供电企业业扩报装工作流程的优化方法探析

供电企业业扩报装工作中,报装速度不高是一个十分普遍的问题。随着电力企业的市场竞争日趋激励,如何提高供电企业业扩报装的工作效率成为了企业的重点课题。首先分析了影响供电企业业扩报装效率的因素,之后提出了业扩报装工作流程的优化方法。     

业扩报装与供用电优质服务的关联性探讨

随着我国经济与社会的不断发展,我国电力事业在近些年得到了较为长足的进步,这种进步体现在我国电力事业服务的各个环节中,业扩报装与供电优质服务自然也不例外,针对我国电力事业发展现状,本文就业扩报装与供电优质服务的关联性进行了具体研究,希望能够以此推动我国电力事业的进一步发展。     

电力领域中业扩报装工作质量优化分析

文章首先针对当前电力领域中业扩报装工作特征进行了深入的分析,从电力企业内部的支持性规章制度,一直到当前对于业扩报装工作展开的重点改善都有述及。而后进一步对业扩报装工作未来的方向,以及应当进一步深化的质量优化展开讨论,对于切实提升业扩报装工作质量有着积极意义。     

试论加强业扩报装工作管理的有效策略

随着现代电器日益增多,用电量成逐年上升的趋势,并且用户对电力的要求也越来越高,安全舒适用电是目前广大用户的基本需求,这离不开电力公司各项工作的顺利进行.业扩报装工作是电力公司一项基础性的工作,却又体现了电力公司的工作效率和服务意识.现如今电力公司普遍存在阶段性的诸如业务受理,方案制定,具体实施等一系列问题,加强业扩报装工作管理刻不容缓.面临当前的问题,本文对加强业扩报装工作管理的有效策略作了明确的阐述.     

浅谈客户导向的供电业扩报装集约化管理

根据供电企业的业务扩展与电表申报安装的实际情况,分析客户电力消费现实,提出构建以客户需求为导向的业扩报装集约化管理模式;建立分级管控体系、营配协同管控体系、项目经理制体系、统一验收标准体系、“三查”监督管控体系与“三电”差异化服务体系;采取相应的组织结构、营销手段措施,提高业扩报装效率与质量.     

影响电力业扩报装速度的因素及解决办法

每一个地方的经济发展和人们的生产生活都离不开电力,所以为了保证电力企业的供电品质是关系到经济发展和社会稳定的措施.同时供电效率受到了电力业扩报装业务的影响.只有大大的保证了电力业扩报装的速度,才能够更好的为社会的进步提供必要的电能,实现扩展的电力营销渠道.可是对电力业扩报装速度的影响速度非常多,只有找到这些因素进行研究,才能更好的保证电力企业业扩报装的速度,使供电企业为社会提供需要的电力.文中对这些因素进行研究,同时再这样的基础上提供解决办法.     

GRU结合STL分解的短期电量预测方法

基于循环神经网络的模型具有出色的捕获非线性关系的能力,在电量预测中具有良好的性能。但它无法完全捕获历史信息,影响了预测结果的准确性。为了解决这些问题,提出了一种门控循环单元（GRU）模型结合STL分解的方法。评估结果表明,该方法能较好地捕获局部和全局信息,并具有比传统模型更高的预测精度。     

基于最优维数无偏灰色模型的电量负荷预测

为了提高电量负荷预测的准确度,在传统灰色模型和无偏灰色模型的基础上,提出了一种改进灰色模型,该模型选用对预测值影响最大的几组数据进行无偏建模,消除了传统灰色模型和无偏灰色模型中由于原始数据序列选用不当导致的偏差．经模拟运行,运用此模型所做预测值比传统灰色模型和无偏灰色模型所做预测值误差分别减小了3．11％和4．66％．这一方法已在实际生产计划中得到应用．     

残差灰色预测模型在电量预测中的应用

为提高电力负荷预测的准确性,在灰色预测的基础上,建立了残差灰色预测模型经对邯郸地区用电量的预测分析．该模型预测精度明显提高。     

解析法在安徽电网中短期电量预测的实证研究

为了提高中短期负荷预测的准确度,本文尝试采用解析法对安徽电网中短期用电量开展预测研究。研究结果显示,解析法与传统的延伸预测法相比预测产生偏差的幅度最小,是一种有效的中短期电量预测的基本方法,适宜于安徽电网月度全社会用电量预测。     

基于SOM-RBF神经网络的用电量预测模型研究

随着我国电网建设的高速发展,从日常电力负荷变化趋势剖析未来年度用电量已经成为电网建设的关键问题之一。根据1997~2016年湖北省年用电量及其10个影响因子的数据作为样本,提出了一种自组织特征映射神经网络(Self-organizing Feature Maps,SOM)与多变量的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)结合的人工神经网络预测模型新方法。采用先聚类、再分类预测的方法,解决了由于RBF神经网络对于少量样本和训练样本点分散所导致的预测精度降低的问题,改进的神经网络泛化能力有所提高。结果表明:通过SOM-RBF组合算法进行预测,其相对误差维持在3%以下,平均相对误差为1.88%,预测效果较BP神经网络和RBF神经网络有较大的提升。这表明SOM-RBF组合算法可有效的用于用电量预测,具有较高的实用价值。     

基于用电影响因素回归的小区用电预测模型

根据小区用电数据特征,提出了一种基于用电影响因素回归的小区用电预测模型。居民用电量影响因素分为可预知因素和不可预知因素,可预知因素利用pearson积矩相关系数计算所对应用电量的偏相关系数。并用0.618优选算法选取最优可预知因素。不可预知因素通过可预知因素偏相关系数分配权重,最后利用最小二乘支持向量机得到预测模型回归方程。以某小区日用电量进行实际预测为例,通过与其他模型的比较,验证该小区用电预测模型在小区用电预测的有效性。     

基于分段模糊拟合方法的用电量预测研究

用电量的预测受许多因素的影响.为了得到比较精确的预测结果,对原始用电量数据进行平滑预处理,并考虑到影响园区用电量的主要因素,将其进行模糊化处理.借助分段模糊拟合预测方法进行拟合预测,通过对具体算例的分析研究发现,该预测方法能够较好地提高预测精度.     

基于GAELM神经网络的日前电价预测

针对日前电价预测问题,利用极限学习机建立预测模型.鉴于极限学习机在训练前随机产生输入权重和隐藏节点偏置,可能导致预测结果不稳定以及预测精度太低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的预测方法.首先利用遗传算法对极限学习机随机生成的参数进行寻优,然后根据优化后的参数建立基于GA-ELM的电价预测模型.最后以此模型对PJM电力市场的日前电价进行预测.结果表明,相比ELM和BP神经网络,GA-ELM具有更高的预测精度.     

业务流程再造(BPR)与发电企业管理

电厂、电网实施产权分离后，发电企业为了适应市场竞争，需要提高管理效率．通过对一般制造企业、发电企业管理状况的分析，结合业务流程再造管理思想，指出当发电企业为提升企业管理水平、实施全面的信息管理、进行较大规模的IT应用投资计划之前，应该首先对企业进行基于自身特点的业务流程再造计划．     

兼并浪潮下民族品牌的生存与发展

我国民族品牌经营惨淡,出现这种状况是因为政府缺少有效的监管机制以及企业对引资过程管理的疏忽。为此,提出完善各类法律法规、提高企业自身素质、树立正确的消费理念等促进民族品牌发展的对策。     

《用电营业管理》课程教学改革的探索与实践

本文结合高职高专的教育改革最新精神,对《用电营业管理》这门课程在教学目标、教学思路、教学内容、课程设计、教学手段、校企合作、实践训练环节安排、课程考核方法等主面进行了大胆的改革和尝试,摸索出一些经验和方法,以和大家探讨。     

校园某实验楼电能分项计量系统研究

为挖掘校园节能降耗空间,基于校园某实验楼用电能耗现状具体分析,提出了一套电能分项计量解决方案,为实验楼节能诊断提供主要依据.利用LabVIEW软件平台进行了电能分项计量系统的界面设计,并由软件编程直观地模拟了实验楼分项电耗情况监测.     

基于CPN网络的电力客户信用风险预测

在分析影响电力客户企业公司财务状况主要因素的基础上,将一种新型特征映射网络—CPN网络理论应用于电力客户信用风险预测,建立基于CPN网络电力客户信用风险预测模型.采用实际数据对模型进行验证,并将其与LVQ网络模型、BP网络模型和传统模型相比较,证明了基于CPN网络电力客户信用风险预测模型具有较高的精度和较强的实用性.