摘要：国网冀北电力有限公司营销服务中心按照“模拟交易、市场定价、单独核算、科学考核、绩效兑现”的实施路径,分析梳理可以价值化的关键业务,设计内部模拟收入体系并核定归集内部模拟成本,构建以部门为创效微单元的利润中心核算体系,清晰反映价值贡献。将内部模拟市场管理模式与考核紧密联系,建立健全工作保障机制,将经营压力有效传导至微观价值单元。实施内部模拟市场后,经济效益凸显,管理效率明显提升。

摘要：单相智能物联电能表是“泛在电力物联网”建设的重要载体,电能计量作为电能表最基本的功能,其精度一致性尤为重要。文中以某款主流单相智能物联电能表为例,通过对设计方案的分析,建立了基于Simscape的计量单元电路仿真分析模型,根据蒙特卡洛思想提出一种单相智能物联电能表计量精度一致性的评价方法,并提出了一种考虑元器件参数容差的计量精度一致性优化思路。结果表明,通过提升关键原器件参数的精度水平,可以使批次单相智能物联电能表的计量精度一致性有所改善。

摘要：传统作业系统在业务受理半径为3-6 km的范围内存在经济效益较低的问题。对此,针对“互联网+”环境设计新的电网营销项目一体化作业系统。仿真实验表明:该系统在业务受理半径为3000米-6000米的范围内的经济效益高于传统系统,有效实现了性能提升。

摘要：高低压配电柜是供配电系统中的常见装置,其母线的温度及电流监控是构建配电站智能化体系的重要基础。为此,文章以功能需求为研究起点,对监控装置的总体设计进行明确,并按照温度监控、电流监控两部分对具体模块进行设计与实现。结果表明:该系统能够实现对配电柜运行状态的监控,也能够对可能存在的异常情况进行警报,扩展维修维护的时间窗口,保障配电柜的平稳运行。

摘要：在电力系统发展过程中,窃电行为不仅会产生巨大的经济损失,还会引起火灾,影响电力公司的安全运行。为此,设计了基于无迹卡尔曼滤波的反窃电自动化检验系统。构建检验系统模型,根据模糊逻辑函数,计算卡方验证匹配参数。利用离散算法建立检验设备的系统状态方程和系统测量方程,加权处理信息噪音干扰。分析无迹卡尔曼滤波动状态,计算均方误差值,实现反窃电自动化检验。实验结果表明,基于无迹卡尔曼滤波的反窃电自动化检验系统准确率在98%以上,可保证电力公司的安全运行。

摘要：构建以新能源为主体的新型电力系统将面临尖锐的调节资源供需矛盾,电采暖负荷具有可时移特性,是优质的存量可调节资源。拟挖掘电采暖负荷调节功率作为电网辅助备用,针对风电功率预测偏差消纳问题,设计了负荷聚合商响应风电预测偏差功率的调度架构,构建了电采暖负荷群响应风电预测偏差功率的轮流调控响应策略以最大化消纳偏差功率,设计了电采暖负荷群-风电场算例系统,基于此对所提出的电采暖负荷群响应风电预测偏差调控方法的有效性进行了仿真验证,并分析了负荷群参与响应后的经济性。

摘要：电力企业处于供不应求的市场,为杜绝电力营销企业以生产作为引导观念的产生,提出基于数据挖掘的电力营销稽查业务监控管理系统设计方案,使稽查工作在满足合法、平等、全面的同时还具有高效性。首先以线损管理、客户服务、供电合同、计量管理、用电检查、电价电费管理以及业扩报装为稽查内容以及对象,在监控数据计算最小支持度以及最小置信度基础上,引入兴趣度概率,挖掘可信信息并去除不具代表性的数据,提升挖掘系统运行效率,并由支撑层、业务层以及管理层构建及可视化全景化为一体的监控管理系统。实验证明,设计的稽查系统存在较高的电价诊断精度,可以为电力营销工作者提供一定的稽查依据。

摘要：低压居民用户日均电量信息采集采用人工方式仅能分析已知的台区线损,无法精准判断电量异常数据。为了提高电量异常数据的判断准确率,减少工作人员的工作量,提出基于物联网技术的低压居民日均电量异常自动判断系统,分析电压、电流、电能表常见的6种异常情况,获得故障判断的条件和流程。系统分为硬件和软件两部分,硬件由数据采集、异常报警、数据报表和系统管理组成,软件部分则是由数据采样模块、自动报警模块、数据通信模块和数据显示模块组成。利用物联网技术中的交互器技术和智能云计算技术,多模块协作实现电量异常的自动判断。实验结果表明,所提方法能够及时发现居民用电异常情况,且异常判断准确率达到99%,提高了电量异常数据的判断准确率,可以指导检查人员处理异常情况,提高供电企业服务水平。

摘要：由于电力客户规模的不断加大,现有系统无法自主控制短信推送过程的流量与拥塞情况,致使系统的吞吐量低。为了提升系统吞吐量,设计了基于AGV技术的电力营销短信推送过程自主控制系统,其硬件单元由控制台、服务器、呼叫支撑平台等构成;软件模块为短信推送流量控制模块、短信推送拥塞控制模块与数据库构建模块。AGV技术主要应用在短信推送拥塞控制模块,用来消解电力营销短信推送拥塞情况。实验结果显示:与对比系统相比较,设计系统平均吞吐量在单连接背景与多连接背景下分别提升了59.82 Kbps与33.84 Kbps,充分证实了设计系统的有效性与可行性。

摘要：常规K-means自动校核方法校核时间较长,异常数据不能及时纠正,设计基于密度聚类算法的电力企业营销异常数据自动校核方法。采集电力企业营销的异常数据后,基于密度聚类算法选取自动校核参数,进而实现多类型保护的定值自动校核。试验结果表明:设计方法的自动校核时间更短,可以及时纠正异常数据,极具推广价值。