简介：摘要：随着能源需求的不断增长和电力系统规模的扩大，电力行业面临着更加严峻的挑战，使电量采集及系统自动化的研究应运而生。传统电量采集和数据管理方式已经难以满足日益复杂的电力系统运营需求，系统自动化的引入有望提高电力系统的运行效率和数据管理水平。本文针对电量采集及系统自动化方式展开详细分析，为进一步提高供电质量奠定坚实基础。

简介：摘要：在电能计量领域，为维护用户权益，确保及时发现和处理问题以降低故障运行时间、电量损失，以及避免与用户之间产生电量纠纷尤为关键。目前采用的经典计算公式中的更正系数仅适用于理想状态和用电负荷稳定的情况。然而，由于用户负荷的多样性，这些更正系数在实际应用中可能呈现出一定的不真实性。值得关注的是，人员技能素质和数据不全等问题也对电能计量的准确性产生了一定的影响。通常情况下，计算过程仅按照用户正常用电月份进行估算，这导致了计算的退补误差较大。为应对这些挑战，有必要采取有效措施改进计量方法，以提高计量的准确性、降低误差，并确保更好地满足用户和系统的需求。

简介：摘要：电量采集系统的准确性和完整性在生产运行过程中是一个非常重要的环节，采集数据的准确性和完整性，为电厂的统计分析、绩效考核、平衡率分析、节能降耗等提供精确的数据基础，为机组的全面电能量管理提供保障，因此电量采集系统可靠运行至关重要。

简介：摘要：本文主要介绍了大港油田电网各类光伏电站的电量采集技术和接入方案，介绍了光伏电站的计量设置，对电量直采和转发两种方案进行了介绍和对比。对光伏电站电量采集的特点进行了简介。

简介：摘要：本文介绍了一个基于大数据技术的电量数据分析模型，旨在应对当前电力系统面临的数据处理挑战。随着电力数据规模的快速增长，传统数据处理方法已显不足，因此研究利用大数据平台优化电量数据的收集、存储、处理和分析过程。模型结合了数据预处理、分布式存储、以及实时数据分析技术，提高了处理效率和数据分析精度。该模型有效提升了电网运行的监控和决策支持能力，为电力系统的优化和安全运行提供了有力支持。

简介：摘要：随着我国社会经济的不断发展和进步，如今各行各业的运作模式与过去相比也都有了非常大的变化，其中的电力营销领域也不例外。经济的快速发展也让电力资源的作用变得越来越重要，人们也越来越重视电力领域的各项工作，而电费则是电力营销中最不能缺少的一部分，同时也是电力企业获得经济效益的主要来源之一。但在实际的工作过程中，由于受到各种因素影响，导致抄核收工作存在非常多的问题与不足，这也直接影响了最终的工作效率。本文主要针对电力营销中电量抄核收作业模式来展开分析，然后结合各方面因素来提出相应的解决对策，希望能够为电力营销工作带来帮助。

简介：摘要：随着能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风力发电在全球范围内得到了广泛应用。然而，风力发电的发电量受到多种因素的影响，如风资源的不稳定性、风机设备的性能差异以及运维管理等。本文旨在分析影响风力发电发电量的主要因素，并提出相应的优化策略，以期提高风力发电的效率和经济效益。通过深入研究风速、风机设备、运维管理等因素对发电量的影响，本文提出了风电场选址优化、风力发电机组性能提升、智能化监控与运维等优化措施，为风力发电的可持续发展提供了理论支持和实践指导。

简介：【摘要】在新时期，电力体制改革的持续推进，使得售电侧市场化改革及电价改革成为当前的热点。在新的售、供、用电关系中，售电公司牵扯了更多的市场主体、电力用户也具有更大的选择权，电力企业的盈利压力及预算管理的难度也随之加大。电力系统的发展与变革日益迅猛，然而电量电费的异常现象也逐渐增多，也使得用户对电量电费方面的疑问与投诉事件比重在增加。电量电费异常不仅会给电力企业造成经济损失，还会对社会经济运行带来负面影响。因此，对电量电费异常进行有效的稽核显得尤为重要。

简介：     摘要：为响应国家发展低碳经济的号召，一些地区加大了对风力发电的投资，但部分风电项目中发电量偏低，难以创造更大的经济与社会效益。基于此，本文重点分析了风力发电项目中提升发电量的有关技术，对同类型项目具有指导与借鉴价值。

简介：摘要：电量变送器不确定度的评定方法主要包括：首先，通过建立数学模型描述被测量量与影响量之间的关系；其次，识别并量化不确定度的来源，如测量设备、环境条件等；然后，根据量化的不确定度分量计算合成不确定度；最后，根据正态分布原则，计算并报告扩展不确定度。该方法的应用确保了电量变送器测量结果的准确性和可靠性，为电力系统的稳定运行提供了有力保障。

简介：摘要：随着可再生能源的迅猛发展，风力发电作为绿色能源的重要组成部分，已成为全球能源结构调整的关键环节。为了更高效地利用风能，准确预测风力发电量在超短期内变动具有重要意义。超短期风力发电量预测技术，旨在通过对风力数据的实时分析，预测未来几分钟或几小时内的发电量。随着人工智能技术的进步，传统的物理模型和统计方法已经逐渐被人工智能技术所取代。本文主要探讨了基于人工智能的超短期风力发电量预测技术，包括人工神经网络、深度学习等方法，对这些方法进行了比较分析。通过预测精度、计算复杂度以及适应性等维度的综合评价，旨在为未来风力发电预测技术的选择和优化提供参考。

简介：摘要：通过对广州某垃圾焚烧发电厂近年来的运行实际情况以及吨垃圾发电量数据进行分析，总结生活垃圾焚烧电厂吨垃圾发电量的主要影响因素，并找出提高吨垃圾发电量的方法，从而提高发电效率与经济效益。

简介：摘要：大数据技术在电力系统中得到广泛应用，对电量预测和电力调度优化具有重要作用。电量预测通过多源数据收集、特征提取和预测模型构建，实现对电力需求的精准预测。多源数据收集覆盖负荷数据、气象数据和用户行为数据，特征提取分析关键变量，预测模型采用机器学习和深度学习算法。电力调度优化措施包括构建精准负荷预测模型、优化发电资源调度和实现电力系统实时数据监控。精准负荷预测模型结合多维数据动态分析电力需求波动，发电资源调度通过数据优化分配发电机组任务，实时监控系统采集和分析电力系统运行数据，及时发现并处理异常问题。大数据技术推动了电力系统智能化发展，为电力资源高效利用和智能电网建设提供技术支持。

简介：摘要：近年来，全球气候问题、能源低碳发展引起了越来越多的关注，我国也于2020年提出“3060碳达峰碳中和”目标，促使电力行业向低碳、可持续发展转型，特别是构建适应新能源占比不断提高的新型电力系统。截至2022年初，我国新能源年度发电量突破10000亿kWh，其中风光发电量占比超86%，占全国总发电量9.25%。到2030年风光机组总装机容量将达到12亿kW以上，新能源发电装机规模将超过煤电成为第1大电源。

简介：摘要：近年来，全球气候问题、能源低碳发展引起了越来越多的关注，我国也于2020年提出“3060碳达峰碳中和”目标，促使电力行业向低碳、可持续发展转型，特别是构建适应新能源占比不断提高的新型电力系统。截至2022年初，我国新能源年度发电量突破10000亿kWh，其中风光发电量占比超86%，占全国总发电量9.25%。到2030年风光机组总装机容量将达到12亿kW以上，新能源发电装机规模将超过煤电成为第1大电源。

简介：摘要：本文通过电量数据分析，提取用户用电行为的特征，旨在为电力公司优化资源配置和提升服务质量提供理论依据。概述了当前用电数据分析的现状和面临的问题。介绍了电量数据的采集和预处理方法，讨论了特征提取的主要技术，包括时间序列分析、聚类分析和机器学习算法。总结了用电行为特征提取在智能电网管理、个性化用户服务和负荷预测中的应用前景。分析可看出合理的数据处理和分析方法能够有效提升电网运行效率和资源利用率。

简介：摘要：

简介：摘要：近些年来，我国科技事业发展速度极快，社会各个领域所使用的科学技术也在不断的更新，电力是人们生产生活必不可少的重要组成部分，且当前我国社会各个领域的用电量也在持续性的增多，这就会在无形之中加剧电力产业发展的压力。对此，电力企业想要增强自身竞争实力，就应当改革创新各项发展活动，正确认识当前电力市场发展现状，提高其工作开展的质量及效率，提升电力服务的质量。本文主要就电量市场化对风电及光伏的影响展开探究，构建长效管理机制，并做好风光项目储备等多项工作，满足当前新能源市场发展需要。

简介：摘要：作为一种清洁能源发电方式，光伏系统得到了大众的广泛关注与使用。但是，由于光伏组件的衰退、污染以及阴影等因素的存在，光伏阵列的发电量损耗问题日益突出。因此，精确地评估和测量光伏阵列的发电量损耗变得至关重要。目前，对于光伏阵列的发电量损耗的评价方式有其特定的限制，因此需要深入的探讨和优化。

简介：摘要