新电改背景下电力用户信用风险预警模型与评价方法

在新电改背景下,正确合理地评估电力用户的信用风险及提出预警,是决定供电企业进一步发展的重要因素。为了进一步地开展电力用户履约信用评价,帮助供电企业权衡电力交易时的风险水平,研究了电力用户信用风险评价原则和指标,并从该指标入手,基于随机森林算法构建了电力用户的信用风险预警模型,从企业市场风险、财务风险、信用风险、运营风险和结算管理风险对电力用户的信用风险进行了评价,有望完善电力市场交易机制,促进资源合理高效分配,使得电力行业在信用体系的保障下健康发展。     

工业用户电能质量需求识别与服务策略研究

充分挖掘用户数据价值识别用户电能质量需求，推进差异化增值服务对提升用户满意度和电网公司竞争力具有重要价值。首先，基于多维用户数据，引入用户画像理论，建立了多维度优质电力用户画像标签体系，以识别用户电能质量需求；其次，利用K-means聚类算法进行优质电力用户群体画像，实现用户群体划分，基于前景理论量化用户电能质量需求，并以此为依据开展差异化增值服务套餐设计。最后，通过案例分析验证了其合理性和有效性。     

基于数据驱动方法的疫情阶段电力用户负荷特性画像模型

电力用户负荷画像建模是一种面向用户的、通过挖掘用电数据中的负荷特性建立差异化画像标签的重要方法,现有研究方法多侧重于画像方法的研究,而缺乏完善的负荷特性标签体系.文章提出了一种基于数据驱动的负荷特性分析通用方法,从调度部门最关注的用电规律性、平顺度、负荷调控能力以及疫情影响度四方面构建负荷特性标签体系.首先,采用模糊C...     

考虑电能使用行为的用户碳画像研究

随着我国提出“碳达峰、碳中和”的双碳建设目标,节能减碳成为当下的热点问题。用户碳画像对电力公司分析居民用户的电能使用行为,制定合理的电能减碳调控措施具有重要意义。为此,对基于电能使用行为的用户碳画像标签体系和画像方法进行研究。首先对用户多维用能数据进行搜集和筛选;然后根据筛选后的用户电能使用行为数据,结合画像目的,从用户减碳负荷特性、用户低碳用电特性、用户电能产消碳特性3个维度设计用户碳画像的标签体系;再将子标签进行数据处理并对各类综合指标分析得到各维标签数据。最后通过使用k-means聚类算法判断并确定用户的所属簇别,以三维散点图进行展示;再根据标签体系计算获得用户的减碳综合指数并以柱状图进行展示,实现了用户碳画像的可视化呈现,反映了用户电能减碳的综合能力;通过选取典型用户对比实施减碳措施前后的碳排放量,验证了所提方法的有效性。     

基于多维大数据的区域电力景气预警体系构建及应用

为提升经济发展新常态下区域经济、电力景气监测预警的科学性和精准性,本文开展了基于多维大数据的区域电力景气预警体系构建及应用研究。在分析阐述常用的电力景气指数及预警方法的基础上,提出并构建了基于经济、能源、电力、环境等多维大数据的区域电力景气预警体系构建理论框架和模型,建立了涵盖用电景气指数、用户用电意愿指数、电力需求指数和电力行业景气指数的区域电力景气指数指标体系,阐述了指数的处理流程和应用方法。最后,基于河南省多维大数据,进行了实证应用分析,建立了河南省电力行业预警灯号,实现了对区域电力发展和景气情况的精准预警。本文研究成果对于政府部门、行业企业、社会公众监测区域经济和电力运行情况、开展能源电力经济关系分析研究具有参考和借鉴意义。     

优化电力营商环境背景下电力供应商画像研究

为助力优化电力营商环境,推动电力企业与供应商打造现代化能源电力供应链,针对电力供应商画像应用展开研究。梳理用户画像的原则和流程,研究了优化营商环境下的画像数据特征,明确电力供应商画像研究思路,分别对工程类供应商、货物类供应商和服务类供应商构建电力供应商画像标签体系,并对标签体系进行了画像可视化呈现。最后在招标采购领域探索供应商画像的应用场合,为推动电力企业与供应商形成战略合作伙伴关系提供理论支撑。     

基于多维度电力大数据的高电压企业用户信用评估模型

为实现不同信用等级高电压企业用户的差异化营销和电价风险识别,提高电力企业的风险管控水平,提出 了基于多维度电力大数据的高电压企业用户信用评估模型.选取不同的原始凝聚点对企业用户的电网数据进行聚类分 析;采用数据清洗、数据集成、数据规范和数据转换４个步骤对电网数据进行预处理;通过计算用户用电特征的信息 增益,剔除错误数据,得到准确的用户用电特征;以守信能力为基础,建立高电压企业用户信用评价体系,设计基于 支付积极性的高电压企业用户信用评价模型;计算企业加权定期支付周期值,建立信用价值权衡函数,完成对高电压 企业用户支付信用的定量评价.实例测试结果表明,该方法能够准确获取高电压企业用户的用电特征,评价结果的准 确性较高,为电网公司规避支付风险提供了数据依据.     

基于信息增益与Spearman相关系数的电力用户行为画像

随着电力系统新技术的发展以及需求响应等灵活性政策的实施,传统的电力消费者正在逐步转变为产消者,其用电行为习惯也在逐步发生演变。在这一背景下,电力用户画像技术的运用可以有效把握电力用户用电特性,挖掘海量用电数据的潜在价值。本文提出了一种基于信息增益与相关系数的电力用户行为画像方法。首先,利用基于间隔统计量确定最优聚类数的k-means算法对电力用户用电数据进行了聚类分析。然后综合考虑特征有效性与冗余度,构建了特征集适应性评价系数用于选择最优特征集。最后通过遗传算法进行迭代求解得到最优特征子集,在此基础上对电力用户行为画像进行了刻画分析。最后的算例分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进 K-means聚类算法的行业用电画像∗

随着大数据研究的深入以及配电网自动化的建设,电力大数据日益得到重视.如何基于配电网大数据实现电网用户感知,支撑配电网相关业务,是当前电力公司关注的重点问题.首先对用户年行度数据进行预处理,通过改进K-means算法对用户用电数据进行聚类;随后结合用户所属行业信息,从用电特征对行业用电进行画像;最后基于实际数据实现行业用电画像,验证方法的有效性.     

基于凝聚层次聚类的电力用户服务方法

随着电网数字化转型工作的逐步推进,电力营销服务方式不断完善。为解决电力营销服务中存在的服务模式单一,用户体验差的问题,提出了基于凝聚层次聚类的电力用户服务方法。首先,对电力用户的电力数据与行为数据进行交叉分析,获得电力用户的典型数据特征;其次,采用凝聚层次聚类算法对电力用户进行分析,评估电力用户的偏好和用电趋势,并对电力用户进行画像。在此基础上,针对不同类型的电力用户制定差异化的营销服务策略,以提高电力用户的满意度。最后,在某城市应用该方法,其电力用户线上渗透率由38.2%提升至69.1%,用户满意度提升41.5%,其结果验证了该电力用户服务方法的有效性。     

电网公司风险管理与电力市场化改革

区域性电网公司,将在电网安全运行方面、经营管理方面和其它方面面临较多的风险。就这3方面风险中的电网的调度运行和安全控制、电网的规划、电网与电厂的协调、发电商的市场力、用户欠费、负荷预测的偏差、大用户直供、意识的落后、法律的不完善及市场规则等风险进行了分析,并提出了抑制或防范风险的建设性措施。     

基于大数据分析的县公司综合评价策略

提出一种基于大数据分析的县公司综合评价策略。以1780家县公司数据为基础,建立考虑统计分析、决策树分析、数据包络分析等大数据技术的指标挖掘策略;通过信息挖掘构建一套适用于县公司综合评价的指标体系。以经济因素和企业因素为规则,建立基于县公司聚类的差异化权重计算方法,实现对县公司差异化发展内生和外生因素的联合判别,克服综合评价结果解释的单一化。通过浙江省的实证化应用,验证了所提策略的有效性和实用性。     

批次电能表寿命预判系统设计与实现

为实现批次电能表故障预警及寿命预判,文中开发了一套批次电能表寿命预判系统,该系统通过对电力公司大量现场故障数据的清洗筛选,构建一套用于存储电能表可靠性关联数据模型的故障数据库,并在故障模型库的基础上,开展电能表数据统计分析、批量寿命预判及故障快速诊断等应用模块的开发.系统通过对16个不同厂家、不同型号、共计1020个到货批次电能表的寿命预判分析,其月阶段失效率偏差值低于20％.该系统可为电能表状态更换、故障诊断预警提供技术支撑,有效节省社会资源、缓解环境压力,同时降低电力公司现场运维成本.     

电网信息系统运行状态的风险预警技术研究

电网信息系统在持续工作条件下,运行状态的风险频次较高,文中提出一种基于信息聚类融合处理的电网信息系统运行状态的风险预警技术,构建电网信息系统运行状态风险评估的信息提取模型,对采集的电网信息系统运行状态评估数据进行统计聚类分析,结合模糊自适应C聚类算法进行电网信息系统运行状态评估和状态属性分类,提取反映电网信息系统运行状态风险特征的频谱参量,采用信息反馈调节技术实现风险预警评估。仿真结果表明,采用该方法进行电网信息系统运行状态的风险预警的可靠度较高,风险预警的准确率较高且误报率较低,实时准确性较好,保障电网信息系统的稳定运行。     

数据挖掘技术及其在电力系统中的应用

电力大数据下的数据挖掘技术应用贯穿于发、输、变、配、用各个环节,介绍了分类分析、关联分析、聚类分析和异常检测等智能算法在输电系统雷电预测、设备运行状态分析、配电系统运行故障预警及风险预测、用户用电行为特性聚类、电力市场行为分析、电力市场中负荷及电价预测等的应用。数据挖掘技术可显著提升电网运行效益,是未来智能电网发展的核心技术之一。     

基于复杂网络理论的主动配电网多级运行风险快速评估

主动配电网运行状态的时变性、网络元件的多样性和随机模糊性、自动化系统的主动自愈性对系统的安全稳定运行提出了新的挑战。将复杂网络理论应用于风险评估,建立了一套具有运行风险快速预警能力、多级运行风险分析能力、全面体现时空间及动静态运行风险能力的主动配电网运行风险评估体系。该体系依托主动配电网自动化系统及可信性理论等数学工具,能够对网络结构和元件的变化进行实时响应并给出定性和定量的多级运行风险评估结果以协助主动配电网调度工作,从而降低系统风险,防止大面积停电事故的发生。最后,通过实例仿真验证了所述评估方法的可行性、快速性、灵活性和适用性,为复杂网络理论在电力系统中的应用提出了新的研究及应用方向。     

基于售电市场成熟度和用户分级的差异化服务策略

在解读“新电改”政策的基础上,借鉴国内外售电侧改革经验,基于市场成熟度分级和电力客户价值分级,针对售电主体参与市场竞争的服务策略开展研究。首先明确了售电公司的分类及特点,研究得到不同类型售电公司参与市场竞争的方式,然后构建了售电市场成熟度理论体系和电力用户价值分级模型,最后以客户需求为导向,并结合售电公司所处的外部竞争环境,提出差异化服务策略,为售电公司运营提供战略储备和理论支撑。     

供电企业风险指标体系及多级风险评估模型

市场环境下供电企业面临着各种各样的风险,风险需要进行量化分析,以便在此基础上进行有效的风险规避,这方面的研究工作在我国刚刚开始。本文针对供电企业的各种风险源,建立了一套风险分析指标体系。在此基础上,利用层次分析法与灰色理论构造了多级评估模型,以实现对供电企业各种风险的综合评价。通过算例分析,表明该方法对供电企业的风险评价具有较好的适用性。     

基于多传感器数据融合的档案存放安全性预警系统研究

针对目前电力档案存放安全性预警工作存在的信息反馈滞后、预警干预机制不完善、风险管控能力较弱等问题,开发了一款基于多传感器数据融合的档案存放安全性预警系统。通过构建面向多维参数的传感器集群网络,引入改进过的多传感器数据融合算法并融入预警分类器建立面向电力档案的动态预警模型,在MATLAB2016b环境下进行模型效能仿真验证,较好解决了多维应用背景下的电力档案存放安全性预警过程中人力耗费与实际效能失衡、信息反馈滞后等问题,具有动态预警精准、泛化预警能力强、风险管控变化趋势预估效率高等优势。以国家电网某省电力公司为效能评价载体,利用VS2012平台开发了验证环境并对模型进行了实证分析,分析结果表明,所提模型可以实现全方位的电力档案存放安全性动态预警,在预警实时性、模型拟合度、信息过载处理效率等方面具有明显优势。     

基于停电风险评估的城市配电网应急预警方法

应急预警是城市配电网应急管理所必备的重要基本功能,其核心工作是评估各种突发事件对电网的威胁程度,进而评定相关预警级别并发布预警信息。文中研究并提出了一种城市配电网应急预警方法,通过分析各类突发事件引发的设备停运概率,计算出突发事件下配电网停电风险,并以此为判据确定突发事件预警级别。该方法考虑了应急调度措施的作用,所构建的停电风险指标具有明确清晰的物理意义,可用于优化设计应急预防和处置方案。以IEEE标准系统为算例说明了所提出的方法的工作流程和实用性。