CN107862467A - 一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法及系统,属于电网大数据平台数据监测领域;本发明通过大数据平台组件利用四分位分析法对电力营销业务核心指标进行指标监控分析,解决了当前“电力营销业务范围广,个别业务方面问题暴露慢”的问题,从一定程度上实现了“数据+业务”双驱动,提升了电力营销业务的工作效率。
Description
技术领域
本发明属于电网大数据平台数据监测领域,本发明涉及一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法及系统。
背景技术
电力营销业务数据非常庞大,但目前这些数据的应用局限在业务工单流转、业务查询、基于报表的统计工作几个传统的数据应用方面,运营分析数据仅按照业务分类、地域分类、指标分类分析项目数据;存在分析人员在作重复的现象罗列、数据统计,每次分析都是固定的原因,看似很具体,分析的很细致,实际没有找到隐藏在数据背后的原因,数据深度分析和数据挖掘能力不足;运营分析数据仅作为专项的统计分析结果输出,并没有进行相关性关联分析,各个分析项目都作为单一的、简单合并的统计输出,对于数据间的因果影响、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化工作尚未开展,数据关联分析能力不足;统计分析侧重在事后的数据汇总,而这些统计结果恰恰是“已知的、显现的、固化的”,难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律,以及前瞻性判断,数据的预测性分析能力不足。
在现有技术中,主要的分析方法主要通过人工方式统计、分析,分析营销业务应用数据分析主题过于简单,关联分析能力不足;营销业务应用分析数据仅作为专项的统计分析结果输出,统计分析的都是已知的信息,数据的预测性分析能力不足,未能发掘数据背后的信息。
发明内容
为了克服以上存在的不足,本发明通过对分散的,异构的业务需求资源进行集成,通过大数据分析,从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识,使工作人员能够迅速了解业务工作中的情况,快速资源调整优化,增强渠道服务能力,提高服务质量,减少工作差错,为了高效发挥数据价值,数据分析指导业务应用流程如下:
步骤1,获取营销业务数据,通过营销应用软件数据录入窗口、采集终端设备、智能缴费终端设备获取用户档案、电量、客户服务、缴费信息数据(见图2);
步骤2,基于不同的业务条线和业务方向,由各归口科室,分别存储用户档案数据、计量设备数据、电能表示值数据、缴费明细数据、故障停电数据;
步骤3,抽取各归口科室负责存储的营销业务数据,获取营销系统的用户档案、电量、电费、缴费、业扩、客户服务相关数据,获取用电信息采集的用户日电量相关数据,获取一体化缴费平台得用户缴费记录相关数据,将数据抽取至综合数据分析模型中进行数据挖掘分析(见图3);
步骤4,基于数据指标监测和挖掘分析的结果指导营销各业务条线开展相应业务工作,通过以上监测分析发现营销业务数据中存在的隐藏关系,为管理人员、决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析型数据,进而主动把握客户服务动态,采取适当的服务策略,更好地服务于社会和经济发展;
上述步骤3中,进行数据挖掘分析通过如下步骤实现:步骤3.1通过明细数据,根据指标公式,计算出相应业务指标,并根据监测规则进行指标告警判断,监测方法:当业务指标小于100%(监测阈值)时,则向系统显示端推送告警信息(信息:XXX指标低于100%),当业务指标为100%时,则向系统显示端推送正常信息(信息:xxx指标正常);监测阈值可以根据实际情况进行调整,默认为100%;当指标无值时,不进行预警判断。
以单位1为列:用户9个,高危重要用户8个,存在隐患数7,告知用户数为6;
(1)统计高危用户和重要用户的数量,结果为8;
(2)统计高危用户和重要用户中存在隐患的数量,结果为7;
(3)针对存在隐患的高危用户和重要用户,统一告知情况,结果为6;
(4)根据“高危及重要客户安全隐患告知率”指标的计算公式,计算单位1的高危及重要客户安全隐患告知率,高危及重要客户安全隐患告知率=6/7*100%=85.71%;
(5)系统中会以此种方法批量计算出要统计的N个单位的“高危及重要客户安全隐患告知率”指标;
(6)将计算出N个单位的“高危及重要客户安全隐患告知率”的指标值与阈值(默认100%)进行比较,然后触发向前台推送告警机制;
(7)第5步中的计算结果,可作为“高危及重要客户安全隐患告知率”指标分析的支撑数据(四分位分析)。
步骤3.2针对指标利用四分位分析法,进行分析,分析方法通过四分位分析法查询分析最低指标和平均水平,通过四分位分析检查最低各指标最低到单位和平均水平;
市场占有率:指报告期企业在本地区售电量与本地区全社会净用电量的比值,反映电力市场占有程度;
其计算公式为:
其中,全社会净用电量(万千瓦时)=全社会用电量-厂用电量-线损电量;线损电量为电网经营企业承担的线损电量,等于电网经营企业的供电量与售电量的差;
有序用电错峰负荷指报告期在执行有序用电过程中,组织用户将用电高峰时段转移到其它时段的负荷,一般会减少电能使用;
其计算公式为:
有序用电错峰负荷(千瓦)
=用电高峰时段正常最高负荷-用电高峰时段实施错峰措施后的最高负荷 (2)有序用电避峰负荷指报告期执行有序用电过程中,用电高峰时段组织用户采取削减、中断或停止用电负荷,通常不减少电能使用;
其计算公式为:
有序用电避峰负荷(千瓦)
=用电高峰时段正常最高负荷-用电高峰时段实施避峰措施后的最高负荷 (3)月末抄见电量占月售电量的比重指月末抄见电量占月售电量总和的比重;其计算公式为:
最后一次抄表例日、实际抄表日期、发行日期均在25日及以后计算和分次结算发行的当月所有电量视为月末抄见电量;
自动抄表核算比率指报告期自动抄表核算户比率与自动抄表核算电量比率的加权平均值,反映自动方式抄表核算情况;
其计算公式为:
自动抄表核算比率(%)=自动抄表核算用户比率×0.6+自动抄表核算电量比率×0.4 (5)
其中,自动抄表核算用户比率(%)=高压用户自动抄表核算户数比率×0.7+低压用户自动抄表核算户数比率×0.3 (6)
自动抄表核算电量比率指报告期通过自动抄表实现电费计算的电量占月售电量的比重;其计算公式为:
电费发行及时率指报告期内电费及时发行户数占电费应发行户数的比重;
其计算公式为:
售电到户均价指报告期内含代征收入的售电收入与售电量的比值,反映用电客户平均承受电价;
其计算公式为:
抽检用电客户电价执行正确率指报告期用户分时电价执行正确率、两部制电价执行正确率、力率调整电价执行正确率的加权平均值;
其计算公式为:
抽检用电客户电价执行正确率(%)
=0.333×(用户分时电价执行正确率+两部制电价执行正确率+力率调整电价执行正确率) (12)
用户分时电价执行正确率指报告期抽检用电客户中,分时电价执行正确户数占抽查分时电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
两部制电价执行正确率指报告期抽检用电客户两部制电价执行正确户数占抽查两部制电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
力率调整电价执行正确率指报告期抽检力率调整电价执行正确户数占抽查力率调整电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
高压用户电费回收风险可控率指报告期高压用户电费回收可控电费金额与月高压用户应收电费总额的比值;该指标按月度统计,季度评价指标为各月完成的平均值;
其计算公式为:
其中,
高压用户电费回收可控电费金额包括:预收电费(含负控购电)、分次划拨到账金额、分次结算实收电费金额、第三方协议金额、抵押担保金额、物电互抵金额;
当年电费回收率指报告期当年实收电费总额与当年应收电费总额的比值,反映当年电费回收状况;
其计算公式为:
陈欠电费回收率指报告期陈欠电费已收金额与期初陈欠电费金额的比值,反映陈欠电费回收状况;
其计算公式为:
95598业务处理及时率指报告期及时处理的95598呼入工单数占95598呼入工单总数的比重;
其计算公式为:
客户业扩服务时限达标率指报告期业扩报装供电方案答复、设计审核、中间检查、工程验收、装表接电五个环节服务时限及时率的加权平均值;
其计算公式为:
客户业扩服务时限达标率(%)=0.2×(供电方案答复期限兑现率+设计审核及时率+中间检查及时率+工程验收及时率+客户接电期限兑现率)(21)设计审核及时率指报告期在规定时限内完成设计审核的工单数与已受理申请的工单总数的比值;
其计算公式为:
中间检查的工单总数的比值;
其计算公式为:
高危及重要客户安全隐患告知率指报告期完成告知的高危及重要客户安全隐患户数与存在安全隐患的高危及重要客户数的比值;
其计算公式为:
高压客户业扩报装平均接电时间指报告期受理的所有高压客户装表接电各流程时间之和与高压客户申请业扩报装完成装表接电的户数的比值。反映高压客户业扩报装接电时效性,按业扩类别、电源分类进行统计;其计算公式为:
高压客户报装接电各流程时间是指每一个客户从申请报装接电之日开始到竣工接电日为止的天数之和;业扩报装包括:供电方案答复、受电工程设计审核、中间检查、工程验收、装表接电五个流程;
年度用电检查计划完成率指报告期已完成用电检查计划的用户数量与年度计划进行用电检查的用户总数的比值;其计算公式为:
专项用电检查计划完成率指报告期已经完成专项用电检查计划的用户数量与年度计划进行专项用电检查用户总数的比值;
其计算公式为:
违约用电窃电处理办结率指报告期已完成违约用电和窃电处理的客户数与查处存在违约用电和窃电行为客户数量的比值;
其计算公式为:
运行表抽检完成率指报告期实际完成运行电能表抽检数与应抽检运行电能表总数的比值,反映运行电能表抽检计划完成情况;
其计算公式为:
计量装置运行可靠率指报告期未发生故障的计量装置数量占运行的计量装置总数的比重,计量装置包含各种类型电能表、计量用电压电流互感器及其二次回路条数、电能计量柜(箱);
其计算公式为:
用电信息采集覆盖率指报告期某已安装采集装置用户总数与营业户数的比值;
其计算公式为:
用电信息周期采集成功率指报告期用电信息采集系统主站成功采集的用户数与已安装采集装置的用户总数的比值;
其计算公式为:
智能电能表安装应用率指报告期已应用的智能电表数与期末已安装的智能电能表总数的比值;反映用电客户智能电表推广应用水平,智能电表应用数按SG186营销业务应用中提取的运行智能电能表数量为准;
其计算公式为:
关口电能表检测计划完成率指报告期实际完成关口电能表检测数与关口电能表计划检测总数的比值;
其计算公式为:
充换电设施建设计划完成率指报告期实际完成充换电站数与年度计划完成充换电站数的比值,按充换电站、充电桩进行统计;
其计算公式为:
营销项目计划完成率指报告期实际完成的营销项目数与年度营销项目计划数的比值;
其计算公式为:
营销投入计划完成率指报告期营销投入实际完成额与年度计划的比值,营销投入包括资本性和成本性;
其计算公式为:
实现上述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法,所采用的系统包括数据集成层模块、数据存储层模块、数据处理层模块、数据分析层模块,其模块连接方式为:数据集成层与数据存储层连接,数据存储层与数据处理层连接,数据处理层模块与数据分析层连接;
数据集成层是从营销业务应用系统、用电信息采集系统、一体化缴费平台采集需要的数据,采集技术包括关系型数据库与分布式存储同步技术、文件采集与处理技术;
数据存储层是对采集过来的数据进行存储,或者中间数据存储、分析结果数据存储,存储方式包括分布式文件系统、分布式关系数据库,与数据处理层紧密结合;
数据处理层是对数据进行预处理、分析计算等,处理技术包括并行批处理计算、数据挖掘,因为处理的数据非常巨大,采用就近处理、并行处理策略,与数据存储层是紧密结合的;
数据分析层是分析专家使用的交互工具,包括分析算法服务、分析任务运行管理、分析任务三个部分;分析算法服务包括各类算法软件包;分析任务运行管理指对大数据分析应用的调优和配置,包括分析任务管理、计算资源管理、分析模型管理、分析算法配置和分析结果管理等内容分析工作台为各专项分析应用提供统一的模型维护、任务管理、监督训练、算法配置、结果展现和结果评估应用;分析应用包括分析内容涉及到的特征向量提取、样本训练、规则库、分类聚类处理等应用;分析结果发布展现包括以可视化方式展示分析关系、关联关系或分析结果报告,提供分析结果的发布和输出应用功能。
与现有技术相比有益效果:用现有软、硬件资源,基于大数据理论体系下对营销业务应用数据信息进行数据监测、分析、应用和展示;通过对营销业务应用数据信息的大数据分析及应用,通过对数据的及时准确的分析,有效提高人工效率,提升服务满意度。
附图说明
图1数据分析业务指导应用流程
图2基于大数据平台的综合数据指标监测结构图
图3监测系统技术框架图
具体实施方式
为了克服以上存在的不足,本发明通过对分散的,异构的业务需求资源进行集成,通过大数据分析,从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识,使工作人员能够迅速了解业务工作中的情况,快速资源调整优化,增强渠道服务能力,提高服务质量,减少工作差错,为了高效发挥数据价值,数据分析指导业务应用流程如下:
步骤1,获取营销业务数据,通过营销应用软件数据录入窗口、采集终端设备、智能缴费终端设备等获取用户档案、电量、客户服务、缴费信息等数据(见图2);
步骤2,基于不同的业务条线和业务方向,由各归口科室,分别存储用户档案数据、计量设备数据、电能表示值数据、缴费明细数据、故障停电数据;
步骤3,抽取各归口科室负责存储的营销业务数据,获取营销系统的用户档案、电量、电费、缴费、业扩、客户服务等相关数据,获取用电信息采集的用户日电量相关数据,获取一体化缴费平台得用户缴费记录相关数据,将数据抽取至综合数据分析模型中进行数据挖掘分析(见图3);
步骤4,基于数据指标监测和挖掘分析的结果指导营销各业务条线开展相应业务工作,通过以上监测分析发现营销业务数据中存在的隐藏关系,为管理人员、决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析型数据,进而主动把握客户服务动态,采取适当的服务策略,更好地服务于社会和经济发展;
上述步骤3中,进行数据挖掘分析通过如下步骤实现:步骤3.1通过明细数据,根据指标公式,计算出相应业务指标,并根据监测规则进行指标告警判断,监测方法:当业务指标小于100%(监测阈值)时,则向系统显示端推送告警信息(信息:XXX指标低于100%),当业务指标为100%时,则向系统显示端推送正常信息(信息:xxx指标正常);监测阈值可以根据实际情况进行调整,默认为100%;当指标无值时,不进行预警判断。
步骤3.2针对指标利用四分位分析法,进行分析,分析方法通过四分位分析法查询分析最低指标和平均水平,通过四分位分析检查最低各指标最低到单位和平均水平;
市场占有率:指报告期企业在本地区售电量与本地区全社会净用电量的比值,反映电力市场占有程度;
其计算公式为:
其中,全社会净用电量(万千瓦时)=全社会用电量-厂用电量-线损电量;
线损电量为电网经营企业承担的线损电量,等于电网经营企业的供电量与售电量的差;
有序用电错峰负荷指报告期在执行有序用电过程中,组织用户将用电高峰时段转移到其它时段的负荷,一般会减少电能使用;
其计算公式为:
有序用电错峰负荷(千瓦)
=用电高峰时段正常最高负荷-用电高峰时段实施错峰措施后的最高负荷 (2)
有序用电避峰负荷指报告期执行有序用电过程中,用电高峰时段组织用户采取削减、中断或停止用电负荷。通常不减少电能使用;
其计算公式为:
有序用电避峰负荷(千瓦)
=用电高峰时段正常最高负荷-用电高峰时段实施避峰措施后的最高负荷 (3)月末抄见电量占月售电量的比重指月末抄见电量占月售电量总和的比重;其计算公式为:
最后一次抄表例日、实际抄表日期、发行日期均在25日及以后计算和分次结算发行的当月所有电量视为月末抄见电量;
自动抄表核算比率指报告期自动抄表核算户比率与自动抄表核算电量比率的加权平均值,反映自动方式抄表核算情况;
其计算公式为:
自动抄表核算比率(%)=自动抄表核算用户比率×0.6+自动抄表核算电量比率×0.4 (5)
其中,自动抄表核算用户比率(%)=高压用户自动抄表核算户数比率×0.7+低压用户自动抄表核算户数比率×0.3 (6)
自动抄表核算电量比率指报告期通过自动抄表实现电费计算的电量占月售电量的比重;
其计算公式为:
电费发行及时率指报告期内电费及时发行户数占电费应发行户数的比重。其计算公式为:
售电到户均价指报告期内含代征收入的售电收入与售电量的比值。反映用电客户平均承受电价;
其计算公式为:
抽检用电客户电价执行正确率指报告期用户分时电价执行正确率、两部制电价执行正确率、力率调整电价执行正确率的加权平均值;
其计算公式为:
抽检用电客户电价执行正确率(%)
=0.333×(用户分时电价执行正确率+两部制电价执行正确率+力率调整电价执行正确率) (12)
用户分时电价执行正确率指报告期抽检用电客户中,分时电价执行正确户数占抽查分时电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
两部制电价执行正确率指报告期抽检用电客户两部制电价执行正确户数占抽查两部制电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
力率调整电价执行正确率指报告期抽检力率调整电价执行正确户数占抽查力率调整电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
高压用户电费回收风险可控率指报告期高压用户电费回收可控电费金额与月高压用户应收电费总额的比值;该指标按月度统计,季度评价指标为各月完成的平均值;
其计算公式为:
其中,
高压用户电费回收可控电费金额包括:预收电费(含负控购电)、分次划拨到账金额、分次结算实收电费金额、第三方协议金额、抵押担保金额、物电互抵金额;
当年电费回收率指报告期当年实收电费总额与当年应收电费总额的比值。反映当年电费回收状况;
其计算公式为:
陈欠电费回收率指报告期陈欠电费已收金额与期初陈欠电费金额的比值。反映陈欠电费回收状况;
其计算公式为:
95598业务处理及时率指报告期及时处理的95598呼入工单数占95598呼入工单总数的比重;
其计算公式为:
客户业扩服务时限达标率指报告期业扩报装供电方案答复、设计审核、中间检查、工程验收、装表接电五个环节服务时限及时率的加权平均值;其计算公式为:
客户业扩服务时限达标率(%)=0.2×(供电方案答复期限兑现率+设计审核及时率+中间检查及时率+工程验收及时率+客户接电期限兑现率)(21)设计审核及时率指报告期在规定时限内完成设计审核的工单数与已受理申请的工单总数的比值;
其计算公式为:
中间检查的工单总数的比值;
其计算公式为:
高危及重要客户安全隐患告知率指报告期完成告知的高危及重要客户安全隐患户数与存在安全隐患的高危及重要客户数的比值;
其计算公式为:
高压客户业扩报装平均接电时间指报告期受理的所有高压客户装表接电各流程时间之和与高压客户申请业扩报装完成装表接电的户数的比值;反映高压客户业扩报装接电时效性。按业扩类别、电源分类进行统计;
其计算公式为:
高压客户报装接电各流程时间是指每一个客户从申请报装接电之日开始到竣工接电日为止的天数之和;业扩报装包括:供电方案答复、受电工程设计审核、中间检查、工程验收、装表接电五个流程;
年度用电检查计划完成率指报告期已完成用电检查计划的用户数量与年度计划进行用电检查的用户总数的比值;其计算公式为:
专项用电检查计划完成率指报告期已经完成专项用电检查计划的用户数量与年度计划进行专项用电检查用户总数的比值。
其计算公式为:
违约用电窃电处理办结率指报告期已完成违约用电和窃电处理的客户数与查处存在违约用电和窃电行为客户数量的比值;
其计算公式为:
运行表抽检完成率指报告期实际完成运行电能表抽检数与应抽检运行电能表总数的比值,反映运行电能表抽检计划完成情况;
其计算公式为:
计量装置运行可靠率指报告期未发生故障的计量装置数量占运行的计量装置总数的比重;计量装置包含各种类型电能表、计量用电压电流互感器及其二次回路条数、电能计量柜(箱);
其计算公式为:
用电信息采集覆盖率指报告期某已安装采集装置用户总数与营业户数的比值;
其计算公式为:
用电信息周期采集成功率指报告期用电信息采集系统主站成功采集的用户数与已安装采集装置的用户总数的比值;
其计算公式为:
智能电能表安装应用率指报告期已应用的智能电表数与期末已安装的智能电能表总数的比值;反映用电客户智能电表推广应用水平;智能电表应用数按SG186营销业务应用中提取的运行智能电能表数量为准;
其计算公式为:
关口电能表检测计划完成率指报告期实际完成关口电能表检测数与关口电能表计划检测总数的比值;
其计算公式为:
充换电设施建设计划完成率指报告期实际完成充换电站数与年度计划完成充换电站数的比值。按充换电站、充电桩进行统计;
其计算公式为:
营销项目计划完成率指报告期实际完成的营销项目数与年度营销项目计划数的比值;
其计算公式为:
营销投入计划完成率指报告期营销投入实际完成额与年度计划的比值,营销投入包括资本性和成本性;
其计算公式为:
Claims (9)
1.一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法及系统,其特征在于,监测方法为如下:步骤1,获取营销业务数据,通过营销应用软件数据录入窗口、采集终端设备、智能缴费终端设备获取用户档案、电量、客户服务、缴费信息数据;步骤2,基于不同的业务条线和业务方向,由各归口科室,分别存储用户档案数据、计量设备数据、电能表示值数据、缴费明细数据、故障停电数据;步骤3,抽取各归口科室负责存储的营销业务数据,获取营销系统的用户档案、电量、电费、缴费、业扩、客户服务相关数据,获取用电信息采集的用户日电量相关数据,获取一体化缴费平台得用户缴费记录相关数据,将数据抽取至综合数据分析模型中进行数据挖掘分析;步骤4,基于数据指标监测和挖掘分析的结果指导营销各业务条线开展相应业务工作,通过以上监测分析发现营销业务数据中存在的隐藏关系。
2.如权利要求1所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法,其特征在于,步骤3.1通过明细数据,根据指标公式,计算出相应业务指标,并根据监测规则进行指标告警判断,监测方法:当业务指标小于100%时,则向系统显示端推送告警信息,当业务指标为100%时,则向系统显示端推送正常信息;监测阈值可以根据实际情况进行调整,默认为100%;当指标无值时,不进行预警判断。
3.如权利要求1所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法,其特征在于,步骤3.2针对指标利用四分位分析法,进行分析,分析方法通过四分位分析法查询分析最低指标和平均水平,通过四分位分析检查最低各指标最低到单位和平均水平。
4.根据权利要求1所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测系统,其特征在于,系统包括数据集成层模块、数据存储层模块、数据处理层模块、数据分析层模块,其模块连接方式为:数据集成层与数据存储层连接,数据存储层与数据处理层连接,数据处理层模块与数据分析层连接。
5.根据权利要求4所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测系统,其特征在于,数据集成层是从营销业务应用系统、用电信息采集系统、一体化缴费平台采集需要的数据,采集技术包括关系型数据库与分布式存储同步技术、文件采集与处理技术。
6.根据权利要求4所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测系统,其特征在于,数据存储层是对采集过来的数据进行存储,中间数据存储、分析结果数据存储,存储方式包括分布式文件系统、分布式关系数据库,与数据处理层紧密结合。
7.根据权利要求4所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测系统,其特征在于,数据处理层是对数据进行预处理、分析计算,处理技术包括并行批处理计算、数据挖掘,采用就近处理、并行处理策略。
8.根据权利要求4所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测系统,其特征在于,数据分析层是分析专家使用的交互工具,包括分析算法服务、分析任务运行管理、分析任务三个部分;分析算法服务包括各类算法软件包;分析任务运行管理指对大数据分析应用的调优和配置,包括分析任务管理、计算资源管理、分析模型管理、分析算法配置和分析结果管理内容分析工作台为各专项分析应用提供统一的模型维护、任务管理、监督训练、算法配置、结果展现和结果评估应用;分析应用包括分析内容涉及到的特征向量提取、样本训练、规则库、分类聚类处理应用;分析结果发布展现包括以可视化方式展示分析关系、关联关系或分析结果报告,提供分析结果的发布和输出应用功能。
9.如权利要求3所述,一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法,其特征在于,步骤3.2指标的计算方法如下:
市场占有率:指报告期企业在本地区售电量与本地区全社会净用电量的比值,反映电力市场占有程度;
其计算公式为:
其中,全社会净用电量(万千瓦时)=全社会用电量-厂用电量-线损电量;
线损电量为电网经营企业承担的线损电量,等于电网经营企业的供电量与售电量的差;
有序用电错峰负荷指报告期在执行有序用电过程中,组织用户将用电高峰时段转移到其它时段的负荷,一般会减少电能使用;
其计算公式为:
有序用电错峰负荷(千瓦)
=用电高峰时段正常最高负荷-用电高峰时段实施错峰措施后的最高负荷 (2)
有序用电避峰负荷指报告期执行有序用电过程中,用电高峰时段组织用户采取削减、中断或停止用电负荷,通常不减少电能使用;
其计算公式为:
有序用电避峰负荷(千瓦)
=用电高峰时段正常最高负荷-用电高峰时段实施避峰措施后的最高负荷 (3)
月末抄见电量占月售电量的比重指月末抄见电量占月售电量总和的比重;
其计算公式为:
最后一次抄表例日、实际抄表日期、发行日期均在25日及以后计算和分次结算发行的当月所有电量视为月末抄见电量;
自动抄表核算比率指报告期自动抄表核算户比率与自动抄表核算电量比率的加权平均值,反映自动方式抄表核算情况;
其计算公式为:
自动抄表核算比率(%)
=自动抄表核算用户比率×0.6+自动抄表核算电量比率×0.4(5)
其中,自动抄表核算用户比率(%)=高压用户自动抄表核算户数比率×0.7+低压用户自动抄表核算户数比率×0.3(6)
自动抄表核算电量比率指报告期通过自动抄表实现电费计算的电量占月售电量的比重;
其计算公式为:
电费发行及时率指报告期内电费及时发行户数占电费应发行户数的比重;
其计算公式为:
售电到户均价指报告期内含代征收入的售电收入与售电量的比值;反映用电客户平均承受电价;
其计算公式为:
抽检用电客户电价执行正确率指报告期用户分时电价执行正确率、两部制电价执行正确率、力率调整电价执行正确率的加权平均值;
其计算公式为:
抽检用电客户电价执行正确率(%)
=0.333×(用户分时电价执行正确率+两部制电价执行正确率+力率调整电价执行正确率) (12)
用户分时电价执行正确率指报告期抽检用电客户中,分时电价执行正确户数占抽查分时电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
两部制电价执行正确率指报告期抽检用电客户两部制电价执行正确户数占抽查两部制电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
力率调整电价执行正确率指报告期抽检力率调整电价执行正确户数占抽查力率调整电价用电客户总户数的比重;
其计算公式为:
高压用户电费回收风险可控率指报告期高压用户电费回收可控电费金额与月高压用户应收电费总额的比值;该指标按月度统计,季度评价指标为各月完成的平均值;
其计算公式为:
高压用户电费回收可控电费金额包括:预收电费(含负控购电)、分次划拨到账金额、分次结算实收电费金额、第三方协议金额、抵押担保金额、物电互抵金额;
当年电费回收率指报告期当年实收电费总额与当年应收电费总额的比值,反映当年电费回收状况;
其计算公式为:
陈欠电费回收率指报告期陈欠电费已收金额与期初陈欠电费金额的比值,反映陈欠电费回收状况;
其计算公式为:
95598业务处理及时率指报告期及时处理的95598呼入工单数占95598呼入工单总数的比重;
其计算公式为:
客户业扩服务时限达标率指报告期业扩报装供电方案答复、设计审核、中间检查、工程验收、装表接电五个环节服务时限及时率的加权平均值;
其计算公式为:
客户业扩服务时限达标率(%)=0.2×(供电方案答复期限兑现率+设计审核及时率+中间检查及时率+工程验收及时率+客户接电期限兑现率) (21)
设计审核及时率指报告期在规定时限内完成设计审核的工单数与已受理申请的工单总数的比值;
其计算公式为:
中间检查的工单总数的比值;
其计算公式为:
高危及重要客户安全隐患告知率指报告期完成告知的高危及重要客户安全隐患户数与存在安全隐患的高危及重要客户数的比值;
其计算公式为:
高压客户业扩报装平均接电时间指报告期受理的所有高压客户装表接电各流程时间之和与高压客户申请业扩报装完成装表接电的户数的比值;反映高压客户业扩报装接电时效性,按业扩类别、电源分类进行统计;
其计算公式为:
高压客户报装接电各流程时间是指每一个客户从申请报装接电之日开始到竣工接电日为止的天数之和;业扩报装包括:供电方案答复、受电工程设计审核、中间检查、工程验收、装表接电五个流程;
年度用电检查计划完成率指报告期已完成用电检查计划的用户数量与年度计划进行用电检查的用户总数的比值;其计算公式为:
专项用电检查计划完成率指报告期已经完成专项用电检查计划的用户数量与年度计划进行专项用电检查用户总数的比值;
其计算公式为:
违约用电窃电处理办结率指报告期已完成违约用电和窃电处理的客户数与查处存在违约用电和窃电行为客户数量的比值;
其计算公式为:
运行表抽检完成率指报告期实际完成运行电能表抽检数与应抽检运行电能表总数的比值,反映运行电能表抽检计划完成情况;
其计算公式为:
计量装置运行可靠率指报告期未发生故障的计量装置数量占运行的计量装置总数的比重,计量装置包含各种类型电能表、计量用电压电流互感器及其二次回路条数、电能计量柜(箱);
其计算公式为:
用电信息采集覆盖率指报告期某已安装采集装置用户总数与营业户数的比值;
其计算公式为:
用电信息周期采集成功率指报告期用电信息采集系统主站成功采集的用户数与已安装采集装置的用户总数的比值;其计算公式为:
智能电能表安装应用率指报告期已应用的智能电表数与期末已安装的智能电能表总数的比值,反映用电客户智能电表推广应用水平,智能电表应用数按SG186营销业务应用中提取的运行智能电能表数量为准;
其计算公式为:
关口电能表检测计划完成率指报告期实际完成关口电能表检测数与关口电能表计划检测总数的比值;
其计算公式为:
充换电设施建设计划完成率指报告期实际完成充换电站数与年度计划完成充换电站数的比值,按充换电站、充电桩进行统计;
其计算公式为:
营销项目计划完成率指报告期实际完成的营销项目数与年度营销项目计划数的比值;
其计算公式为:
营销投入计划完成率指报告期营销投入实际完成额与年度计划的比值,营销投入包括资本性和成本性;
其计算公式为:
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---|---|
CN (1) | CN107862467A (zh) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108876154A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-23 | 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 | 一种电网规划大数据分析系统 |
CN109102162A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-28 | 国网安徽省电力有限公司 | 一种电费回收数据的监控方法及装置 |
CN109146281A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 国网江西省电力有限公司上饶供电分公司 | 用于快速计算同业对标排名的计算方法 |
CN109242264A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-18 | 国网江西省电力有限公司上饶供电分公司 | 用于系统指标智能建模采集系统 |
CN109377016A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-22 | 广东电网有限责任公司 | 运维风险监查方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN109682411A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-04-26 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 产品质检方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110287195A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 重庆回形针信息技术有限公司 | 分布式数据分析系统及方法 |
CN111292127A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-16 | 厦门市供电服务有限公司 | 一种售电管控系统 |
CN112102003A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-12-18 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于大数据平台用电客户核心资源管理系统及方法 |
CN112116215A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-22 | 国网福建省电力有限公司 | 一种多维度电费回收指标监控方法 |
CN112268640A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-01-26 | 云南电网有限责任公司玉溪供电局 | 一种节能型热能表数据采集装置 |
CN112649664A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-04-13 | 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心) | 用电采集装置和系统 |
CN112700082A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-04-23 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 变电站关口计量大数据分析与在线监测系统和方法 |
CN113376456A (zh) * | 2021-05-01 | 2021-09-10 | 辽宁能量云智能科技有限公司 | 基于云平台的电力大用户电量电费分析与治理方法 |
CN113822547A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-21 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种精细化需求侧管理综合信息平台系统及管理方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8204809B1 (en) * | 2008-08-27 | 2012-06-19 | Accenture Global Services Limited | Finance function high performance capability assessment |
CN103514514A (zh) * | 2013-09-23 | 2014-01-15 | 广州供电局有限公司 | 电力营销业务数据在线监测方法 |
CN104809655A (zh) * | 2015-03-10 | 2015-07-29 | 江苏省电力公司淮安供电公司 | 一种电网监控辅助分析方法 |
CN105303455A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-03 | 国家电网公司 | 电力企业用户数据存储和分析系统 |
CN105574652A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-05-11 | 国网山东省电力公司经济技术研究院 | 一种智能配电网规划大数据管控系统及方法 |
CN105894217A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-08-24 | 国网浙江省电力公司 | 一种电力营销多业务系统数据中心构建方法 |
CN106469149A (zh) * | 2015-08-14 | 2017-03-01 | 广东电网有限责任公司惠州供电局 | 一种配网自动化规划设计关联数据抽取与归集方法 |
CN106570778A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-04-19 | 国网信通亿力科技有限责任公司 | 一种基于大数据的数据集成与线损分析计算的方法 |
-
2017
- 2017-11-23 CN CN201711181109.XA patent/CN107862467A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8204809B1 (en) * | 2008-08-27 | 2012-06-19 | Accenture Global Services Limited | Finance function high performance capability assessment |
CN103514514A (zh) * | 2013-09-23 | 2014-01-15 | 广州供电局有限公司 | 电力营销业务数据在线监测方法 |
CN104809655A (zh) * | 2015-03-10 | 2015-07-29 | 江苏省电力公司淮安供电公司 | 一种电网监控辅助分析方法 |
CN106469149A (zh) * | 2015-08-14 | 2017-03-01 | 广东电网有限责任公司惠州供电局 | 一种配网自动化规划设计关联数据抽取与归集方法 |
CN105303455A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-03 | 国家电网公司 | 电力企业用户数据存储和分析系统 |
CN105574652A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-05-11 | 国网山东省电力公司经济技术研究院 | 一种智能配电网规划大数据管控系统及方法 |
CN105894217A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-08-24 | 国网浙江省电力公司 | 一种电力营销多业务系统数据中心构建方法 |
CN106570778A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-04-19 | 国网信通亿力科技有限责任公司 | 一种基于大数据的数据集成与线损分析计算的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
付蕾蕾: ""三门峡供电公司电力市场营销策略研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库经济与管理科学辑》 * |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108876154B (zh) * | 2018-06-22 | 2022-04-05 | 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 | 一种电网规划大数据分析系统 |
CN108876154A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-23 | 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 | 一种电网规划大数据分析系统 |
CN109102162A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-28 | 国网安徽省电力有限公司 | 一种电费回收数据的监控方法及装置 |
CN109146281A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 国网江西省电力有限公司上饶供电分公司 | 用于快速计算同业对标排名的计算方法 |
CN109242264A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-18 | 国网江西省电力有限公司上饶供电分公司 | 用于系统指标智能建模采集系统 |
CN109682411A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-04-26 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 产品质检方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN109377016A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-02-22 | 广东电网有限责任公司 | 运维风险监查方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110287195A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 重庆回形针信息技术有限公司 | 分布式数据分析系统及方法 |
CN111292127A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-16 | 厦门市供电服务有限公司 | 一种售电管控系统 |
CN112116215A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-22 | 国网福建省电力有限公司 | 一种多维度电费回收指标监控方法 |
CN112102003A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-12-18 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于大数据平台用电客户核心资源管理系统及方法 |
CN112268640A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-01-26 | 云南电网有限责任公司玉溪供电局 | 一种节能型热能表数据采集装置 |
CN112700082A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-04-23 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 变电站关口计量大数据分析与在线监测系统和方法 |
CN112649664A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-04-13 | 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心) | 用电采集装置和系统 |
CN113376456A (zh) * | 2021-05-01 | 2021-09-10 | 辽宁能量云智能科技有限公司 | 基于云平台的电力大用户电量电费分析与治理方法 |
CN113822547A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-12-21 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种精细化需求侧管理综合信息平台系统及管理方法 |
CN113822547B (zh) * | 2021-09-02 | 2024-02-09 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种精细化需求侧管理综合信息平台系统及管理方法 |
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