简介:摘要:在社会经济与科学技术飞速发展的影响下,直接扩大了我国电力使用的规模,同时也对电网运营管理系统提出了更高的要求,有力地推动了智能化电力营销体系的形成。随着我国智能电网改革与创新工作的不断推进,使得大部分的电力企业都在努力进行自身结构与模式的转变,进而适应电力营销智能化体系的社会发展趋势。通过对智能电网环境下电力营销智能化体系的综合分析,有效提升了我国电力营销智能化管理水平,保证智能电网环境下的高效运行,同时为相关部门的工作研究提供理论参考。 关键词:智能电网;电力营销;智能化体系;电力企业 随我国电力硬件设备制造水平及软件系统水平的提升,我国电力行业逐步迈入了智能化发展阶段,电力营销作为电力业发展的重要手段之一,积极创新电力营销服务模式和转变电力营销思维就显得至关重要。面对新时代发展需要,构建高效率的智能化电力营销体系,不断提升服务质量和电力管理效率,也是我国电力事业发展的根本需求。从概念角度来看,电力营销就是电力企业运用相关营销手段及技术服务来满足电力用户不断发展的电力需求,使客户得到更好的用电体验及用电服务享受。 1 智能电网的优势 ( 1 )智能电网的推广促使电力企业对其服务模式进行了优化,增加了电力企业和用户彼此间的沟通和交流,使用户能够更加合理、自主的规划用电时段。与此同时,还可以更加方便的向供电公司反馈供电质量与电价等。相应的电力企业便能根据用户反馈的信息,提供更加优质的服务;( 2 )功能完善、结构合理智能电网体系,可以有效的抵御外部因素的干扰和恶意攻击,能够和多种清洁能源和再生能源实行联合,提升电网自身的稳定性能;( 3 )智能电网是信息技术、传感技术以及自动控制技术的高度融合,可以迅速检查得知电网内是否存在故障以及故障的所在位置,并全面准确的收集电网信息数据。一旦电网中发生了故障,能够立即对故障发生位置实行隔离,然后让电网自动渐渐恢复正常,从而避免发生大规模停电状况;( 4 )智能电网中大多结合了配电改良技术、智能调配技术、电力储存技术等,在电力公司生产运作时其运行模式更加灵活、应对调节能力更强;( 5 )采取当代通信和管理技术,从源头处促进了电力设备应用效率的提升,显著减少了电力资源的消耗,使得电网的运行环境更加科学合理,同时也响应了可持续发展的生产理念。 2 当前智能化体系应用模式 ( 1 )客户信用风险预警系统。在传统的电力客户信用风险管理系统中,无法对风险进行有效的预警,大部分都是采用事后处理的被动模式。在智能电网中,通过利用预警指标系统能实现对客户风险的合理预测,降低因用户信用等级问题而造成电力企业费用增加的现象,保障电力公司的经济利益。( 2 )客户信用等级评价系统。在不同的环境下,评价方式的局限性影响受到限制,因此,原来的用电客户信用评价不能对客户的信用等级进行科学合理的评估。在智能化的供电网络环境下,不同客户的信用等级评价将会通过对客户实际信用水平的定量计算与处理,有力地实现对客户信用等级的精确评估,从而保证并促进客户信用水平的大幅提升。( 3 )客户信用风险决策系统。该系统主要是供电企业充分结合客户的具体使用情况以及信用等级与实际风险预警状况等,对其进行分级处理并提供相应的服务措施,逐步引导和规范客户的信用水平,促进供电企业的有序发展。 3 智能电网环境下的电力营销智能化体系 3.1 智能电表及集抄系统 智能集抄系统可以发挥对配网系统中的几项关键数据,例如:电压合格率、三相电流失衡率、变压器负载率等进行有效监测,进而针对性地选择电力运行模式,调控供电系统内部变压器的电压档位与容量,这样就保证了系统内部各项设备的高效利用,有效地控制线损。
简介:摘要:随着人工智能技术的快速发展及其在各行各业的广泛应用,电力系统的智能监控与优化已成为提升电网运行效率和可靠性的关键途径。本文首先回顾了电力系统的发展背景和智能监控的必要性,随后详细介绍了人工智能技术在电力系统中的应用,包括数据采集、处理和分析,以及故障预测和优化调度等方面。通过使用机器学习和深度学习算法,电力系统可以实现更精准的负荷预测、故障快速定位、自动化调度等功能,显著提高电网的运行效率和稳定性。本文还分析了目前人工智能在电力系统中应用的挑战,包括数据安全、模型准确性及算法的实时性等,并对未来发展趋势进行了展望。研究表明,随着人工智能技术的不断成熟,其在电力系统中的应用将更加广泛和深入,对电力行业的发展产生深远影响。
简介:摘要 随着国家的发展,人们的物质生活得到了满足,因此就希望自己能够拥有高质量的生活条件。所以在市场中就会出现多种辅助产品,希望能够进一步提高使用者的生活质量。对于厨房电气行业而言,智能化是发展的趋势,因此市面上越来越多智能家电产品,但是由于功能单一价格昂贵,多数人都不会选择他们。对于烹饪的辅助产品而言,也是这种情况,因此现在急需一款具有使烹饪便捷化、智能化的产品来填补市场的空白,满足人们的需求。
简介:摘要:随着科技的发展,人工智能技术在智能交通系统中的应用越来越广泛,该研究就是基于人工智能的智能交通信息处理技术进行探索。采用深度学习,模糊逻辑等人工智能技术和算法,对智能交通信息的采集、处理和分析进行了深入研究。研究结果显示,利用人工智能技术能够有效提升交通信息处理的准确性以及效率,如:实现交通 congestion识别,行人和车辆检测,交通流量预测等在内的一系列功能。此外,该人工智能处理技术还能辅助智能交通管理系统进行精确的决策,优化交通管理,减少拥堵,提升交通运行的安全性和效率。本研究的成果将为实际的智能交通信息处理和智能交通系统的应用提供重要的理论与技术支持。