简介:摘 要:近年来,随着智能电网、大数据、人工智能等技术的快速发展,需求侧管理的手段和方法不断创新,效果也更为显著。电网企业可以通过智能电表、远程监控等技术手段,实时掌握用户的用电情况,为用户提供更加精准、个性化的服务。同时,通过制定合理的电价制度、实施经济激励措施,可以引导用户调整用电行为,减少高峰负荷,提高电力资源的利用效率。然而,电网营销中的需求侧管理也面临着诸多挑战。一方面,用户需求的多样化、个性化使得需求侧管理的难度增加;另一方面,电力市场的不断开放和新能源的快速发展,对电网企业的营销策略和服务水平提出了更高的要求。因此,深入研究电网营销中的需求侧管理,探索有效的管理策略和实施手段,对于提高电网运营效率、促进节能减排、实现经济社会的可持续发展具有重要的意义。
简介:摘要随着社会的发展,我国的电力系统的发展也有了很大的进步。在电力营销过程中,需要对用户的用电需求信息进行针对性的分析和筛选,结合统计分析方法进行电力用户的用电需求信息特征规律性分析,提取用电需求信息的关联特征量,从而指导电力营销部门制定针对性的营销策略,并实现电力输送和配电优化。因此,研究电力营销系统用电需求信息的特征分析和统计分析方法,建立电力营销系统用电需求信息的特征提取模型,对提高电力营销系统的智能管理能力和输电配电的稳定性方面具有重要意义,相关的信息提取和特征分析方法研究受到人们的极大重视。电力营销系统用电需求信息采用的分布式的异构数据存储设计,结合云存储技术存储在电力系统中,通过对用电需求信息的自动提取,结合特征分析方法进行用电需求信息的模式辨识,提高电力营销系统用电需求信息的统计分析能力,传统方法中,对电力营销系统用电需求的提取方法主要有描述性统计分析方法、解释变量统计分析方法、时频特征分析方法和谱特征分析方法等,对用电需求信息的数据流进行分布式结构重组,提取电力营销系统用电需求信息的平均互信息特征量,结合关联规则模糊配对方法进行大数据融合,提高信息提取能力,但上述方法在进行大规模的电力营销系统用电需求信息提取中的自动配对性能不好,计算开销较大。
简介:摘要:随着城市经济多元化发展速度,轨道交通出行方式也越来越受到广大市民的青睐,也为城市的发展带来了较大的社会和经济效益,但仍然还可以挖掘潜在的市场。如何提高市场占有率,增加客流量就成了地铁企业营销的首要问题,本文主要针对地铁客运需求进行探讨分析,并制定出行之有效的营销策略。