简介：创新创业在全球具有普遍性的巨大魅力，成为各国寻求新的经济增长点的法宝，也是创造就业岗位、提升国际竞争力的重要引擎。

简介：

简介：摘要电力系统分为发电、输电、变电、配电四个部分，电力系统运行过程中的实时性与动态性使其必然会产生大量数据，积极利用好这些数据可以给电力企业发展带来极大的便利，能够有效提升电力管理效率，增加电力企业经营效益。电力运营监控中心的总目标是电力企业的整体效率及效益，即基于五位一体的管理要素，通过关键流程环节的电力数据监测，及时发现跨业务、跨部门流程中的衔接短板，有效优化业务流程，增强部门协同性，促进电力企业综合管理体系高效运转。因而，电力企业要积极培训相关电力运营监测员，要求其积极展开对电力运营监测系统平台的学习，促进电力企业对数据的利用，从而为供电部门的供电服务工作提供支持。

简介：摘要：电力系统分为发电、输电、变电、配电四个部分，电力系统运行过程中的实时性与动态性使其必然会产生大量数据，积极利用好这些数据可以给电力企业发展带来极大的便利，能够有效提升电力管理效率，增加电力企业经营效益。电力运营监控中心的总目标是电力企业的整体效率及效益，即基于五位一体的管理要素，通过关键流程环节的电力数据监测，及时发现跨业务、跨部门流程中的衔接短板，有效优化业务流程，增强部门协同性，促进电力企业综合管理体系高效运转。因而，电力企业要积极培训相关电力运营监测员，要求其积极展开对电力运营监测系统平台的学习，促进电力企业对数据的利用，从而为供电部门的供电服务工作提供支持。

简介：摘要：我国科技水平的突飞猛进使得计算机技术水平也在不断发展，当前国家已经进入了大数据时代。在大数据时代的影响下，数据处理已经成为各个行业及企业的重要资源基础，数据处理能力也对企业发展和运营起到了至关重要的作用。其中运营监控管理体系的健全和完善也为数据高效处理奠定了基础。

简介：摘要：电力企业在经过长期发展已经实现了稳定持久的电力供应，并且在现阶段我国电力企业逐渐增多，电力市场也最开始的卖方市场，逐渐转变成了卖方市场，为保证电力企业能具有良好的发展前景以及发展规模，也就需要电力企业能通过有效的方式做好市场营销。而在目前的电力市场之中还存在着较多的问题影响着电力企业的营销效果。针对电力市场随机性、多变量和时变性的特点导致电力客户服务需求预测值不准确的问题，提出了一种基于大数据分析的电力客户服务需求预测方法。该方法依托于贵州地区的智能电网大数据，从区域商业价值和区域宏观经济角度来采集数据并通过挖掘其中的关联信息，建立了电力客户的细分模型;并在客户细分模型的基础上，使用BP神经网络算法建立了电力客户的需求预测模型。

简介：摘要：本文运用层次分析法建立客户电费风险预测模型，以"欠费客户催费顺序"为切入点，通过分析客户各类信息得到客户信用分数，对其电费回收风险进行分析预测，从而及时发现存在的电费回收风险点，通过营销策略调整降低风险，有效提高电费回收率，提升电力企业经营效益。

简介：摘要在网络信息技术的不断发展下，电力大数据的存储和分析已经无法满足日益增加的需求。为了满足电网数据的需求，基于云计算的数据分析系统被提出，云计算是一种在互联网基础上构建出来的计算方式，是一种全新的IT服务方式，可以实现资源的虚拟化，并根据实际需要对灵活扩展能力和动态部署进行计算。

简介：摘要：电力能源是社会的一项宝贵资源，电力企业中电力能源再生产与扩大再生产的顺利实现，就需要社会各界按时缴纳电费，确保电力企业供电成本资金的顺利回收。从再生产、可持续发展的角度而言，电力回收管理是现代电力企业一项重要工作。随着现代科学技术的发展，电费回收工作从传统的上门抄表模式逐步向基于互联网技术的在线收缴模式过渡，根据实际效果来看，互联网技术中大数据技术的充分使用，可以促进电费回收管理模式的彻底变革，减轻一线工人的劳动强度，大幅度提升回收率。

简介：摘要：随着经济和电力行业的快速发展，在电力大数据分析技术的应用下，智能电网的建设不断加快，促进了我国电力事业整体水平的提高。文章就面向智能电网的电力大数据分析技术进行研究。

简介：摘要：通过建立用电客户电费回收风险预测模型，免去了人工筛选的工作量，每个欠费客户都有相应的信用分数，工作人员可优先对信用分数较低的欠费客户进行电费催收，电费催收效率得到了大大提高。该模型可以建立对用电客户电费回收风险的长效观察机制，从被动催收电费转变为提前做好高风险客户的管控工作，采取针对性措施，如关注客户的日用电量，对确有需要的客户可缩短电费结算周期，以缓解其结算压力；对于信用等级过低、恶意欠费客户，可根据中国人民银行征信级别分类标准，将客户的电费回收信用等级与个人征信相关联，报中国人民银行备案。

简介：摘要：伴随着时代与社会经济的高速发展，电力事业取得不断进步，电费回收指标压力也越来越大，且电力营销系统缺乏智能分析欠费客户的功能，传统催费方式工作量大、回收效果差，具有较大的盲目性。论文运用层次分析法建立客户电费风险预测模型，以“欠费客户催费顺序”为切入点，通过分析客户各类信息得到客户信用分数，对其电费回收风险进行分析预测，从而及时发现存在的电费回收风险点，通过营销策略调整降低风险，有效提高电费回收率，提升电力企业经营效益。

简介：摘要：电力能源是社会的一项宝贵资源，电力企业中电力能源再生产与扩大再生产的顺利实现，就需要社会各界按时缴纳电费，确保电力企业供电成本资金的顺利回收。从再生产、可持续发展的角度而言，电力回收管理是现代电力企业一项重要工作。随着现代科学技术的发展，电费回收工作从传统的上门抄表模式逐步向基于互联网技术的在线收缴模式过渡，根据实际效果来看，互联网技术中大数据技术的充分使用，可以促进电费回收管理模式的彻底变革，减轻一线工人的劳动强度，大幅度提升回收率，故此，这种技术就应得以继续推广，让电力企业充分利用互联网环境中的大数据技术红利，从而促进电力行业的深入发展。

简介：摘要：电力大数据贯穿于电力产业的各个环节，依托电力大数据价值的深度挖掘，实现“数据转化资产”、“数据转化智慧”，以及“数据转化价值”，以大数据驱动企业创新化、智能化，助力电网迈进全景实时的电网时代已经到来。这会为电力工作者和其他行业从事大数据相关工作的研究人员和技术人员在工作中带来新的启发与认识。

简介：摘要：为解决智能电网电力大数据时代传统数据分析技术面临的瓶颈，对电力大数据分析技术进行了简要介绍。首先阐述了电力大数据的特征，在此基础上对电力大数据的分析方法进行论述，包括 ETL技术，数据分析技术和数据展现技术。期望通过研究能够对促进智能电网发展有所帮助。

简介：摘要：本文首先分析了电费回收管理中存在的现状问题，接着分析了加强电费回收管理的措施。希望能够为相关人员提供有益的参考和借鉴。

简介：摘要：随着社会的进步，电力行业也迅速发展起来。客观讲，电力企业需要重视电费催收问题，这影响着企业的整体运行，也关系着社会舆论，可见其重要性。应采用先进的方式，合理利用大数据进行分析，进而促进工作的效率，若继续采用传统方式催收电费，不仅工作量大，且脱离了时代发展，所以大数据分析技术应用于电力企业的电费回收是必然趋势。

简介：摘要：随着经济的发展，用电需求的增长，配电网规模也不断扩大，并朝智能化方向发展，在运行维护过程中产生了大量的数据。目前，在配电网的建设中，工作人员往往凭借自身工作经验对故障进行诊断，缺乏对相关数据的详细分析和全面考虑，降低了配电网的运行质量，影响了工作效率。若能合理利用电力大数据，将这些数据加以分析，则有利于全面、精准进行故障定位，提高配电网的供电可靠性。因此，本文将电力大数据引入配电网可靠性分析中，试图找出影响供电可靠性的具体原因，预测潜在风险，并给出提高供电可靠性的方案，为配电网运行管理提供建议及借鉴。

简介：摘要:近年来，随着大数据、云计算、物联网、移动互联网等技术的推广应用，国家电网公司信息基础设施建设发展迅速。这些信息基础设施产生了大规模的电力大数据，已达到Pb/EB/ZB，包括结构化、半结构化和空间矢量数据。电力大数据具有“4V”的特点，即容量大、类型多、价值密度低、变化快。随着大数据分析、云计算、人工智能等新技术的赋权，电力大数据将成为国家电网公司重要的战略资源和新的生产要素。

简介：摘要：电力企业发展过程中，电费报销是非常重要的管理内容。此外，在电力回收模式信息技术的影响下，从手工抄表逐步转变为在线付款模式。从实际应用效果来看，大数据的合理应用可以使供电企业实现理想的电力补偿效果，也可以使供电企业更好地为社会发展服务。