信用,并进行了实证研究。计算结果表明,熵权法是一种科学实用的信用风险评价方法。     

电力客户信用风险管理的探讨

在市场经济条件下,每个企业都是在风险中经营,供电企业也不例外,电力客户欠费风险、窃电及线损风险、市场风险、“两改一同价”的相关风险等。要采用科学管理手段加强电费回收,预防电费拖欠,有效打击窃电行为,提高电力营销的经营管理水平和服务质量。通过对电力客户信用风险的分析,在电力营销系统中建立风险分析模型,及时有针对性地采取有效的办法,可进行风险控制。     

基于改进的GRA方法的电力客户信用风险综合评价研究

供电企业面临电力客户失信带来的经营风险。为规避客户信用风险,要求建立客户信用管理体系,综合评价客户信用风险。依据某电力公司客户的户务资料,参照电费管理人员的经验,对客户的缴费状况、偿还电费能力、资金变现能力、担保水平及经营环境等5个指标评分,并应用层次分析法进行权重确定,然后利用灰色关联分析方法进行数据处理,最终确定各个客户的信用等级。     

基于ANFIS的电力客户信用判别模型研究

电费收缴工作的好坏,将直接影响电力公司的经营状况.为了约束电力客户的用电行为,保证电费的及时收缴,事先准确地识别客户的信用状况,是最为关键的内容.考虑到电力公司对客户信息的掌握情况以及信用管理的要求,设计了一套符合实际管理需要的,能够反映电力客户实际信用水平的指标体系,并在此指标体系的基础上利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立信用评级模型.该模型经测试样本检验证明是精确可靠的,适用于实际配电管理中对电力客户信用类别的判别.从而为电力公司预知信用风险,并采取不同的信用管理对策,提供了有力的参考依据.     

基于层次分析法的电力客户信用风险评价

供电企业面临电力客户失信带来的经营风险。为规避客户信用风险，要求建立客户信用管理体系，综合评价客户信用风险。研究给出了电力客户信用风险评价指标体系，同时，阐述了运用层次分析法为信用风险指标进行赋权的方法，并进行了实例分析。实践表明，所建立的指标体系及指标的赋权方法能为供电企业进行客户风险管理提供理论与实践上的借鉴。     

基于ANFIS的电力客户信用判别模型研究

电费收缴工作的好坏,将直接影响电力公司的经营状况。为了约束电力客户的用电行为,保证电费的及时收缴,事先准确地识别客户的信用状况,是最为关键的内容。考虑到电力公司对客户信息的掌握情况以及信用管理的要求,设计了一套符合实际管理需要的,能够反映电力客户实际信用水平的指标体系,并在此指标体系的基础上利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）建立信用评级模型。该模型经测试样本检验证明是精确可靠的,适用于实际配电管理中对电力客户信用类别的判别。从而为电力公司预知信用风险,并采取不同的信用管理对策,提供了有力的参考依据。     

基于模糊综合评判的电力客户信用评价

电力市场条件下,电力企业面临着电力客户信用问题带来的经营风险。根据电力客户信用评价指标多样性的特点,提出利用模糊综合评判的方法对电力客户进行信用评价进而确定客户所属的信用等级的方法。然后根据客户的不同信用等级提供有针对性的奖惩措施,从而有效地提高电力企业的经营效益。通过对一组客户数据进行分析得出了其信用等级,与客户实际信用比较证明了该方法的有效性和合理性。该方法对于电力企业提高电费回收率,规避企业经营风险具有现实意义。     

电力客户信用管理及系统设计

加强电力客户信用管理是降低供电企业经营风险的有效手段。基于“5C”理论建立供电企业客户信用评价指标体系,将改进型层次分析法（AHP）、群组决策方法、线性加权综合法等方法引进客户信用风险评价中,同时对供电企业客户信用管理软件系统进行了设计。     

基于神经网络补偿的机器人力／位置控制

考虑摩擦及外界干扰的情况下,针对具有不确定性的机器人系统,提出了一种新的基于神经网络补偿的智能力／位置控制方案。该控制器通过神经网络补偿机器人模型的未建模动力学部分等非参数不确定性带来的影响,NN的输出信号加在参考输入上而不是在关节力矩或控制输入上,同时在力控制回路采用灰色预测模糊调节,以提高系统的动态性能和稳态精度。仿真研究表明所设计的控制器具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于灰色模型的多电平逆变器的预测控制

建立多电平逆变器闭环控制的非线性动态行为模型,使用灰色系统理论的灰色模型GM(1,1)建模方法,对多电平逆变器输出信号测量值在线新陈代谢灰色滤波及单步预测,与逆变器的输入给定信号综合得到控制误差,实现多电平逆变器的PID预测控制。仿真与实验结果表明,基于灰色系统模型的多电平逆变器预测控制具有算法容易实现,鲁棒性好等特点,提高了系统的控制品质。     

基于改进型灰色理论的变压器油中溶解气体预测模型

以灰色系统理论为基础,研究变压器油中溶解气体体积分数的灰色预测新模型及其应用.建立了新的改进型非等间隔灰色预测模型.该模型首先针对变压器油中溶解气体分析试验在时间上具有非等间隔的特点,把非等间隔序列经一次拟合变换成等间隔序列.为了提高预测精度,采用一次指数平滑运算对强随机性的电力变压器的油中溶解气体数据进行平滑处理,对前面得到的等间隔数据重新生成,构成一个新序列.此外,还从背景值改造方面对预测模型进行了改进.通过2个实例进行了对比试验,表明所提出的非等间隔的模型具有明显的优势,预测效果普遍高于传统的灰色预测模型,验证了所提出方法的正确性和方案的可行性.     

基于灰色和马尔科夫系统理论的需求侧响应能力预测

近年来,随着分布式电源、电动汽车、智能用电器在用户侧接入比例越来越高,可以调动的需求侧资源将越来越丰富。探究多重变量对需求侧响应的影响,提出基于灰色关联度的多阶灰色预测模型和马尔科夫链模糊矩阵相结合的预测方法,对长期需求侧响应能力进行预测。采用的多阶灰色预测模型主要考虑到了负荷自变量的时间特性以及多重外在变量的相关性,而灰色关联度分析方法可以定量的研究事物之间的关联程度,当状态变量和时间变量是离散数据时,马尔科夫链对灰色理论中间累加过程中产生的误差有较好的调整效果,因此采用马尔科夫链模糊矩阵对预测误差进行修正,提高了长期需求侧响应能力的预测精度。结合我国上海市近10年的负荷数据,验证了所提预测方法的有效性。     

市场条件下电力客户欠费预警模型

事先预知电力客户欠费的可能性,变事后管理模式为事前管理模式,可有效减少电力公司在营销过程中,因电费可能被拖欠而引发的经营风险。在对实际电力客户欠费原因分析的基础上,找出导致电费拖欠的主要因素,分析它们之间的关系,建立基于电力客户欠费特征变量的灰色系统预警模型,并采用灰色聚类算法,对预测出来的表征电力客户欠费特征的数据进行分类判断,从而可事先清楚该客户的类别,为电力公司从营销角度细分客户市场,制定不同的信用管理对策提供依据。     

应用于电力需求预测的几种灰色模型

根据不同部门在用电方式、增长趋势等方面的不同特点,对灰色GM(1,1)模型、改进的GM(1,1)模型以及关联多因子模型在地区用电量和最高负荷预测中的应用做了初步研究.以上海市1990～1998年的电力资料为基础,对各种模型的预测结果进行比较.结果表明,不同模型适用于不同特点的电力需求预测,指数加权变换GM(1,1)模型适用于第一产业、第二产业及总的用电量预测,关联多因子模型适用于第三产业、居民生活用电量及最高负荷预测.     

用灰色模型预测变压器油中溶解气体的含量

根据灰色系统理论建立了预测模型,分析了模型准确度及预测值范围。结合具体实例,对变压器油中溶解气体进行了预测验证。灰色模型适合于电力负荷短期预测。     

变压器油中故障特征气体体积分数的预测

变压器是电力系统的重要设备,变压器油中溶解的故障特征气体体积分数是其进行绝缘故障诊断的重要依据。变压器油中气体体积分数的预测是周期性测试的重要补充。应用灰色多变量模型,对变压器油中溶解的5种主要特征气体,即氢气、甲烷、乙烷、乙烯和乙炔建立了MGM(1,5)模型,充分考虑了各种气体之间的相互影响,克服了常用预测方法在预测时只考虑某个特征参数或单独考虑几个特征参数发展变化的不足。通过预测实例分析,将MGM(1,5)模型的计算结果与相应GM(1,1)模型的计算结果比较,验证了该模型的准确性和有效性。     

静止无功补偿器的非线性灰色滑模控制研究

以微分几何理论为基础,结合灰色预测理论、非线性控制系统理论和变结构控制理论,为静止无功补偿器(SVC)设计一种新型非线性灰色滑模控制器.灰色预测理论的引入有效地减弱滑模控制系统存在的"抖动",以改善系统的稳定性.仿真结果表明,在具有NGSMC控制的SVC作用下,电力系统的功角和接入点电压更稳定.