简介:中文摘要:随着现代计算机网络技术和现代网络通信技术的不断飞速发展,人们常常受到各种新型网络服务管理系统的严重影响。变化的结果是,中国中国网络商品交易市场的活跃用户群体规模和网络交易人员规模正在呈现出巨大的快速增长变化趋势。"网络交易"的这个概念一直影响着各行各业。根据中国互联网络信息中心(cnnic)网站发布的《第36次中国互联网发展状况统计报告》,截至2015年6月,中国中国网民浏览数量已经到达6.68亿,互联网网民普及率预计为48.8%。半年共累计新增注册网民1894万5千人。互联网对人们个人日常生活方式的直接影响进一步得到深化,从基于网络信息流的获取、通讯、娱乐多种需求的新型个性化服务应用,到与现代医疗、教育、交通等各类公共服务方式深度相互融合的新型民生公共服务。为了更好满足广大消费者对无线网络的各种需求,网络家装二手市场应运而生。今天我们就主要一起来详细分析一下二手交易服务平台的系统运行机制、独特服务优势以及对二手商圈的未来发展和商业引流模式有何重要影响。
简介:摘要:本文介绍了河北南网基本情况,以及开展现货交易面临的“硬缺电”,清洁能源消纳形势严峻,市场化改革诉求等问题,基于河北南网现货市场设计框架,重点给出了火电企业现货交易应对总体思路体系,详细阐述了筹备结算主要应对策略,包括建立组织架构体系及拟决策流程、电力现货市场交易工作流程、做好电力现货市场交易工作的监督与考评措施。
简介:摘要:随着电力市场的发展,目前大部分电力交易实时服务都建立在电力交易平台上,以提升电力市场的可靠性和实效性。实际上电力数据中心运营成本中的30%~50%是电费支出。针对电力价格预测,虽然目前已经取得了一定进展,但是各个国家电力市场适用的预测模型和方法都不尽相同,导致仍然还没有通用的电力价格预测方法和模型。这一方面是由于不同国家在地理位置、资源分布、电力生产、消费和政策上具有较大差异,另一方面是因为电力价格自身具有时间序列的性质,因此难以提出具有普适性的电力价格预测模型。为此本文以我国电力市场为例,基于公开的电力大数据,使用机器学习的方法建立电价预测模型,对电价波动、变化趋势进行建模预测。研究结果可为基于大数据技术的电力价格预测和建模提供参考。