简介:摘要就电力企业而言,属于基础性能源类的企业,电力的价格长时间是国家局所决定的,是一种盈利不多的企业,而伴随着有关电力生产水平价格的升高,生产经营投资多等情况,电力企业在实际经营的过程中具有较多的困难,针对这种情况,电力企业应该进一步提高营销收益,进一步加强抄表收费工作的实施,增加对于资金的回收,确保资金都能够回笼。然而在具体的电力营销中,由于收费抄表工作模式不够先进,管理不科学等情况,导致抄表收费工作效率不高,还具有部分窃电情况,对电力企业效益的提高造成了重大影响,针对这种情况,此文详细分析了现阶段抄表收费工作效率的重要影响因素,提出了电力营销中抄表收费工作效率的有效措施与方法。
简介:摘要就电力企业而言,属于基础性能源类的企业,电力的价格长时间是国家局所决定的,是一种盈利不多的企业,而伴随着有关电力生产水平价格的升高,生产经营投资多等情况,电力企业在实际经营的过程中具有较多的困难,针对这种情况,电力企业应该进一步提高营销收益,进一步加强抄表收费工作的实施,增加对于资金的回收,确保资金都能够回笼。然而在具体的电力营销中,由于收费抄表工作模式不够先进,管理不科学等情况,导致抄表收费工作效率不高,还具有部分窃电情况,对电力企业效益的提高造成了重大影响,针对这种情况,此文详细分析了现阶段抄表收费工作效率的重要影响因素,提出了电力营销中抄表收费工作效率的有效措施与方法。
简介:摘要:随着我国电力系统的建立,以及电力系统在最近几年里的发展,负荷预测的作用将会越来越突出。电力系统的调度运行还有生产在很大程度上会受到电力系统负荷预测结果的影响,负荷预测结果的准确性越高,电力系统运行的安全性与稳定性越好。不过,在短期电力负荷预测的过程中,传统模型已经没有办法既考虑到负荷数据时效性,又考虑到负荷数据非线性这两个主要的特点。因此,本文对基于深度学习的LSTM长短记忆神经网络的电力负荷预测方法进行了研究,并使用该方法对电力负荷值进行了计算,基本上可以确定LSTM网络在预测电力负荷时误差是最小的,所达到的预测效果也是最好的。
简介: 摘 要 在当前各高校的具体授课过程中,学生们所接受到的电气自动化技术专业知识,将会对学生们的整个职业生涯给予重大影响。所以,这就要求高校教师们应该对相关的电气自动化技术专业的相关企业的产业结构进行了解,并且要去了解当前社会对电气自动化技术专业的职业需求与人才需求,并且去制定相关的电气自动化技术产业的相关的工作目标等,教师们应该将近几年的电气自动化专业学生的工作经验及时的进行反馈,并且积极的对其进行归纳和整理,从而将电气自动化技术专业的相关课程的改革工作落实到相关的具体实践工作当中,从而提高电气自动化技术专业的教学质量,促进高校树立良好的职业口碑。