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文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 3篇经济管理
  • 2篇电气工程
  • 1篇社会学

主题

  • 4篇电费
  • 3篇电费缴纳
  • 2篇电力
  • 2篇电量
  • 2篇综合评价
  • 2篇伙伴
  • 2篇缴费
  • 2篇合作伙伴
  • 2篇大数据
  • 1篇电负荷
  • 1篇用电负荷
  • 1篇用电量
  • 1篇预警
  • 1篇日用电量
  • 1篇数据监测
  • 1篇企业
  • 1篇组合赋权
  • 1篇熵值法
  • 1篇客户
  • 1篇客户细分

机构

  • 6篇甘肃省电力公...
  • 4篇华北电力大学

作者

  • 6篇江元
  • 2篇王林信
  • 2篇王冰
  • 2篇葛新丽
  • 2篇罗世刚
  • 1篇朱茳
  • 1篇刘洋洋
  • 1篇何永秀
  • 1篇张婷
  • 1篇周玲芳
  • 1篇郭红珍
  • 1篇熊威

传媒

  • 2篇中国电力
  • 2篇电力大数据
  • 1篇甘肃电力技术
  • 1篇陕西电力

年份

  • 2篇2020
  • 2篇2013
  • 2篇2012
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于集合覆盖模型的电费缴纳点选址研究被引量:11
2013年
在大营销体系下,各省市电力公司都在倾力打造"10分钟缴费圈",为电力用户提供方便、快捷、多样化的电费缴纳方式。在分析国内现有电费缴纳方式的基础上,构建了基于"10分钟缴费圈"的电费缴纳点选址集合覆盖模型,同时以各种电费缴纳方式的费率为权重,提出了带权的集合覆盖模型。通过对甘肃省兰州市安宁区电费缴纳点和现有的居民小区的地理位置进行分析,运用LINDO软件对建立的集合覆盖模型进行优化求解,证明了该模型的可行性。该模型可以帮助各地区选择合适的电费缴纳合作伙伴,以最小的投资成本获得最大的用户满意度。
江元王冰张婷熊威何永秀
基于熵值法和ELECTRE-I法的电费缴纳合作伙伴的选择
2012年
科学、合理地选择电费缴纳渠道的合作伙伴,不仅可以提高企业的效益和效率,而且能够增加客户满意度、提升企业形象。基于熵值法和ELECTRE-I法对电费缴纳的现有和潜在合作伙伴进行评价及排序,并以甘肃某市为例予以验证,为决策者客观、科学、系统地选择电费缴纳合作伙伴提供了参考依据。
葛新丽江元朱茳
关键词:电费缴纳合作伙伴综合评价
基于理想点法的“十分钟缴费圈”电费缴纳合作伙伴评价被引量:3
2012年
对选择"十分钟缴费圈"合作伙伴的目的及现有的电费缴纳合作伙伴进行分析,从服务性指标、经济性指标和可及性指标3个方面出发,建立了电费缴纳合作伙伴评价指标体系,并运用理想点法对可能的电费缴纳合作伙伴进行评价。以陕西省某市可能的电费缴纳合作伙伴为例,选择出整体效果较好的合作伙伴,验证了模型的可行性,同时对"十分钟缴费圈"电费缴纳合作伙伴的选取具有一定的指导意义。
葛新丽江元王冰
关键词:电费缴纳合作伙伴
基于理想点法的电费缴纳方式综合评价被引量:7
2013年
电费缴纳回收效果直接关系到电力公司运行,影响电力大营销体系的建设运行,电费缴纳方式在电力市场与社会发展中起着重要作用。基于理想点法对电力公司自营及涉及合作伙伴的2类缴费方式进行分析,构建了基于电力公司、用户及合作伙伴3个角度的电费缴纳方式的综合评价体系,并结合使用各级指标的组合赋权方法,对缴费方式进行了比较。以某市为例,分析比较了3种电力公司自营缴费方式及6种涉及合作伙伴的缴费方式,认为电力自助缴费终端是电力公司自营方式中最值得推广的方式,而涉及合作伙伴的方式中,英大充值卡具有较大潜力,银行代扣是较优的缴费方式。
周玲芳刘洋洋江元郭红珍
关键词:电力
基于电量实时计算的市场监测数字化分析研究与应用被引量:1
2020年
为解决电力营销业务工作中市场监测分析功能监测面窄且较为分散、多维度综合分析数据支撑能力不足、异常用电行为辨识效率低、电量起伏波动风险预警功能缺失等突出问题,本文提出基于电量实时计算的市场监测数字化分析的研究与应用。通过应用大数据、云计算、可视化展示等关键技术构建市场监测数字化分析平台,设计并建立精准化电量测算模型,开展日/周/月电量电费测算、电量电费重算等相关测算的研究实践,实现涵盖采集数据监测、日/周/月电量监测、月结算监测、重点用户监测、容量变化监测的多维可视化展示,风险预警自动化、异常用电监测、智能化监测分析报告等重要支撑功能。通过研究与实践应用,为市场监测分析工作提供可靠的技术支撑,有效提升营销工作的精益化管理水平。
王林信罗世刚江元李竣业
关键词:大数据数据监测风险预警
基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用被引量:3
2020年
为解决疫情防控期间,由于各级政府对企业复工复产情况采用繁琐的逐级统计上报数据方式,出现因统计人员不足、数据来源不一、统计口径不一,导致上报统计数据失真等问题,避免出现因统计数据的不完整、不准确,严重影响政府复工复产政策的制定以及企业复工复产审批效率。本文通过提取企业日均用电量、企业复工日均用电量、行业特性等电网公司用户电量特征变量数据,结合疫情风险以及各行业上下游产业链等因素,应用K-means聚类分析算法,构建复工用户判别、复工企业电力指数等应用模型及具有时效性的企业复工复产指标体系与应用支撑平台,实时数据提取、模型构建、多维分析,精准定位、准确识别企业复工复产情况以及因疫情影响带来的企业运营风险及问题。
王林信江元罗世刚李竣业
关键词:大数据客户细分用电负荷日用电量
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