售电量

摘要： 当前,随着各地区经济发展和人民生活水平提高,用电客户数量不断增加,售电量快速增长,业扩报装工作呈现业务量多、报装环境复杂、各类用电诉求不断增多等特点。部分单位在业扩报装工作中,仍存在管理不到位、主动服务意识差、业务不熟练、工作不闭环等问题。作为电网企业核心业务,业扩报装工作亟待全面提升。而业扩工作提升的目标,就是不断优化营商环境,强化供电优质服务,不断提升用户“获得电力”感知。

摘要： “党建+配网降跳闸”提升运行可靠性台区平均停电时间长,不仅会影响供电可靠性,同时也是影响售电量增长的重要因素。2021年3月,吉安公司开展“党建+配网降跳闸”县公司帮扶行动,切实提升县公司配电网可靠运行,同时增加概念收益。党员攻坚队梳理统计所辖1188条配电线路,列出了318条高跳闸配网线路,并纳入所辖县区公司督办整治线路。

摘要： 2022年1月12日获悉,国网山东电力枣庄供电公司台儿庄供电中心2021年度售电量首次突破10亿k Wh大关,达到10.54亿k Wh,同比增长12.55%,其中,大工业完成售电量5.91亿k Wh,同比增长18.53%,增幅位居全市前列。优化营商环境,持续提升办电效率全面推行“阳光业扩”,通过“一链办理”“线上办电”“办电e助手”等服务手段,高低压业扩服务时限环节分别较上年同期缩短4.26%.

摘要： 国网江西抚州市东乡区供电公司东升供电所位于东乡区省级工业园区,售电量占公司工业总售电量的70%。为进一步提升园区供电服务水平,提升品牌形象,该所积极践行“一个电话,剩下的事我来办”服务理念,制定提升园区供电服务实施方案,开展“企业电力医生”等特色服务,有效提升了企业客户的电力获得感,得到了区政府、园区管委会和企业的肯定。

摘要： 4月19日,盘江电投2台660兆瓦火力发电机组开足马力全力运行,向电网输送着源源不断的电能。作为盘江煤电集团的二级企业,盘江电投第一季度实现开门稳:完成发电量20.32亿千瓦时,同比增长7.04%,售电量18.93亿千瓦时,同比增长6.67%。第一季度,盘江煤电集团的主要生产经营指标也十分亮眼:原煤产量709.82万吨、同比增长18.97%.

摘要： 1现场描述某县供电公司线损专责发现35kV某变压器10kV107线的线损率异常升高,进入2021年4月后逐步攀升并超过8%,与2020年同期该线路的线损率进行对比,明显存在异常。2问题分析(1)查采集。逐日分析查看是否有采集失败或采集未接入导致售电量缺失而致线路线损升高的用户,从线损开始升高的30日逐日核查,未发现多日采集失败用户。

摘要： 1.2.2故障排查9月14日该台区新装全额上网光伏发电用户,因为逆变器故障一直未发电,9月26日修复后开始发电,台区就出现负损,初步判断是供电量少计量,应是光伏表计计量或接线出现异常,但经现场检查确认均无异常。1.2.3治理措施通过分析发现该台区售电量与平时相比出现突增情况,判断是售电量出现问题,9月27日线损供电量427.58kWh,售电量523.1kWh。

摘要： 500kV奢香至鸭溪线路加快推进,宁德时代新能源动力加紧建设,册亨等9县220kV变电站建设如火如荼……贵州重大项目建设、中小企业发展均展现了新的活力。今年来,南网贵州电网公司认真贯彻落实新国发2号文件精神,按照贵州省委省政府和南方电网公司工作部署,扎实推进重大工程建设、优化用电营商环境、推进乡村振兴等重点任务。2022年1-3月,贵州省内售电量累计完成362.1亿kWh,同比增长2.4%,全省规模以上工业增加值比上年同期增长15.2%,为贵州经济高质量发展实现“开门稳”贡献了电网力量。

摘要： 《河南电力》:作为河南特高压运检的专业机构,国网河南省电力公司直流中心如何落实“首保特高压”的责任担当?张军:2021年,国网河南直流中心积极应对历史罕见的特大暴雨险情灾情和严峻的电力供应保障等内外部复杂形势,全年共输送电量700亿千瓦时,创历史新高,占国网河南省电力公司全年总售电量的五分之一,有效减少河南地区标煤燃烧3220万吨,减少二氧化碳排放量8693万吨。

摘要： 随着福建省电能数据采集系统的不断发展和改进,省内供电企业可以基于电力线宽带载波(HPLC)技术对低压用户的用电数据进行小时级采集,对高压用户的用电数据能够实现15 min级采集.由于网络信号不稳定、设备易出现故障等问题,导致部分用户的用电数据无法正常回传至采集系统,对用户的电费结算造成一定误差.为有效降低该类用户用电量测算值与实际用电量之间的偏差,提出了一种对电能信息数据进行清洗与拟合的方法,使用户的电费计算更加精准,同时为供电企业的经营决策提供了可靠的依据.

摘要： 霍尔特-温特斯法是商务与经济统计中一种被广泛使用的市场预测方法,但是国内将其用于电力负荷预测、售电量预测的研究并不多见.另外,较少有文献涉及季度售电量的预测研究.论文以天水供电公司2001-2010年9月份的月售电量为基础,应用霍尔特-温特斯法对该公司月售电量、季度售电量及年度售电量的预测进行了实证分析研究,通过应用霍尔特—温特斯时间序列预测模型，选用不同时期的样本数据对月度售电量、季度售电量、年度售电量的预测分析表明:对于稳定的季节性时间序列数据的预测，该方法具有很高的预测精度。由于其建模简单，易于理解，因此很适合于应用到电力企业生产的实际工作中。但从实证分析中也可以看出该方法及研究的局限性，未来将继续收集供电企业的售电量数据，验证该模型在不同地区的供电企业售电量预测以及该方法对年售电量预测的有效性;研究如何更好的改进该模型，提高该模型对较大偏离值的适应能力以增强预测的稳健性。

摘要： 云南电力市场包括中国东部沿海地区、东南亚地区和云南省内三个维度,三个维度市场的有机结合促进了云南电网的持续发展.文中首先对云南电网公司2000-2010年售电量统计结果进行线性回归和多项式回归分析,应用多项式逼近理论和算术平均值综合方法,得到了云南电网公司售电量统计趋势函数预测模型,并对过去历史数据进行检验和预测了未来的售电量.其次,分析影响云南电网公司售电量趋势预测的三个主要因素,并提出一些建议.

摘要： 关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。本文将关联规则应用于对电价与售电量关系的分析中。以三个省的营销数据为例，采取聚类技术实现对经过预处理的数据的离散化处理，运用关联规则的FP-Growth 算法搜索出蕴含着电量销售与分时电价之间的关联关系。为电力营销工作提供了一定的参考作用。

摘要： 在目前全省营销工作状况下,售电量抄表时间管理的好坏对电费回收和线损统计带来了一定的影响,抄表时间靠近月末,对线损波动影响较小,但收费时间又不够,对电费回收不利;抄表时间靠前,对收费工作留有余地,但对线损波动影响较大,因此售电量抄表时间管理越来越引起关注和重视.本文介绍了目前现状管理的情况等等内容.

摘要： 本文以历史商业电量、平均电价的数据为参考,以2002年为基期,对03年在"非典"疫情期间,商业售电量减少值,影响全年平均电价的下降范围作了具体的分析。

摘要： 在地区电力市场发展中，市场营销工作占据越来越重要的位置。本报告从售电量、均价到电费回收完成，详尽分析了唐山地区一年来的电力营销与经营情况，对影响电量、均价等营销指标的深层问题进行了剖析，针对存在的问题提出了积极的营销策略。

摘要： 目前大多电力公司进行经营分析时，主要应用同期比或者作定性判断。本文提出了基于偏最小二乘回归的多因素影响分析方法，该方法定量地分析了售电量、售电均价和线路损耗三个主要因素对目标利润的影响程度。实例分析表明，该方法能定量地描述各影响因素对目标利润的影响程度，电力公司根据分析结果调整相应的营销策略。

摘要： 开发了基于Windows下的电力系统中、长期电量预测软件包。该软件包由预测数据查询模块、预测方法模块、结果查询模块和图表输出模块等部分组成。该软件包具有人机界面友好，分折、计算快速，预测方法多样.适用范围广泛，目前已成功地应用于实际的电量预测中。

摘要： 该文介绍中国城市电网技术进步及其主要措施办法，展望今后十年发展前景及采取的技术原则。

摘要： 该文介绍中国城市电网技术进步及其主要措施办法，展望今后十年发展前景及采取的技术原则。

摘要： 本发明公开了一种基于用电量序列的月度售电量预测方法，主要包括：将月度用电量历史数据划分为训练集以及验证集两部分；建立以待预测月的上一月和去年同期的用电量为输入，待预测月的用电量为输出的支持向量机模型；利用贝叶斯优化对支持向量机的惩罚系数c、核函数系数γ及不敏感系数ε进行寻优；建立最优参数下的支持向量机预测模型并预测未来用电量；基于月度用电量序列历史数据和预测结果，构建虚拟电量序列；最后，建立以虚拟电量序列为输入、月度售电量为输出的逐月线性回归模型，对未来月度售电量进行预测，以减小售电量因抄表例日不固定、统计区间与自然月有所差别导致直接使用售电量历史数据进行预测的误差。

摘要： 本发明公开了一种分压售电量和分压供电量对线损率影响的分析方法，涉及电网控制技术领域。包括以下步骤：1)以线损率为因变量，并对影响线损率的因素进行分类，在影响线损率的因素中，选取自变量；2)对选取的自变量的历史数据进行选择和处理；3)建立线损率关联矩阵；4)通过关联矩阵的特征方程确定线损率的关键影响因子；5)根据关键影响因子的变化，通过线损率回归方程和敏感度分析方程的计算，量化分析对线损率的影响，得出关键影响因子的影响结果。将分压售电量和分压供电量对线损率的影响进行量化，从而可以判定影响因素对线损率的电量影响，从而可对电网参数进行相适应的修正，降低线损率，提高了经济效益。

摘要： 本发明公开了一种基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法：调研统计地市内月用电量300万千瓦时及以上大用户的电量信息和未来用电计划；对获取的大用户电量信息进行预处理，以保证数据的完整性、唯一性与结构一致性；基于皮尔逊积矩相关系数计算，分析地市大用户电量信息累加与地市电网大工业售电量及地市电网总售电量之间的关联关系；通过对地市电网各类售电量占总售电量比例的计算，分析地市电网售电量的结构；建立以地市内大用户电量信息累加为输入、地市电网售电量为输出的线性回归模型，结合所掌握的大用户未来电量使用计划，对地市电网年度售电量进行预测，以解决大工业占比较高的地市电网售电量预测精度不足的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于用电量序列的月度售电量预测方法，主要包括：将月度用电量历史数据划分为训练集以及验证集两部分；建立以待预测月的上一月和去年同期的用电量为输入，待预测月的用电量为输出的支持向量机模型；利用贝叶斯优化对支持向量机的惩罚系数c、核函数系数γ及不敏感系数ε进行寻优；建立最优参数下的支持向量机预测模型并预测未来用电量；基于月度用电量序列历史数据和预测结果，构建虚拟电量序列；最后，建立以虚拟电量序列为输入、月度售电量为输出的逐月线性回归模型，对未来月度售电量进行预测，以减小售电量因抄表例日不固定、统计区间与自然月有所差别导致直接使用售电量历史数据进行预测的误差。

摘要： 本申请公开了一种基于日累计发行电量的短期售电量预测方法，包括：步骤S1：建立关于预测月份的日累计发行电量与去年同期日累计发行电量的线性函数关系，预测月份的日累计发行电量作为应变量，去年同期日累计发行电量为自变量；步骤S2：将预测月份的首日至预测日的日累计发行电量数据以及去年同期日累计发行电量数据代入线性函数关系，计算模型参数；步骤S3：将模型参数代入线性函数关系，得到短期售电量线性模型；步骤S4：将去年同期月份最后一天的日累计发行电量数据代入短期售电量线性模型中，得到预测月售电量。日累计发行电量数据准确反映当月天气、经济等波动情况，随预测日越接近月末日，建模时利用的日累计发行电量数据越多，准确度越高。

摘要： 本发明公开了一种分压售电量和分压供电量对线损率影响的分析方法，涉及电网控制技术领域。包括以下步骤：1)以线损率为因变量，并对影响线损率的因素进行分类，在影响线损率的因素中，选取自变量；2)对选取的自变量的历史数据进行选择和处理；3)建立线损率关联矩阵；4)通过关联矩阵的特征方程确定线损率的关键影响因子；5)根据关键影响因子的变化，通过线损率回归方程和敏感度分析方程的计算，量化分析对线损率的影响，得出关键影响因子的影响结果。将分压售电量和分压供电量对线损率的影响进行量化，从而可以判定影响因素对线损率的电量影响，从而可对电网参数进行相适应的修正，降低线损率，提高了经济效益。

摘要： 本发明涉及售电管理技术领域，公开了一种基于大数据售电量信息计划管理系统，目前的售电计划管理方式较为单一，难以对企业的售电量、季度用电量和盈亏平衡等进行有效预测，同时难以分析周边地区的电网售电量分布情况，包括电量收集模块、电量预测模块、电量分析模块、计划管理模块、结果展示模块和信息存储模块。该系统通过对电量消耗的实际数据，从而分析用户实际用电数据、用户用电行为等各项指标，能够清晰展示售电量、日用电量、盈亏平衡等数据并进行有效预测，而且能够分析周边地区的电网售电量分布情况，可以准确计算出当前售电地区内的电网各类售电量占总售电量的比例。

摘要： 本发明公开了一种基于EEMD和离群点检测的月度售电量组合预测方法，该方法首先通过改进的EMD方法对原始信号进行处理，然后采用基于多组影响因素的多个单一方法得到多组预测结果，最后基于离群点检测技术，剔除异常点后将其余预测值取平均，作为最终的预测结果。改进的EMD方法通过在原始信号中加入均匀分布频率的白噪声以及计算独特信号残差克服了传统EMD不足而获得IMF，改变了原始信号的极值分布点，从而减少模态混叠的情况，使重建后的信号几乎与原始信号相同。该方法方法不仅克服了现有的EMD模式混合现象，而且通过增加分解次数减少了重构误差。

摘要： 本发明公开了一种基于时间序列的滑动窗口式售电量预测方法，包括：用户输入预测周期；获取气温数据集、售电量数据集，并进行预处理，得到气温序列、售电量序列；确定基准窗口，获取对应序列的气温数据、售电量数据；在经过预处理的序列上设置滑动窗口；计算滑动窗口与基准窗口的相似度，对滑动窗口进行滑动，得到相似度集合；选取相似度集合中最大相似度对应的滑动窗口作为预测窗口；将预测窗口划分为前、后窗口，根据前、后窗口对应的数据得到窗口变化率；根据窗口变化率计算预测周期的售电量。通过上述方式，能够快速精确预测后窗口售电量，有良好的可实施性。

摘要： 本发明公开了一种基于波形的特征的售电量预测方法及系统，通过获取历史温度‑时间函数变化曲线和历史售电量‑时间函数变化曲线；根据预设周期内待预测时间段前4天的温度‑时间的变化曲线，确认所述温度‑时间变化曲线的温度特征值；根据预设周期内待预测时间段前4天的售电量‑时间变化曲线，确定所述售电量‑时间变化曲线的电量相似度；根据所述温度特征值和电量相似度确认售电量变化率；根据所述售电量变化率计算出预测电量。通过上述方式，本发明能够降低数据量的要求，实现时间较短，计算量减小，可以降低电力企业的成本。