电力客户缴费行为的动态信用评价实证分析

针对目前电力客户欠费回收问题,文中研究信用评估指标,并结合目前电力客户缴费数据,提出一种变现动态信用分值度量算法,揭示复杂的缴费行为的实质,有效区分不同缴费类型,进而有效区分不同客户的信用状况。同时通过对湖南省某地市电力客户缴费数据进行挖掘分析,给出动态信用评价方法实证分析,有效验证该信用评估方法的科学性、合理性。     

集团电力用户缴费的创新与实践

国网北京市电力公司客户服务中心针对北京地区现有电费缴费种类和系统功能进行分析,研究省级集中的集团户缴费最佳方案,实现全面的电子化收费方式,在满足集团客户统一缴纳电费和开具电费发票等各类缴费需求的同时,减轻了地级供电单位的电费服务压力,缩短资金在途时长,加快电费归集速度,取得公司及客户利益双赢的成效。     

多种缴费方式方便客户

1、坐收电费。（1）供电营业厅收现业务。其优点是可随时查询近期电费电量情况和自己的有关用电信息，可以咨询和办理用电业务．缴费后即可取得电费发票；缺点是受营业时间限制，客户要到营业厅（或收费点）缴费，耽误时间，客户缴费高峰期有排队等待现象。（2）银行储蓄网点收现业务。与供电企业签定有代收电费协议的银行，其下属储蓄网点可办理居民现金缴纳电费业务。其优点是银行储蓄网点较多。居民可就近缴费；缺点是受营业时间限制，且不能查询近期电费、电量情况和自己的有关用电信息。（3）便民店、超市和报亭等收现业务。与银行储蓄网点收现业务类似．但营业时间较长．比上述缴费方式更加方便。     

大工业客户缴费方式选择与管理效益分析

1供用电双方受益分析 1.1电费成本差异分析 河南省目前对电力客户执行的电价种类有单一制电价及两部制电价。单一制电价,当月电费为各类不同用电类别的用电量和相应电度电价相乘的总和。其中除居民生活用电和临时用电外,装接容量超过100千瓦（千伏安）的,还应执行功率因数调整电费。两部制电价,电度电费=电度电价×用电量;基本电费=基本电价×计费容量,基本电费可按变压器容量计算,也可按最大需量计算。     

新型缴费方式在公变客户的应用

<正>在电费收缴工作中,公变客户具有数量多、点多面广的特点,往往要耗费电力营销人员较多的时间和精力。公变客户电费收缴工作是体现供电企业服务质量与管理水平的重要窗口。由于各种原因,其电费总是难以及时结零,成为了困扰供电企业的难题。如何改进工作方式,满足公变客户的需求,提供更便捷、低碳的电费收缴方式,不仅是供电企业提高电费回收率的需要,更是提升供电服务内涵的追求。近年来,国网邵阳供电公司为实现电费     

电力多渠道缴费交易合规风险体系研究

首先对合规风险理论进行研究,然后对当前我国电力多渠道缴费交易相关法律、法规和管理制度进行整理,对电力多渠道缴费交易行为的风险点进行全面地识别、分析和归纳。并借鉴国内商业银行及上市公司合规风险管理的实践经验,结合国家电网公司营销缴费业务实际开展情况,研究如何全面、系统、有效地进行电力多渠道缴费交易行为合规风险管理,提出电力多渠道缴费交易合规风险管理体系及其构建思路、方法,最后给出电力多渠道缴费交易合规风险管理的展望和建议。     

供电企业客户信用度模糊综合评价模型研究

随着电力市场的发展,使对供电企业客户信用度的评价显得日趋重要。分析了电力客户信用度模糊综合评价的意义,提出了一种基于模糊数学的电力客户信用度综合评价模型,设计了完整的指标体系和评价方案,并建立了针对不同信用度等级的客户的营销策略,以期为供电企业提供客户管理的决策依据。     

用电客户缴费信用评价数学模型研究

传统的用电客户缴费信用评价数学模型难以准确反映用户缴费行为。介绍了对原缴费信用评价中信用分值计算数学模型的改进以减少欠费。采用改进后的计算模型对算例的计算表明,改进后的计算模型能为电力公司对客户的缴费信用评价提供可靠的数据支持。     

电力客户负荷模式分析

了解客户的用电模式、制订相应的购电合同,对于增加电力部门的经济效益有着重要的作用。针对获取的客户用电数据,在经过一定的预处理后使用多种聚类分析方法进行分析,通过选取最合适的聚类方法以及聚类数目得到典型负荷代表曲线。通过与经济类型代码分类方法进行比较,所获取的负荷曲线能有效地区分并合理地代表各种经济类型的负荷,表明了通过聚类所获取负荷模式的方法是有效可行的。     

电费充值在电力缴费中的应用

随着近年来银行排队问题的突出,用电客户缴费难。供电和金融企业都在探索各种非现金缴费手段以方便客户缴费。电费充值业务正是在这种背景下出现的全新电费缴纳手段。它有效地解决了缴费难问题,并为供电企业带来了较好的经济效益。本文对充值业务系统在供电企业应用的安全性和可行性进行了分析,并提出了具体模式,分析了优缺点和适用情况。     

美国电力批发市场的信用额度评估机制分析

电力市场信用管理的本质是市场结算机构对结算风险的控制。有效的信用管理是保证高效、可持续电力交易的重要条件。通过对美国5个典型电力市场的信用管理,尤其是信用额度评估机制的归纳和分析,发现现有市场均对市场成员给予一定额度的无担保信用额度,具体额度一般与有形净资产、企业类型及信用评级有关;信用评级采用第三方信用评级与交易中心信用评估相结合的方式确定;用于确定无担保信用额度的资产基准类型、资产比率以及信用额度的最大限额、信用评估指标体系在不同市场中有不同的设置和要求。电力市场中的信用风险包括已经完成交易的风险及尚未开展交易的未来风险。以上市场的准入条款中都对市场成员的资产情况做出一定要求,其中,对不满足资产要求的,允许通过补充担保品的方式来获得准入资格。最后,指出了中国信用管理中存在的问题,包括量化计算方法缺乏、配套法律不健全、相关管理职能划分不够清晰等问题,建议从以下3个方面对信用体系进行研究:研究并建立适合中国国情的信用额度机制,尽快开展对不同类型交易风险的分析,建立市场准入机制并对市场参与者进行分层管理。     

电费信用风险管理信息系统的应用研究

实施风险管理信息化是电网企业提高现代化管理水平的重要标志之一,电费信用问题影响到电网企业的正常健康发展。结合国资委关于央企风险管理3道防线的指导思想,采用电网企业电费信用管理实例,对电费信用风险管理实现信息化进行研究。文章最后指出电费信用实现风险管理信息化可以借鉴国外先进风险管理经验,并结合自身特点进行不断创新和发展。     

基于相似搜索和加权回归技术的短期电价预测

在电力市场环境下,进行准确的电价预测对市场中的各参与者有极其重要的意义。提出一种基于数据挖掘中的相似搜索技术和加权回归技术的短期电价预测方法,该方法简单、方便．对临近日和相似搜索所得到的相似日的负荷-电价数据用加权回归进行电价预测。最后用美国加州电能交易所(CalPX)公布的真实数据得到的预测结果验证了该方法的有效性。     

英国电力市场的价格机制分析

英国电力市场是一个各环节相对独立、充分竞争的现代化电力市场。简要介绍了英国电力市场的组成和电力交易过程,详细分析了英国电力市场发电公司、输配电公司、售电公司和系统运营商的盈利模式及最终的价格形成机制,重点描述了输配电公司的过网费和并网费的定价机制,并举例进行了说明。分析表明清晰合理的输配电公司过、并网费核算机制是开展受电侧定价的前提。基于对英国电力市场各环节电价和收益的分析,对国内正在开展的电力体制改革提出了建议。     

用电市场的结构分析及其对市场营销的启示

针对当前市场营销中决策分析功能欠缺、深度不够的状况，研究了用电结构变化对全行业售电量和售电均价的影响的评价方法，提出了各类用户对全行业的电价影响因子、用电结构影响旱子的概念，制定了售电价格结构分析的规范化计算表格，并从数学上证明了该方法的科学性。以实际数据分析了计算结果的合理性，并指出其对市场营销的指导意义。希望这方面的研究能够为电力营销中的决策分析提供有力的支持。     

数据挖掘技术在电价预测中的应用

简要叙述了数据挖掘技术的特点,分析了影响电价的因素,提出了一种基于数据挖掘技术的电价预测方法。该方法将电价用市场供求关系、上网竞价发电功率、用户负荷需求、燃料价格、物价指数和消费水平等元素来表征,并考虑了不同电价影响因子的影响程度。利用数据挖掘中的相似性搜索技术,引进权重系数对所搜索到的匹配电价序列进行加权平均,进而得到所预测的电价值。最后举例说明了该方法的具体应用过程。     

加拿大安大略省电力改革失误浅析

对 2 0 0 2年加拿大安大略省电力改革受挫事件进行了分析 ,指出发电容量相对不足和市场支配力的行使是造成此次改革失败的主要原因。目前 ,中国正在进行电力改革方面的积极尝试 ,安大略改革失误的教训会起到重要的警示作用     

Next-Day Peak Electricity Price Forecasting Using NN Based on Rough Sets Theory

Electricity price forecasting is an essential task for market participants in deregulated electricity market. This paper proposes an approach for next-day peak electricity price forecasting, since it is important for risk management and bidding strategy. In the proposed method, neural network (NN) is employed as the forecasting method, and its learning data is selected by using rough sets. Moreover, the creating method of learning data based on temperature fluctuation is also proposed for generation of new learning data in order to efficiently learn. This method is examined by using the data of Pennsylvania-New Jersey-Maryland (PJM) electricity market and The independent electricity system operator (IESO) market. From the simulation results, it is observed that the proposed method is useful for next-day peak electricity price forecasting. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

发电商利用电力期货规避现货交易风险模型

采用传统的期货价格决定理论分析了电力期货价格波动和远期现货价格预期的关系;在此基础上,根据期初现货电价和期货电价的数量关系详细阐述了发电商期货交易的策略选择、电力期货的套期保值机理以及电力期货的套利投机策略。在合理选择期货保值策略的情况下,电力期货将会减少发电商远期现货交易实际面对的电价波动幅度,并提高远期现货交易的预期收益。此外,电力期货的套利投机在增加发电商风险的同时也会提高其总收益。