简介：摘要研究大用户的短期电力负荷预测问题，给出一种基于变权综合模糊推理的多模型综合预测方法。该方法首先引入基于质心相似度聚类的负荷模式分析算法，挖掘历史负荷数据中合群的典型负荷模式，并按相似性进行分组，同时剔除少量的离群异常记录;然后给出基于共扼梯度的RBF神经网络训练算法，分别对每类典型负荷模式建立相应的单元预测模型;最后利用基于相似度加权的多模型变权综合模糊推理策略，实现各单元模型预测结果的自适应融合。案例仿真验证了多模型模糊综合预测方法的可靠性。

简介：摘要在电网建设规模逐渐增加以及建设速度不断加快的时代背景下，电网系统的运行需要有强大的数据分析以及数据处理的能力，只有这样才能够有效确保电网运行过程中的安全性。鉴于此，本文就大数据平台电力负荷预测展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。

简介：摘要电力系统负荷预测是在掌握系统的运行特性、社会条件、自然条件、经济运行条件、负荷本身等规律的基础上，通过历史数据的建模对未来负荷发展变化进行的可靠估计。电力系统负荷预测是能量管理系统的重要组成部分。提商负荷预测精度可以提髙发电设备的利用率，实现调度部口的机姐的组合优化，同时加强经济调度的有效性。负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度的一项基础工作，其重要性不言而喻。基于此本文分析了数据挖掘技术的短期负荷预测。

简介：摘要针对光伏电源接入配电网，由于其出力的随机性会对电网造成影响，故基于多维环境数据对光伏出力进行预测。首先，通过主成分分析法将多维环境数据进行降维处理，选出三个对功率贡献率最大的成分；然后将主成分分析得到的结果作为输入层，利用BP神经网络进行功率预测；最后，通过算例验证所提方法的有效性和实用性。

简介：负荷预测是电力市场技术支持系统的一个重要组成模块，对电网的安全、经济运行具有重要的意义。负荷预测主要综合考虑系统的运行特性、社会影响、自然条件以及增容决策等因素，在历史负荷数据的基础上，进行一系列数学计算，在满足一定精度要求的情况下，得出未来某特定时刻的负荷值。传统短期电力负荷预测方法易受随机因素的干扰，尤其在小水电分布众多的地区预测精度不高。文章针对短期负荷预测的特点，将数据挖掘技术引入短期负荷预测中，并给出了系统的解决方案，可应用于小水电众多的电网环境或类似环境。实例运算表明该系统可有效地提高预测精度。

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。

简介：摘要随着社会进步、科技发展，国家电网建设规模逐渐扩大。电力公司逐步实现基础数据“一个源头”、业务流程“一套标准”，基于“营配调一张图”开展跨专业一体化应用，进一步提升协同效率和供电服务水平，全面推广95598客户报修定位、故障研判指挥、停电计划安排、业扩报装辅助制定、线损管理等协同业务应用，不断提升供电服务品质，促进公司专业管理和对外服务水平的全面提升。

简介：摘要如何提高抢修效率与抢修质量、降低故障发生概率，向客户提供持续、可靠、高质量的电能是展示公司服务品质的重要标准之一。本文基于历史工单数据，借助大数据分析算法构建工单预测模型，实现未来95598故障工单的月主动式预测分析，为专业部门在供电抢修服务过程中提供参考依据；通过聚类分析，构建故障抢修驻点最优分布模型，从而实现抢修距离最短，有效提高抢修效率与抢修质量；基于自然语言处理技术，对电力客户的投诉工单受理内容进行文本挖掘，从而了解当下电力用户投诉方面的问题，并有针对性的为不同类型用户提供差异化服务策略，满足客户日益增长的服务需求。

简介：摘要电力资源的高效利用是进行电力大数据特征研究的目标，电力大数据源于千家万户，用于千家万户，根据用户的应用需求，对电力资源进行数据分析和挖掘，从而全面提高用电保障和用电服务质量。电力资源预测是电力系统的重要组成部分，通过电力资源预测，可以发现电力使用的高峰与低谷，从而进行更合理的供配电，为广大群众提供用电保障；通过电力资源预测，可以找到电力发展水平与地方经济发展水平的关系，从而保障边远地区的电力建设投入；通过电力资源预测，可以了解电力基础设施使用状态，当预测结果突然与之前存在较大变化时，可以通过排除发现基础设施故障或问题。因此，建设电力资源预测系统具有重要的现实意义。

简介：摘要我国的经济社会不断发展，科学技术水平不断提升。网络信息技术是现代化技术的代表，随着网络信息技术应用范围的不断扩大，海量数据产生，人们进入到了大数据的时代之中。海量数据为电力负荷短期预测分析提供了新方法，建立数据模型进行分析，可以提高电力负荷预测的水平。本文将具体探讨基于海量数据下的电力负荷短期预测问题，希望能为相关人士提供一些参考。

简介：摘要现如今各领域的发展不断加快，供电企业市场化改革的不断深化，社会生产对电力需求的不断增大，为供电企业带来了发展机遇也带来挑战。电费是供电企业经济效益来源，加强电费回收管控能有效促进供电企业的良性发展。本文通过分析供电企业电费回收风险的成因，结合实际研究风险防范措施，以期提高电费回收水平，保障供电企业经济效益。

简介：摘要在大数据背景下，电力营销工作的开展存在着较多的不确定性因素，这些因素的存在使得电力营销的风险加大，因此开展电力营销风险预测工作显得非常必要，下面主要对大数据背景下的电力营销风险预测策略进行研究。

简介：摘要在大数据下，电力营销的不确定因素包括很多，因此营销风险是涉及范围最广的风险。预测电力营销风险一方面能够保障企业的市场地位，增强企业的市场竞争力，推动电力企业更好的发展，获得更大的经济效益；另一方面，预测电力营销风险能够推动人才、资源的可持续发展，为电力企业创造和谐的发展空间。电力营销风险管理包括广义和狭义两方面，在管理过程中必须要遵守量力而行、全面谨慎的两大原则。

简介：摘要： 大数据环境下，我国电力营销工作面临很多不确定因素，为电力营销带来很多风险。为保证营销工作的顺利开展，要对营销风险进行科学预测和防范，提高电力营销的效率和质量。

简介：摘要：智能电网是关键的发展前景，但在各个阶段的信息规划中，都涉及到电力数据。大数据时代的到来让每个人都明白了数据的价值，而电力数据信息的内容可以合理处理电网安全稳定问题，为电网运行控制提供支持。因此，有必要对电力数据管理和分析中的负荷预测分析及异常检测算法进行科学研究。

简介：摘要：近年来随着大数据、云计算等技术的兴起，供电企业加大了对配电网智能化运行管控中数据方面的研究投入，一方面借助电力行业市场化改革促进行业创新，另外一方面通过加入人才体系建设，形成产学研用的配电网发展格局，在“营配合一”概念的基础上，提出了智能配电网“营配调数据贯通”的概念，探索通过坚强智能配电网建设与配电网运行管控一体化协同发展，进一步提高我国配电网电能质量和供电可靠性，提升供电服务质量的新思路。

简介：摘要：在电力行业的快速发展和市场竞争日益激烈的背景下，采用数据驱动的决策和预测分析成为电力营销的重要工具。本文深入探讨了电力营销中数据驱动决策的实践方法和预测分析的应用策略。首先，分析了电力市场的当前趋势，包括需求的多样化和市场结构的复杂化，以及这些趋势如何影响电力营销策略。随后，本文着重介绍了数据驱动决策的基本框架，包括数据收集、处理、分析和应用等环节。在预测分析方面，重点讨论了基于大数据和机器学习的需求预测、价格预测和用户行为分析等方法。最后，结合具体案例，评估了数据驱动决策和预测分析在电力营销中的效果，并提出了实施建议和未来发展方向。

简介：摘要电力负荷预测方式不同，但是各有千秋，都有着优缺点以及适用领域，在最终确定预测方式时，要根据区域的实际情况，使用最适宜的预测方式，这样才能够保证预测花费的科学准确性，实现预期的预测目标。预测过程中，还应结合具体工作情况对预测的准确度进行评估，这样才能促进预测准确度的提高。本文主要针对负荷的主要类型和电力负荷预测的主要方式进行简要分析。

简介：摘要在对大数据技术展开分析的基础上，本文结合电力项目实际情况，对大数据技术在电力负荷预测中的应用方法进行了探讨，提出了大数据技术应用方案和电力负荷预测功能架构，对电力负荷预测模型和流程进行了分析，为关注这一话题的人们提供参考。

简介：摘要电力系统负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先的估计和推测。电力系统负荷预测是发电部门制定发电计划和燃料计划的首要工作之一，是电力系统调度部门保证系统安全、稳定运行的重要基础，是电力规划部门统筹电力系统发展的有力依据。数据挖掘基础理论主要包括规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习等，数据挖掘分析，能够利用已有事实，对预测未来的结果，做出有力决策。本文在分析数据挖掘技术的基础上，对电力负荷预测系统进行研究，研究了数据挖掘在电力负荷预测中的应用。