一、电力营销系统中的数据建模分析（论文文献综述）
孟燕琴,詹妮[1]（2021）在《大数据技术在电力营销系统中的应用研究》文中研究表明信息技术的飞速发展改变了传统的生活方式,海量的数据集成促使大数据技术的诞生。大数据技术的广泛应用有助于智能电力营销系统的逐步发展。本文分析了大数据技术在电力营销系统中的应用。
余思腾[2]（2021）在《基于用电数据的电力营销业务分析系统的研究与实现》文中认为开放售电侧是我国电力体制改革的重要内容,随着改革进程的推进,电力销售业务正逐步向资本开放,电力市场中出现售电公司角色。电力用户转而向售电公司而非垄断的电网公司购电。售电公司的盈利取决于电力购买成本和电力销售获利之间差值,针对售电公司的购电和售电两个重要问题,本文分别从短期负荷预测和电价制定方面开展研究。短期负荷预测的意义在于估算用户负荷量从而指导日前市场购电,以及根据负荷预测结果选择特定用户参与某时间段的需求响应等应用;电价方案直接影响用户的用电选择和行为,通过设计有竞争力的电价方案吸引用户选用,以提高售电公司的收益。本课题旨在研究和实现基于用电数据的电力营销业务分析系统。基于机器学习与数据分析技术,设计算法分析计算用户用电数据,更优地解决售电公司的短期负荷预测和电价制定的业务需求。所研究的关键算法如下:对于负荷预测问题,基于时间卷积神经网络,研究提出长短期时间卷积网络短期负荷预测模型,考虑负荷数据的周期特点分别用长期网络和短期网络提取负荷序列的特征,融合输出预测结果,实验结果表明此模型的预测效果优于对比模型;对于电价方案设计问题,基于广泛使用的分时电价,研究定制化分时电价算法。考虑不同用户的用电行为差异,根据用户负荷模式将用户聚类为若干类簇,为同一类簇中的用户设置相同电价方案。定制化分时电价算法尊重用户的用电满意度,在此前提下使用粒子群优化算法求解以电价为变量的售电公司的利益问题,获得优于规划求解算法的寻优结果和速度。在研究关键算法的基础上设计实现了原型系统,为用户提供较为简便的算法使用界面。
高杨[3]（2021）在《基于信用风险评价的H供电公司客户关系管理优化研究》文中进行了进一步梳理供电行业的营销服务是供电企业为客户提供核心产品和服务,服务质量的好坏与否将会直接影响到整个企业可持续发展,也是影响企业在市场上综合竞争力的一个重要决定性因素。优质的客户往往是一个企业的重要财富收入来源,相对而言,信用差的客户往往是一个企业经营的风险源泉。由于历史原因,现阶段公司和客户通常采取的用电方式都是先用电后缴纳电费,对于一些供电公司来说,采取的是信用销售方式。目前,在内外部环境急剧变化的市场背景下,信用销售的用电模式是持续占领市场的有效手段,但同时也会增加企业的风险,比如坏账带来的财务成本和管理成本。基于这个宏观背景,根据供电企业目前的外部市场环境,并充分结合自身的特点,以广大客户需求为服务中心,构建了客户信用风险评估模型,并在对广大客户信用风险评估模型分析的研究基础上,通过创新了客户关系,创新了服务渠道,提出了相应的策略,既能够满足广大供电企业对于客户优质服务的要求,同时也可以扩大供电企业的市场综合竞争力,提升供电企业的活力和售后服务水平,同时建立完善供电企业服务制度,,适应新能源电改给我国带来的变革,以优质的售后服务和产品赢得了客户,在激烈的市场竞争中有效抢占了售后服务份额,促进了供电企业的健康可持续发展。本篇论文的研究目标是为了根据我国电力供应与用电市场的特点,以H供电公司为主要案例,分析影响客户信用的基础性信息,设计适合用电企业客户信用风险评估的指标和风险评级标准,建立了客户信用风险评估体系和风险评级标准,在此基础上提出了优化H供电公司目前现有的信用风险评价、欠费预测、电费风险决策、风险控制及窃电检测和防范等客户经理管理的对策建议,构建新型的客户关系,提高服务质量和客户经理工作效率。在此基础上提出优化H供电公司现有的信用评价、欠费预测、电费风险决策、风险控制及窃电检测和防范等客户管理的对策建议,构建新型客户关系,提高服务质量和服务效率。
卞强[4]（2020）在《电力智能核算方法的研究与应用》文中进行了进一步梳理电力核算作为电力运营及营销管理的一个重要组成部分,也是当前在整个电力运营和营销管理信息化中的一个核心内容,以电力核算数据为基础的开展各项电力运营及营销的工作是未来进一步提高电力运营及营销管理服务的关键,从而为用户提供更加优质的服务。随着智能电网的全面建设,目前各种信息已经处于一个升级利用的阶段,特别是远程抄表系统的应用,使得在核算方面进行智能化的处理成为了可能。在这一背景下,本文以山东电力公司的电力运营及营销信息化改造为背景,提出了构建电力智能化核算模型和系统的构建,以提高当前电力核算效率和质量,本文的主要研究内容如下:1)对国内外已有的电力核算智能化技术进行了研究,以山东电力公司当前的电力运营及营销系统现状为例,探讨了如何采取智能化技术来对其进行改造和升级,从自动化抄表技术和电费核算技术等方面入手进行了深入的研究,提出了依托现有的远程抄表系统和智能化核算模型的设计思路。2)对当前已有的电力核算业务模型进行深入分析,从智能化队列模型、运营监控管理模型、智能审计纠偏模型、电费试算与核对模型及知识规则库的构建五个方面构建电力智能化核算模型和方法,以解决当前已有的业务流程存在的问题对其进行优化设计,并通过实验仿真分析,从模型的容错率、效率和性能等方面进行了对比分析,验证了设计后的模型性能优势。3)在设计和构建的智能化核算模型的基础上,完成了对优化后的电力核算系统的架构设计和系统的构建,并以山东电力公司核算项目为背景,在该系统的基础上行,定义了新的智能化核算业务流程,从运营监控业务、核算审核业务、电费智能核算业务和业务规则及专家系统四个方面进行了应用分析,探讨了系统在实际业务应用中的可行性和优势。总之,通过本文构建和设计的电力智能化模型和系统,可以有效的解决当前山东电力公司的核算业务过程中的工作量大,各种工作信息化处理程度低的问题,有效的提高当前核算业务处理的效率和质量,为用户提供更加高效的业务服务水平。
杨清银[5]（2019）在《电力营销中贝叶斯网络决策分析系统应用研究》文中指出随着电网企业业务转型,电力营销在助力企业发展中的重要性逐渐提升。电力营销数年来积累了大量数据,迫切需要通过智能方法对其进行数据挖掘,从而为电力营销决策者提供可靠的支持。由于贝叶斯方法不仅具有独特的概率表达能力和强大的知识学习特性,还具备了丰富的不确定性知识表达形式,因此成为各个领域研究应用的焦点。论文重点研究了贝叶斯网络模型,并将其应用于某供电公司营销中。首先结合国内外相关研究理论,阐述了贝叶斯网络的概念,其次针对数据挖掘过程及基于数据挖掘的贝叶斯网络的优点等相关内容作了阐述。与此同时,通过贝叶斯网络参数学习与结构学习,了解了贝叶斯网络建模的一般步骤。最后在此理论基础上,论文介绍了电力营销概念,说明了构建一套电力营销决策分析系统的重要性,并论述了电力市场营销决策核心内容及决策过程,同时构建了决策分析系统的整体框架。本文在建模和应用研究中,重点针对贝叶斯网络应用于线损合格率评估和电力客户用电风险预测两个方面展开分析,依次通过影响因素筛选、确定贝叶斯网络节点变量数值范围、计算条件概率表等几个步骤建立了贝叶斯网络模型。同时针对选定研究对象的线损不合格风险和用电风险进行定性描述与定量计算,通过结合贝叶斯网络应用情况,实现了基于贝叶斯网络模型的线损预估和相应降损措施以及不同用电风险等级防范等决策分析。由此为电网企业构建电力营销决策支持系统、基于贝叶斯网络模型进行客户识别分析、线路故障预测、客户故障评估、电费回收渠道分析等应用奠定了良好基础。通过决策后的结果检验和应用成效显示,基于贝叶斯网络模型进行电力营销决策分析,过程可行,结果可靠,有助于为电网企业电力营销工作提供决策支持。
刘桢[6]（2019）在《基于电力营销大数据的售电渠道综合评价与优化策略研究》文中提出售电渠道是国家电网公司将“电”这一商品及售电相关服务输送给各类客户并收回费用的传递链。当前互联网环境下售电方式的多样化对售电渠道的建设与管理提出了新的要求,同时近年来大数据的飞速发展为售电渠道的管理研究提供了技术支持和海量的数据支持。为提高售电渠道整体管理和服务水平,本研究结合某地区几年来海量电力营销大数据,对售电渠道的运行和管理过程进行具体分析,构建了售电渠道综合评价指标体系;通过构建系统动力学评价分析模型,对各售电渠道进行综合评价,依据售电渠道运营情况及综合评价结果提出针对性优化策略,为电力公司对售电渠道的当前管理与后期推广建设提供参考。首先,介绍当前电力大数据和售电渠道评价等研究相关理论;对我国某市电力公司的完整售电过程及售电渠道整体运行情况进行介绍,对该市23个售电渠道进行特点比较、差异化分析及分类;对本研究着重应用的系统动力学评价模型进行详细介绍与适用性分析。其次,依据系统评价理论和指标体系构建原则,在分析电力公司售电过程的基础上,以平衡计分卡管理思想和SERVQUAL服务模型为基础,结合售电渠道特点和运营方式,确立售电渠道综合评价的服务能力、经济效益、服务质量和发展潜力四个维度,满足可操作、可执行、可量化的要求,形成适用于每一个售电渠道综合评价的指标体系。然后,参照售电渠道综合评价指标体系,依据该地区2013至2017年全样本电力营销大数据以及供电公司的售电渠道管理监测数据,运用z-score标准化方法对售电渠道所有指标数据进行标准化操作;运用AHP层次分析法,依据行业领域专家、渠道运营方及客户三方评定,确定售电渠道评价体系中所有指标权重,完成对售电渠道综合评价的数据处理工作。最后,构建系统动力学评价模型,对售电渠道进行综合评价;分析评价结果找出到关键指标,并进行评价结果提升模拟;结合各售电渠道运营数据和系统动力学综合评价结果,以“渠道运营管理”和“评价指标管控”为思路,从战略、运营、执行三个层面,提出售电渠道未来优化调整的具体措施建议。
邢文[7]（2019）在《大数据技术在电力营销审计中的应用研究 ——以南方电网为例》文中进行了进一步梳理近年来,审计署陆续出台文件,要求深化大数据应用,推动大数据审计发展。在这样的背景下,如何有效利用大数据技术,推动形成大数据审计新模式已成为我国审计人员、企业管理层愈发关注的问题。数据资源不断丰富的背景下,将大数据技术应用到审计作业中,帮助进行多维比较、协同分析,能够有效提高数据的可用性。本文以大数据技术在南方电网电力营销审计中的应用为例,深入分析,以此思考大数据技术在电力营销审计中存在的问题,并提出建议,以期促进大数据审计的理论和实践发展。本文首先对研究背景进行简单叙述,探究本文的研究意义,明确研究思路与方法,确定本文的结构路线。其次,本文围绕大数据审计、大数据技术应用以及营销审计的国内外相关研究进行文献梳理,明确本文的研究方向。然后,本文围绕风险导向审计理论与大数据技术相关理论进行基本理论的阐述,对比传统审计与大数据审计的区别,并具体介绍聚类和分类数据分析理论。接着,具体介绍大数据技术在电力营销审计案例中各阶段的应用。之后,对大数据技术在电力营销审计中可能存在的问题进行总结,并提出相应的建议,以期对大数据审计发展提供借鉴。最后,进行研究总结并对未来大数据审计的发展进行展望。
郑雪梅[8]（2019）在《电力营销决策支持系统的设计与实现》文中提出近年来,国家提出全面深化新一轮电力体制改革,给电力行业提出了更高的发展目标和要求,给整个电力行业带来发展机遇的同时也给传统电力企业带来了挑战,使得传统电力企业对信息化运用有了更加迫切的需求。首先,传统的人工沟通管理方式已经落后,无法适应企业高速运转的需要,其次在技术手段上,对于数据信息的采集需要有更加先进的手段作为支撑。电力生产和经营过程中会产生海量的数据,如何有效的利用这些数据,进行综合分析,从而为管理者提供有助于经营决策方面的信息,已经成为目前电力企业营销管理中的主要任务。本课题通过设计一种功能完备,符合电力企业实际需求的电力营销决策支持系统,使德阳供电公司在电力营销管理工作迈入新台阶。本文结合德阳供电公司营销管理工作实际,对电力营销管理工作现状展开分析,总结出德阳供电公司在电力营销管理理念和总体架构设计上都存在一定不足。然后运用电力营销决策分析理论和软件系统开发技术对电力营销决策支持系统展开研究。首先论文对电力营销决策支持系统进行需求分析,需求分析主要采用UML建模工具,对系统用户角色和功能进行用例分析。系统的主要功能需求包括电网经营指标分析、客户分析、电力需求侧分析、辅助决策、查询统计五个方面。并对系统的性能需求进行分析,性能分析主要从系统继承性、安全性、实用性及可扩展性等方面进行分析。其次,在需求分析的基础上对电力营销决策支持系统进行设计,在系统架构设计阶段,采用了MVC三层架构思想,运用SSH框架技术实现了系统的用户交互层、业务逻辑层和数据层三层架构。在系统功能设计阶段,对系统的五个主要功能模块的设计过程进行描述。在功能设计的基础上,按照数据仓库建立流程,用Jdeveloper、BI Beans和数据挖掘工具Oracle Data Miner详细论述了电力营销决策数据仓库的设计过程。并对系统的核心功能模块辅助决策的模型建立过程进行论述。最后对电力营销决策支持系统的实现过程进行分析,给出系统主要开发技术和实现界面,详细分析了决策支持功能的实现过程。该系统的部署和运用,对德阳供电公司电力营销业务资源整合起到了关键作用,通过数据仓库功能,该系统汇集其他业务系统中的数据,然后从不同的角度和层次对营销数据进行综合分析,为该供电公司的营销决策人员提供有价值、有意义的参考信息,不仅有效的提升电力营销管理人员的工作效率,而且为该供电公司合理定价,统筹生产,精细管理提供了强有力的保障手段。
曹宁[9]（2018）在《德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统设计与实现》文中进行了进一步梳理智能电网包含优质的双向通信网络、完善的传感和测量技术、智能的设备、实用的操控形式和系统,其中系统目前的发展尚存在一些不足,具体表现为作业速度慢、办理进程杂乱无章、责任人不明确等。造成上述问题的主要原因是技术层次不达标以及管理手段不完善。针对这些问题,本文提出了德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统设计与实现。本文指出德惠供电公司营销系统的计量现场作业支持系统的基础需求,并提出德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统设计的主要内容,包括架构设计、主要功能设计、关键技术设计、集成技术设计等几部分,同时还涉及系统应用平台设计,包括应用平台选型、PI3000 for Java平台、移动作业平台等。接着阐述了德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统的试运行及预期成果,包括测试方法、测试结果、测试理论等方面。最后得出结论,与传统营销系统相比较,德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统在性能上提升巨大,能够满足各类业务的不同需求。将该系统真正投入到市场中,有利于搭建“纵向贯通、横向集成”的一体化企业信息平台,更快速的实施信息传递和共享,有利于公司管理模式规范化,进一步提升公司管理水平。
胡恒箫[10]（2018）在《基于物联网的电力营销移动作业互动服务技术研究》文中研究指明随着电力体制改革尤其是售电侧改革力度的不断加大,政府、消费者对电力企业和电力行业的互动需求变得更高。随着智能家居、分布式发电、电动汽车充电等新型业务的发展,电力用户的身份由以往的被动用电者,逐步转变为电网运营规则的参与者,这就对电力公司的供电服务、电力信息服务以及增值服务等提出了更高的要求。随着物联网概念的出现,传感通信技术得到进一步发展,物联网在电力行业的应用,能够提升用电服务能力,促进电力企业技术和管理的发展,也为电力用户侧互动技术提供了新的思路。本文针对当前电力双向互动体系对尤其是移动作业互动服务数据采集和控制技术不够成熟,电力营销移动互动服务模型尚未统一,电力营销移动互动服务集成度低等特点,引入了物联网技术,提出了基于物联网的营销移动作业互动服务整体解决方案,主要包括以下研究内容。1、介绍了物联网的基本概念,提出基于典型物联网三层结构的营销移动互动服务数据采集和控制总体架构;提出了基于IEC61850的的营销移动互动服务通信建模方法及基于CIM的营销移动互动服务数据建模方法。2、提出了基于物联网的电力营销移动互动服务业务集成架构,并以大用户参与需求响应为例,给出了互动服务的集成案例。3、提出了基于物联网的电力营销移动互动服务增值服务架构,并以智能家居远程运行监控及大用户负荷智能化管理为例,提出了增值服务的业务架构、业务流程和典型场景分析。4、开展了电力营销移动作业互动服务关键技术的研究,包括现场作业管理技术和工作流程优化处理机制,并研制了电力营销移动互动服务主站及终端设备。基于物联网的电力营销移动作业互动服务具有低成本、易集成等优点,改变了传统营销互动服务不易推广的特点,极大丰富了智能用电互动服务体系,项目成果在江苏淮安等地进行了示范应用,效果显着。
二、电力营销系统中的数据建模分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电力营销系统中的数据建模分析（论文提纲范文）
（1）大数据技术在电力营销系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 电力营销系统中大数据技术概述 |
| 2 在电力营销系统中使用大数据技术的效果 |
| 3 电力营销系统中的大数据技术 |
| 3.1 数据存储与传输技术 |
| 3.2 数据处理技术 |
| 3.3 数据分析技术 |
| 3.4 数据展现技术 |
| 4 大数据技术在电力营销系统中的应用 |
| 4.1 新管理系统的开发 |
| 4.2 智能通信平台的建立 |
| 4.3 云计算的使用 |
| 5 以大数据为基础的电力营销系统构建 |
| 5.1 业务结构 |
| 5.2 数据架构 |
| 5.3 技术架构 |
| 6 大数据技术在电力营销系统中的未来应用前景 |
| 7 结论 |
（2）基于用电数据的电力营销业务分析系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 短期负荷预测研究现状 |
| 1.2.2 电价制定研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.3.1 基于时间卷积神经网络的短期负荷预测模型 |
| 1.3.2 基于粒子群优化的定制化分时电价求解方法 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 深度学习技术 |
| 2.1.1 循环神经网络 |
| 2.1.2 卷积神经网络 |
| 2.2 聚类分析技术 |
| 2.2.1 K-Means聚类算法 |
| 2.2.2 聚类效果指标 |
| 2.3 粒子群优化技术 |
| 2.3.1 粒子群算法框架 |
| 2.3.2 粒子群优化中的参数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 电力营销业务分析系统需求分析 |
| 3.1 业务场景分析 |
| 3.2 功能需求分析 |
| 3.3 非功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 关键问题研究以及解决方案 |
| 4.1 基于LST-TCN的短期负荷预测算法 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 时间卷积神经网络 |
| 4.1.3 LST-TCN模型算法 |
| 4.1.4 模型训练 |
| 4.1.5 实验结果和分析 |
| 4.2 基于PSO的定制化分时电价求解 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 电力零售市场建模 |
| 4.2.3 定制化电价下利润优化问题和电价求解 |
| 4.2.4 算法流程 |
| 4.2.5 实验和结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统总体设计 |
| 5.1 总体架构 |
| 5.2 系统分层模块 |
| 5.2.1 数据访问层 |
| 5.2.2 预处理层 |
| 5.2.3 算法分析层 |
| 5.2.4 结果分析层 |
| 5.3 系统层次交互关系及接口设计 |
| 5.3.1 负荷预测工作流程 |
| 5.3.2 电价制定工作流程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 主要模块设计和实现 |
| 6.1 负荷预测模块 |
| 6.2 分时电价制定模块 |
| 6.3 数据访问模块 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 系统部署和测试 |
| 7.1 系统部署与测试环境 |
| 7.2 典型集成测试用例 |
| 7.3 性能测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结和展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）基于信用风险评价的H供电公司客户关系管理优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、信用风险评价的相关研究 |
| 二、客户关系管理的相关研究 |
| 三、电力企业信用风险评价及客户关系管理的相关研究 |
| 四、文献评述 |
| 第三节 研究内容与研究方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 技术路线与创新点 |
| 一、研究框架 |
| 二、本文创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 第一节 信用风险评价理论 |
| 一、因素分析法 |
| 二、模型分析法 |
| 第二节 信用风险评价技术 |
| 一、经验判断期 |
| 二、数学模型期 |
| 第三节 客户关系管理理论 |
| 第四节 信用风险评价方法的选择 |
| 第三章 电力行业信用风险评价及H公司客户管理现状 |
| 第一节 电力行业客户信用风险管理的必要性 |
| 第二节 电力行业客户信用风险评价体系建设 |
| 第三节 H供电公司客户管理现状 |
| 一、信用风险评价结果利用不充分 |
| 二、新技术应用不充分 |
| 三、客户体验不佳 |
| 第四章 H供电公司信用风险评价模型设计 |
| 第一节 评价模型构建的原则 |
| 一、实用性原则 |
| 二、可扩展性原则 |
| 三、整体性原则 |
| 第二节 信用风险评价模型指标的选取 |
| 一、定量指标 |
| 二、定性指标 |
| 第三节 信用风险评价模型构建 |
| 一、模型构建流程 |
| 二、客户信用评价模型 |
| 三、欠费预警评价模型 |
| 第五章 H供电公司客户信用风险评价分析 |
| 第一节 客户信用风险评价分析 |
| 一、信用风险影响因素 |
| 二、信用风险等级 |
| 三、信用风险评价结果 |
| 第二节 欠费预警风险分析 |
| 第六章 H供电公司客户关系管理优化研究 |
| 第一节 信用评级动态差异化管理 |
| 一、基本服务 |
| 二、增值服务 |
| 三、惩罚服务 |
| 第二节 新技术的应用 |
| 一、客户基础信息的采集与加工 |
| 二、客户信用数据的拓展应用 |
| 第三节 客户关系管理的策略优化 |
| 一、精准维护客户关系 |
| 二、提升用电客户的服务感知度 |
| 三、保持与重点客户的良好互动 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）电力智能核算方法的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 电力智能核算技术及理论 |
| 2.1 电力智能核算概述 |
| 2.2 电力智能核算核心技术 |
| 2.2.1 自动化抄表技术 |
| 2.2.2 电费核算相关技术 |
| 2.3 电力智能核算现状及存在的问题分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电力智能核算方法建模及优化 |
| 3.1 电力智能核算业务流程分析 |
| 3.2 电力智能核算系统核心模型设计及优化 |
| 3.2.1 智能化队列模型设计及优化 |
| 3.2.2 运行监控管理模型设计及优化 |
| 3.2.3 智能审计纠偏模型设计及优化 |
| 3.2.4 电费试算与核对模型设计及优化 |
| 3.2.5 核算知识库及专家模型设计及优化 |
| 3.3 电力智能核算系统优化对比分析 |
| 3.3.1 容错率对比分析 |
| 3.3.2 效率对比分析 |
| 3.3.3 其他性能对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于优化后的电力智能核算方法的核算系统构建及应用 |
| 4.1 优化后的电力核算系统架构设计 |
| 4.2 项目背景及新的业务流程定义及说明 |
| 4.2.1 项目背景 |
| 4.2.2 新的业务流程定义及说明 |
| 4.3 核心业务应用分析 |
| 4.3.1 运行监控业务应用及结果分析 |
| 4.3.2 核算审核业务应用及结果分析 |
| 4.3.3 电费智能化核算业务应用及结果分析 |
| 4.3.4 业务规则及专家系统应用及结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）电力营销中贝叶斯网络决策分析系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 贝叶斯网络(BN)的概念 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 贝叶斯网络国内外研究现状 |
| 1.3.2 国内外决策分析系统研究现状 |
| 1.3.3 电力营销系统研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及意义 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 贝叶斯网络理论基础 |
| 2.1 贝叶斯网络建模 |
| 2.2 贝叶斯网络的学习 |
| 2.2.1 参数学习 |
| 2.2.2 结构学习 |
| 2.3 贝叶斯网络推理 |
| 2.4 数据挖掘的应用 |
| 2.4.1 电力营销数据挖掘 |
| 2.4.2 基于数据挖掘的贝叶斯网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电力营销决策分析系统总体框架 |
| 3.1 电力营销概念界定 |
| 3.2 决策分析对电力营销的重要性 |
| 3.3 电力营销决策分析系统简介 |
| 3.4 基于贝叶斯网络的电力营销决策分析系统建立 |
| 3.4.1 决策分析过程 |
| 3.4.2 决策分析系统框架 |
| 3.5 营销线损管理工作重要性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 电力营销线损管理决策中贝叶斯网络的模型构建 |
| 4.1 确定影响因素及贝叶斯节点数值范围 |
| 4.1.1 确定线损影响因素 |
| 4.1.2 贝叶斯节点变量数值范围的确定 |
| 4.2 贝叶斯网络结构 |
| 4.3 计算条件概率表 |
| 4.3.1 条件概率表的计算 |
| 4.3.2 贝叶斯模型实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 电力营销线损管理决策中贝叶斯网络的应用 |
| 5.1 确定评估对象 |
| 5.2 计算样本数据的先验概率 |
| 5.3 台区线损合格率分析 |
| 5.3.1 中天御苑2#配电房2#主变的线损不合格分析 |
| 5.3.2 东方佳园配电房1#主变的线损不合格分析 |
| 5.3.3 分析和计算两个台区的灵敏度 |
| 5.4 两个台区的线损分析决策 |
| 5.5 研究检验与应用成效 |
| 5.5.1 研究结果验证 |
| 5.5.2 应用成效 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 电力客户用电风险预测中贝叶斯网络的应用 |
| 6.1 构建贝叶斯网络模型 |
| 6.1.1 选择用电风险影响因素 |
| 6.1.2 确定贝叶斯网络节点及结构 |
| 6.2 计算条件概率表 |
| 6.2.1 条件概率表的计算 |
| 6.2.2 贝叶斯模型输入 |
| 6.3 用电风险预测实例应用 |
| 6.3.1 A塑料公司用电风险预测 |
| 6.3.2 B医疗科技有限公司用电风险预测 |
| 6.3.3 风险管控措施及结论验证 |
| 6.4 用电风险预测应用成果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）基于电力营销大数据的售电渠道综合评价与优化策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究主要内容与框架 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 2 售电渠道综合评价相关理论 |
| 2.1 综合评价理论 |
| 2.1.1 综合评价的基本概念 |
| 2.1.2 常用评价方法比较 |
| 2.2 系统动力学评价方法 |
| 2.2.1 系统动力学基本概念 |
| 2.2.2 系统动力学评价基本步骤 |
| 2.3 大数据相关理论与方法 |
| 2.3.1 大数据基本概念 |
| 2.3.2 大数据的分析步骤 |
| 2.3.3 电力营销大数据的基本统计 |
| 2.4 售电渠道基本理论 |
| 2.4.1 售电渠道基本概念 |
| 2.4.2 售电渠道特点分析 |
| 2.4.3 售电渠道差异分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 售电渠道综合评价指标体系构建 |
| 3.1 评价指标体系构建原则与方法 |
| 3.1.1 构建原则 |
| 3.1.2 构建方法 |
| 3.2 售电渠道综合评价指标提取 |
| 3.2.1 售电过程分析 |
| 3.2.2 服务过程分析 |
| 3.3 售电渠道评价的指标体系构建 |
| 3.3.1 指标体系架构及解释 |
| 3.3.2 指标数据的来源 |
| 3.4 评价指标权重确定 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 售电渠道综合评价 |
| 4.1 数据的准备与处理 |
| 4.1.1 电力营销大数据读取 |
| 4.1.2 电力营销大数据清洗 |
| 4.1.3 研究数据构造 |
| 4.1.4 指标数据的标准化 |
| 4.2 系统动力学评价模型构建 |
| 4.2.1 模型变量分类 |
| 4.2.2 模型因果关系分析 |
| 4.2.3 模型流图及方程构建 |
| 4.3 售电渠道综合评价分析 |
| 4.3.1 售电渠道的时序动态评价 |
| 4.3.2 三大类售电渠道评价及对比分析 |
| 4.3.3 同类细分售电渠道评价及对比分析 |
| 4.3.4 售电渠道评价结果提升模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 售电渠道优化策略 |
| 5.1 售电渠道优化思路 |
| 5.1.1 基于渠道售电过程的结论归纳 |
| 5.1.2 基于渠道评价过程的思路整理 |
| 5.2 售电渠道优化策略制定 |
| 5.2.1 公司战略层面 |
| 5.2.2 运营策略层面 |
| 5.2.3 渠道执行层面 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）大数据技术在电力营销审计中的应用研究 ——以南方电网为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 大数据审计的相关研究 |
| 1.2.2 营销审计的相关研究 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新与不足 |
| 2 基本理论 |
| 2.1 风险导向审计理论 |
| 2.1.1 传统风险导向审计 |
| 2.1.2 现代风险导向审计 |
| 2.2 大数据技术相关理论 |
| 2.2.1 大数据相关技术及应用 |
| 2.2.2 数据分析相关理论 |
| 3 大数据技术在南方电网电力营销审计中的应用 |
| 3.1 南方电网电力营销审计概况 |
| 3.1.1 南方电网公司概况 |
| 3.1.2 南方电网公司电力营销业务概况 |
| 3.1.3 南方电网公司电力营销审计概况 |
| 3.2 大数据技术在电力营销审计中的应用 |
| 3.2.1 大数据技术在营销审计流程应用思路和步骤 |
| 3.2.2 大数据技术在数据收集阶段中的应用 |
| 3.2.3 大数据技术在数据分析阶段中的应用 |
| 3.2.4 数据可视化技术在成果应用阶段的应用 |
| 3.2.5 大数据技术在电力营销审计应用中的评价分析 |
| 4 大数据技术在电力营销审计应用中存在的问题及建议 |
| 4.1 大数据技术在电力营销审计应用中存在的问题 |
| 4.1.1 部分审计工作停留在传统风险导向审计上 |
| 4.1.2 新审计模式和技术的挑战 |
| 4.1.3 大数据审计发展基础仍存在缺陷 |
| 4.2 推动大数据技术在电力营销审计应用的建议 |
| 4.2.1 重视审计成果的拓展应用 |
| 4.2.2 建立审计全覆盖的创新模式 |
| 4.2.3 促进内部审计人员形成大数据思维 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）电力营销决策支持系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究内容及目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关理论技术 |
| 2.1 电力营销分析相关理论 |
| 2.1.1 电力营销数据分析方法 |
| 2.1.2 电力营销数据分析内容 |
| 2.1.3 电力营销层次结构 |
| 2.2 系统开发技术 |
| 2.2.1 Java EE |
| 2.2.2 MVC |
| 2.3 数据仓库 |
| 2.3.1 数据仓库技术概述 |
| 2.3.2 数据仓库的关键技术 |
| 2.4 OLAP技术 |
| 2.5 决策支持系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 电力营销决策支持系统需求分析 |
| 3.1 现状分析 |
| 3.2 系统角色用例分析 |
| 3.3 系统的功能需求 |
| 3.3.1 电网经营指标分析功能需求 |
| 3.3.2 电力客户分析功能需求 |
| 3.3.3 电力需求侧分析功能需求 |
| 3.3.4 辅助决策功能需求 |
| 3.3.5 查询统计功能需求 |
| 3.4 系统性能需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电力营销决策支持系统设计 |
| 4.1 设计思路 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.3.1 电网经营指标分析模块 |
| 4.3.2 电力客户分析模块 |
| 4.3.3 电力需求侧分析模块 |
| 4.3.4 辅助决策模块 |
| 4.3.5 查询统计模块 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 电力营销决策数据仓库设计 |
| 4.5.1 数据仓库工具 |
| 4.5.2 数据仓库主题分析 |
| 4.5.3 数据转换 |
| 4.5.4 数据流设计 |
| 4.6 辅助决策建模 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 电力营销决策支持系统的实现 |
| 5.1 系统开发技术 |
| 5.2 主要界面实现 |
| 5.2.1 登陆界面 |
| 5.2.2 电网经营指标分析 |
| 5.2.3 电力客户分析 |
| 5.2.4 电力需求侧分析 |
| 5.2.5 辅助决策 |
| 5.2.6 查询统计 |
| 5.3 辅助决策模型实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试概述 |
| 6.1.1 测试目的 |
| 6.1.2 测试方法 |
| 6.1.3 测试环境 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 德惠供电营销系统的计量现场作业支持系统概述 |
| 2.1 系统设计内容 |
| 2.2 系统设计目标 |
| 2.3 系统设计过程 |
| 2.4 系统设计原则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 德惠供电营销系统的计量现场作业支持系统设计 |
| 3.1 系统总体构架设计 |
| 3.1.1 逻辑构架 |
| 3.1.2 物理架构 |
| 3.2 系统主要功能设计 |
| 3.2.1 移动作业应用系统功能 |
| 3.2.2 主站服务系统功能 |
| 3.3 系统关键技术设计 |
| 3.3.1 安全接入平台 |
| 3.3.2 移动作业应用平台 |
| 3.3.3 标准化和开放性设计 |
| 3.3.4 完善的标准化作业体系 |
| 3.3.5 利用手持无线终端扩展应用 |
| 3.4 德惠市供电公司营销系统的集成技术设计 |
| 3.4.1 数据获取 |
| 3.4.2 数据上传 |
| 3.4.3 数据交互方式 |
| 3.4.4 接口规范定义 |
| 3.4.5 上传数据的格式定义 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统的测试及预期成果 |
| 4.1 测试概述 |
| 4.2 测试方法和范围 |
| 4.2.1 测试方法 |
| 4.2.2 测试范围 |
| 4.3 测试结果 |
| 4.3.1 测试结果概述 |
| 4.3.2 功能点测试结果 |
| 4.4 测试结论 |
| 4.5 系统设计功能的实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于物联网的电力营销移动作业互动服务技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 基于物联网的电力营销移动互动服务建模 |
| 2.1 物联网技术概述 |
| 2.1.1 物联网定义 |
| 2.1.2 物联网架构 |
| 2.2 电力营销移动互动服务的需求 |
| 2.2.1 数据采集需求 |
| 2.2.2 执行控制需求 |
| 2.3 基于物联网的电力营销移动互动服务建模 |
| 2.3.1 电力营销移动互动采集与控制总体架构 |
| 2.3.2 基于IEC61850 的电力营销移动互动服务通信建模 |
| 2.3.3 基于IEC61970 的电力营销移动互动服务业务建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于物联网的电力营销移动互动业务集成 |
| 3.1 电力营销移动互动服务集成架构 |
| 3.1.1 总体架构 |
| 3.1.2 组成架构 |
| 3.2 电力营销移动互动服务集成案例 |
| 3.2.1 需求响应集成交互用例 |
| 3.2.2 需求响应集成交互过程 |
| 3.2.3 基于GDA的集成接口调用方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于物联网的电力营销移动互动增值服务 |
| 4.1 营销移动互动服务业务的总体架构 |
| 4.2 营销移动互动服务的增值业务 |
| 4.2.1 智能家居远程运行监测 |
| 4.2.2 大用户负荷智能化管理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于物联网的电力营销移动互动平台及终端 |
| 5.1 电力营销移动互动服务技术 |
| 5.1.1 电力营销移动现场作业管理技术 |
| 5.1.2 电力营销移动现场工作流程优化处理机制 |
| 5.2 电力营销移动互动服务主站及终端 |
| 5.2.1 电力营销移动互动服务平台总体架构 |
| 5.2.2 电力营销移动互动服务主站设计 |
| 5.2.3 电力营销移动互动服务终端设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、电力营销系统中的数据建模分析（论文参考文献）
- [1]大数据技术在电力营销系统中的应用研究[J]. 孟燕琴,詹妮. 电子元器件与信息技术, 2021(10)
- [2]基于用电数据的电力营销业务分析系统的研究与实现[D]. 余思腾. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于信用风险评价的H供电公司客户关系管理优化研究[D]. 高杨. 云南师范大学, 2021(08)
- [4]电力智能核算方法的研究与应用[D]. 卞强. 山东大学, 2020(04)
- [5]电力营销中贝叶斯网络决策分析系统应用研究[D]. 杨清银. 东南大学, 2019(01)
- [6]基于电力营销大数据的售电渠道综合评价与优化策略研究[D]. 刘桢. 北京交通大学, 2019(01)
- [7]大数据技术在电力营销审计中的应用研究 ——以南方电网为例[D]. 邢文. 广东财经大学, 2019(07)
- [8]电力营销决策支持系统的设计与实现[D]. 郑雪梅. 电子科技大学, 2019(01)
- [9]德惠市供电公司营销系统的计量现场作业支持系统设计与实现[D]. 曹宁. 沈阳农业大学, 2018(04)
- [10]基于物联网的电力营销移动作业互动服务技术研究[D]. 胡恒箫. 东南大学, 2018(03)