简介:摘要现阶段我国电力行发展进程向前推进的速度是比较快的,与此同时在我国人民生活质量水平得到一定程度的提升的基础上,自然也会对电力资源的利用提出更高的要求,但是在现阶段我国电力使用相关工作进行的过程中,仍然是暴露出来了一些问题的,特别是在电力使用及输送相关工作进行的过程中,出现窃电问题的几率是比较高的,在现阶段我国电力供需矛盾较为尖锐的情况之下,怎样才可以使得用电监察工作在防窃电领域中将各项性能充分的发挥出来,成为了我国电力行业发展进程向前推进的过程中需要解决掉的一个问题,笔者依据实际工作经验分析现阶段我国窃电领域中存在的问题,并自此基础之上提出解决措施,希望可以在今后相关的工作人员对这个问题进行研究的时候起到一定程度的借鉴性作用,最终在我国社会经济发展进程向前推进的过程中做出一定的贡献。
简介:摘要现阶段我国电力行发展进程向前推进的速度是比较快的,与此同时在我国人民生活质量水平得到一定程度的提升的基础上,自然也会对电力资源的利用提出更高的要求,但是在现阶段我国电力使用相关工作进行的过程中,仍然是暴露出来了一些问题的,特别是在电力使用及输送相关工作进行的过程中,出现窃电问题的几率是比较高的,在现阶段我国电力供需矛盾较为尖锐的情况之下,怎样才可以使得用电监察工作在防窃电领域中将各项性能充分的发挥出来,成为了我国电力行业发展进程向前推进的过程中需要解决掉的一个问题,笔者依据实际工作经验分析现阶段我国窃电领域中存在的问题,并自此基础之上提出解决措施,希望可以在今后相关的工作人员对这个问题进行研究的时候起到一定程度的借鉴性作用,最终在我国社会经济发展进程向前推进的过程中做出一定的贡献。
简介:摘要随着我国电力市场的发展,电力客户行为分析不只局限于电力消费的分析,基于大数据技术的电力客户用电行为分析能提高电力系统的运行效率,为客户提供更优质的服务体验。大数据技术的使用可体现在电力系统运行的各种环节,能拓展电力客户规模及群体。基于大数据技术展开对电力客户用电行为的分析能体现大数据技术在电网公司的实际应用情况,电网公司对大数据技术的实际情况进行了解,能提高电网公司对大数据技术的理解程度。本文揭示基于大数据技术的电力客户行为分析体系,对不同的电力客户行为分析进行阐述,并对大数据技术的实践情况进行探究,指出大数据技术的使用现状和电力客户用电行为分析的优势,为电网公司的实际运行提供基础。
简介:为了协助供电公司对用电客户的行为进行准确描述,进一步指导发电端合理、有效地调整发电策略,提出了一种基于SparkR的并行化K-means聚类算法对台区用电行为特性和用电负荷特性进行分类和分析的方法。文章通过提取南通市供电公司全量台区的用电数据,进行一系列清洗、归一化等处理后,依据台区的用电负荷曲线特性,利用R语言平台和Spark计算引擎实现K-means的并行化处理,对台区进行分类,最终得到4类不同用户及其用电特性,并结合地市的地域特性针对不同类型的负荷曲线进行了验证及分析。对典型用户的信息核验与验证结果表明,文章所提方法聚类分析结果的准确率可达95%以上。
简介:摘要目前,东莞供电局用来支撑用户对信息系统需求申报、问题处理等问题的系统为信息服务平台,而该平台目前存在的主要不足是没有对处理工单的分析及展示功能。为了改善这一不足,我局信息中心自主研发了用户行为分析系统,实现了对信息服务平台工单的分析及展示功能,本文主要工作是对该系统的数据存储进行综述。