浅析输配电线路运行的影响因素及其技术防治措施

国家经济的发展和社会的进步离不开电力资源的有效支撑,电能的传输和分配又离不开输配电线路,在整个电力系统中输配电线路作为"大动脉"和"毛细血管",负责把电能资源输送和分配到用电客户终端,作用是非常大的。如果输配电线路在运行的过程中出现故障问题,将会严重的影响广大电力用户的正常用电,另外也会造成供电企业严重的经济损失和社会形象,所以电网经营企业需要加大对输配电线路及其设备的运行维护,确保电能的传输和分配。本文作者在供电企业工作多年,有着丰富的工作经验,分析了输配电线路在运行过程中存在的影响因素,并结合自身的工作实践,总结了输配电线路运行维护的防范措施,以供广大电力同行借鉴与参考。     

浅析输配电线路运行的影响因素及其技术防治措施

国家经济的发展和社会的进步离不开电力资源的有效支撑,电能的传输和分配又离不开输配电线路,在整个电力系统中输配电线路作为"大动脉"和"毛细血管",负责把电能资源输送和分配到用电客户终端,作用是非常大的。如果输配电线路在运行的过程中出现故障问题,将会严重的影响广大电力用户的正常用电,另外也会造成供电企业严重的经济损失和社会形象,所以电网经营企业需要加大对输配电线路及其设备的运行维护,确保电能的传输和分配。本文作者在供电企业工作多年,有着丰富的工作经验,分析了输配电线路在运行过程中存在的影响因素,并结合自身的工作实践,总结了输配电线路运行维护的防范措施,以供广大电力同行借鉴与参考。     

谈电力客户无功补偿运行管理中的难点

随着社会经济的不断发展,我国的电力事业在不断繁荣,电力客户对用电的质量方面提出了更高的要求,因此,供电企业为了实现一定的经济效益与社会效益就必须做好电力运行管理工作。其中,做好电力客户无功补偿运行管理对整个供电质量的保障以及供电企业经济效益的实现有着极其重大的意义。基于此,本文对电力客户无功补偿运行管理中存在的问题进行了相关的探讨,并有针对性地提出了建议措施,以期为电力企事业单位的供电运行管理提供参考。     

基于大数据的新型电力系统网络信息安全防护策略研究

为了提高电力信息系统的性能，为居民和企业用电提供更加优质的服务，现以大数据时代为背景，提出一套行之有效的新型电力系统网络信息安全防护方案。根据新型电力系统的功能需求，分析新型电力系统网络安全管理过程中出现的问题。在完成对新型电力系统网络安全构架设计的前提下，从电力信息海量数据存储、电力信息海量数据检索、电力信息数据安全监控等方面入手，对系统网络信息安全的有效防护提出建设性的建议。     

基于大数据分析的客户电费风险预测及防控

客户既是企业最大的财富,也是风险的最大来源,拖欠电费、违约用电等行为时有发生。在交易过程中对客户信誉信息收集调查和风险评估,制定针对性的防范和服务策略,对企业具有非常重要的作用。为了降低电费回收风险,提高企业经营效益和管理手段,需要对客户进行评价分级,电力企业可以利用现有资源和数据,建立客户电费信誉信息档案,为客户提供差异化的服务,并规避风险。以营销业务应用系统中客户的海量历史用电数据为依据,再借鉴客户经理、催费员等电力人员工作经验,梳理风险用户的业务规则,并构建多维度的电费风险分析指标体系。通过机器学习的大数据分析方式对用电行为与电费风险之前的潜在关系进行研究,实现对风险用户的精准定位。     

一种基于图的电力数据可视分析方法

将可视化分析技术应用于电力系统可以有效地解决由电力系统发展带来的海量电 力数据分析及显示等问题,从而辅助电力部门进行决策。针对城市电力数据,提出了一种基于 图的电力数据可视分析方法。首先对城市供电数据进行预处理;然后对城市供电网络进行建模; 最后根据可视化原则针对城市供电网络中的多种电力数据设计不同的可视化方法进行可视化与 分析。根据合肥市某区域的电力数据的案例分析,表明该方法可以有效地反映某一区域的电力 系统运行状态和电力客户分布情况。     

基于需求响应的家庭节电省电优化策略研究

电力需求的日益增长给电网发电及输电环节带来了巨大挑战,配用电网负荷率的增加也给电力系统正常运行带来了安全隐患.运用智能电力需求响应技术,有效整合用户侧电网响应潜力以提升电网运行的安全性、稳定性和经济性值得深入研究.基于智能用电双向交互技术,在满足用户用电要求的基础上,最大限度满足用户舒适度及电网调峰需求为目标,提出了居民侧负荷参与电力需求响应的家庭用电优化方案,重点提出了节电省电控制策略,有负荷转移和负荷调控两种方法,可为家庭提供系统的、全面的省电措施.结合提出的控制策略,基于Matlab平台进行具体仿真,通过波形和数据的分析,详细阐述了需求响应控制策略的要点和价值,也为以后的技术发展提供了数据信息.     

电力系统继电保护实用技术应用分析

电力能源是我国现阶段最主要的能源,是我国经济建设和居民日常生产及生活中重要的能源供给。电能从产生到使用经过了发电、输电、变电、用电等多个环节,为保障国家工业用电、商业用电、生产生活用电的安全,同时为了确保整个电力系统网络的正常运行,在电力系统运行过程中,采用继电保护是非常重要的措施。随着社会的发展,电力系统的供电可靠性对社会的影响越来越大,在电网发生故障后,尽快查明故障情况、快速恢复供电显得越来越重要。基于此,从继电保护的基本概念着手,通过对110kV智能变电站继电保护措施的分析,研究继电保护技术在电力系统中的实际应用。     

电力需求侧管理与错峰用电分析浅谈

结合当前国内用电形势和供电企业具体的业务特点,以及电网建设的发展趋势,阐述电力需求管理与用户行为引导的关系,以及供电企业如何进行客户用电行为分析,制定和优化电力需求侧错峰用电方案,实现错峰用电的精细化管理。通过已知历史和未知预测等各种复杂环境进行分析,根据供电企业的业务错峰方案所需的条件及流程,构建错峰用电方案的算法模型,并以此为基础设计出有效支撑供电企业业务开展的电力需求侧错峰分析报告以辅助企业决策提供支持。     

浅析加强高耗能企业用电检查的必要性

高耗能企业是我国电力能源的主要耗能大户,这些企业在经营和生产过程中每天会消耗大量的电能,同时,这些高耗能企业也是电力用户中的缴费大户,是企业电费收缴的主要经济来源。但很多高耗能企业在用电过程中不能做到科学用电,存在偷电和窃电行为,严重损害到供电企业的经济效益。因此,为了更好的确保电力系统运行的安全性和经济性,就需要供电企业切实做好高耗能企业用电检查工作,切实提升供电质量,杜绝偷电和窃电行为。本文主要结合企业实际情况,就加强高耗能企业用电检查的必要性和对策进行分析,希望通过本次研究对同行有所助益。     

基于大数据的电力信息技术发展探讨

电力行业大数据是综合电力企业生产、运营及销售等数据的信息系统,也是近年来电力发展的重要方向之一,如何提高大数据的分析利用能力也成为了电力企业发展中亟待解决的问题。本文主要阐述了大数据的定义及其对电网发展的影响,分析了电力企业业务信息中的大数据,重点研究额大数据的电力信息技术发展,以期为电力信息技术的发展提供理论指导。     

大数据环境下的电力客户服务数据分析系统

作为电网企业对外服务窗口,电网客户服务中心需要整合企业内部各种异构数据资源、存贮和分析海量的客户服务语音信息和 WEB 服务信息。如何对电网企业各类数据进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。首先分析了大数据的特征和大数据的关键技术,其后,设计了大数据时代下的电力客户服务数据分析系统,提出了系统的数据体系架构,设计了系统功能,总结了系统的关键技术和算法,该系统利用大数据技术和数据仓库技术集中存储、管理和应用电网数据,通过元数据管理实现统一的数据服务平台,使用Hadoop数据库作为非结构数据的存贮平台和数据分析与挖掘的支撑平台,基于CDC数据仓库ETL模型设计数据仓库 ETL 构件,在数据展示层使用多维数据分析技术。最后,综述了系统应用案例,实践表明,系统具有成本低、扩展性较好、可靠性高、并行分析等特点,可以大大提高电网企业的客户服务水平。     

电力客户标签体系的研究

针对当前电力体制改革的深入推进,以及电力客户移动化、智慧化和碎片化的能源消费需求,中心利用大数据技术构建了一套先进的电力客户标签体系,制定了按照自然人和组织两个主体的标签层级和划分维度,构建了全方位的电力客户标签体系框架,为精准描绘客户画像,提高对电力客户的全面认知奠定基础。形成了电力客户标签体系的管理机制和流程,确保体系运作高质高效。创建了电力客户标签体系的应用能力框架,并从精准营销、优质服务和风险防控三个方面列举了应用开发项目。电力客户标签体系的研究和实际应用不论在供电企业内部管理还是提高客户满意度上都取得了积极成效,成为供电企业创新发展的关键技术支撑。     

大数据技术在智能充电桩网络系统中的应用

当前智能充电桩网络系统中的数据具有“大数据”的典型特征,即数据源、数据类型丰富、数据量庞大且增长迅速,而传统的数据处理技术无法有效处理这些数据,大数据技术可以很好应对此场景。大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,电网企业整体运营调度中起到非常关键的促进作用,对建立安全可靠高效的充电桩网络具有重要意义。本文初步探讨了大数据技术以在智能充电桩网络系统中的具体应用,分析了智能充电桩网络系统与大数据之间的关系,详细阐述了智能充电桩网络大数据处理平台总体架构的设计思路,并展开描述这其中所使用到的关键技术点,最后着重分析了大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,企业整体运营调度中的具体应用。大数据技术能促进充电桩网络向智能化方向发展,为建设安全高效便捷充电桩网络提供切实保障。大数据技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。     

面向电力大数据的云审计研究与应用

随着电网数字化转型的深入开展,电力大数据时代悄然而至,也为电网企业的内部审计带来了挑战,大数据等新技术的推广应用为革新审计模式开拓了新的思路。在此背景下,基于信息融合技术和数据挖掘技术,本文搭建了具备“开放、融合、动态、智能”特点的面向电力大数据的云审计平台,实现电网全业务领域审计数据资源共享。借助该平台,审计人员可以及时、准确地获取数字化审计需要的全业务数据,实现跨系统、跨业务数据分析,并可通过自主搭建审计分析模型,捕获疑点,筛查线索。通过配网项目全过程监督评价模型实践应用,充分验证了云审计可以有效提升审计效率和质量,对防范和化解电网企业经营管理风险起到了积极的促进作用。     

电力企业大数据应用分析

基于电力企业组织围绕“大云物移”等新兴技术,立足岗位、立足专业、立足企业开展项目创新,本文重点关注了企业大数据现状与对下一步发展方向的影响。随着数字时代的到来,数字已经成为企业运营的基本要素,是企业发展的重要驱动。大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测,在诸多领域,大数据发展正引致颠覆性创新,随着建设“数字中国”的浪潮推动,国家电网也提出了要建设“数字国网”的新要求。大数据作为一个很好的视角和工具,从其拥有的数据规模、数据活性和企业运用、解释数据的能力即可判断公司的核心竞争力。通过电力系统大数据与运营监测分析、同业对标及卓越绩效管理与评价的有效结合,从管理、运营和战略方向等方面提出了大数据能为电力企业提升核心竞争力提供可靠价值。     

探析大数据在电力企业人力资源管理中应用

大数据时代下信息技术已经渗透到企业管理的各个方面,人力资源管理与大数据的融合,有助于电力企业从人力资源管理特征出发,充分发挥人力资源管理综合效益。本文基于大数据特点和应用价值,从原始数据、能力数据、效率数据和潜力数据等四个方面分析人力资源管理数据观,重点探讨大数据在进行人力资源规划、加强人才选聘与培养、促进薪酬绩效管理及优化组织机构和用工管理等方面的应用,并剖析大数据与企业人力资源管理深度融合应用所需基础条件,包括建立人力资源工作者大数据意识、搭建人力资源大数据信息平台及提升人力资源工作者数据分析和应用能力等。通过大数据平台搜集、挖掘人力资源相关数据,促进人力资源管理各个模块有机融合,将会为企业长远发展提供更加强劲的人力资源保障和人才支撑。     

国外电力企业大数据需求侧应用分析

针对大数据技术的研究和实际应用,总结了国外企业大数据技术的实际应用现状。在国外企业大数据需求侧管理应用中,介绍了法国电力公司、美国巴尔的摩燃气电力公司、美国南加州爱迪生电力公司和德国意昂电力公司四大能源企业大数据技术的应用主题和管理模式。通过上述介绍,在数据平台建设、数据管理和数据分析应用三个方面总结了各类大数据应用的启示,即集中建设统一大数据平台,并采用云部署方式是企业目前大数据平台建设的主流方式;统一数据标准规范有利于数据共享与数据管控,实现数据资源价值最大化;大数据分析应用有两个特点：一是大数据分析应用应紧紧围绕业务需求,以专业级应用为重心,配备充足的人力资源,准确聚焦业务痛点,快速解决业务实际问题。二是企业应结合业务特点和发展要求开展基础技术和基础应用方面的研究,为专业级分析应用提供服务和支撑。     

基于大数据的电网规划精益分析平台研究与应用

随着新能源的大量接入和用户的广泛参与,电网企业的数据呈指数级增长,电网规划部门迫切需要运用大数据的分析手段提高规划决策的精准性。本文以地市供电公司的实体业务为切入点,基于地理位置信息,在数据融合贯通的基础上,运用数据可视化技术多维度动态展示地区电网负荷分布和电网供给能力,辅助规划人员快速发现负荷分布规律和电网薄弱点。运用大数据分析挖掘方法构建基于负荷特性分析的负荷预测模型,支撑电网项目和运行方式安排。打破电网负载问题的单一评价方法,建立可度量的电网综合评价体系及模型,为电网项目统筹提供量化依据。基于大数据的电网规划精益分析平台通过电网负荷可视化展示,有效提升了电网诊断分析效率,运用大数据分析方法提高了地区最大负荷的预测精度,实现了电网问题的数字化评估,提高了电网规划投资决策的精准性。     

基于大数据的烟草企业信息化战略布局研究

为了提升烟草企业自身的生产、经营、决策和管理的水平,做强品牌,做大企业,做实市场,本文基于大数据技术,结合企业数据应用现状,从数据管理、品牌定位、物流运营及市场投放层面着手,提出了烟草企业如何借助数据分析调整战略布局。应用大数据技术后,烟草企业通过清晰客户需求,实现品牌精准定位,运营模式由规模性制造转向为个性化定制;通过掌控业务流程、品牌营销、市场竞争等方面的数据,实现市场的支配,企业决策方式由业务驱动转型为数据驱动;通过内外部数据采集、筛选、存储、分析和决策,以支撑预测、辅助决策,实现决策机制由被动式演变为预判式。