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国网:泛在电力物联网创新推进客户侧服务升级

时间:2019-08-10 15:13来源:admin 作者:admin 点击:
今年以来,国家电网有限公司营销战线坚持以客户为中心、以市场为导向,全面落实公司三型两网、世界一流战略目标,大力推进客户侧泛在电力物联网建设,从增值服务、精准营销、
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      今年以来,国家电网有限公司营销战线坚持以客户为中心、以市场为导向,全面落实公司“三型两网、世界一流”战略目标,大力推进客户侧泛在电力物联网建设,从增值服务、精准营销、风险防控、精准投资、数据社会化共享、精益管理六个供电服务领域深入推动营销数据价值挖掘,以数据驱动营销全业务、全渠道、全过程业务创新,持续助力营销传统业务转型升级,推动公司新兴业务提速发展。(ct取电装置,ct取电,高压取电,ct取电厂家,110kv高压取电,110kvct取电,220kvct取电,500kvct取电,互感器取电,感应取电,ct电流互感器)

增值服务:开展现货交易市场洞察分析

随着现货市场的开展,交易量、交易品种持续增加,交易组织频度越来越高,市场主体在电厂、电网、用户的基础上扩展了售电公司、自备电厂、分布式电源等,用户量呈几何数增加,原来以通用化、标准化为基础的交易平台对个性化的业务发展支撑越来越乏力。国网山西省电力公司作为国家电网有限公司经营范围内第一批市场化现货交易试点单位,从梳理市场化交易营销侧业务规则、健全市场化交易档案管理体系、提升交易主体电量高频采集能力、强化业务基础支撑、增强市场化交易结算能力、深化市场洞察分析等六个方面提升市场响应速度,支撑现货交易工作。该公司充分利用采集数据、申报数据、档案数据,打通数据关系,为现货交易提供优质服务,构建现货交易的快速响应体系。保持与交易机构、调度、财务的步调一致,密切配合,确保市场化售电业务的有序开展。

 

国网山西电力依托现货交易数据,结合政策、法规、季节等外部因素,从发电侧价格及清洁能源的参与度、售电侧偏差考核、结算侧风险等方面对现货交易的运行情况开展全业务分析与指标梳理,利用大数据技术建模计算现货交易运行健康指数,直观反映现货交易的业务开展情况。同时,该公司以支撑现货交易数据拟合为出发点,为日前市场申报提供决策,降低售电公司偏差考核电费成本,并通过数据拟合分析,给出数据拟合的方法指导。

 

在清洁能源消纳及变化趋势分析方面,国网山西电力以全量档案为基础,依据基于采集数据的实时测算结果、历史交易等数据,开展清洁能源消纳能和及变化趋势分析,以及对市场现货交易业务的影响,关注清洁能源发展水平、市场消纳能力,跟踪市场动态,紧跟最新情况。

 

基于全采集、全覆盖物联基础,进一步提升物联网络支撑能力,在满足当前现货交易试点的基础下进一步增强更多用户更高高频次运算要求,为市场交易主体提供数据服务能力,打造市场化交易数据中台,为交易各方提供更加精准、高效、贴心的市场化服务,发挥现货交易服务在公司层面的更大价值。

 

基于电网各相关主体整体、全面的档案信息及交易数据,做好现货交易服务,从产业属性、网络属性和社会属性方面,发挥电网在能源汇集传输和转换利用中的枢纽作用,积极开展业务探索和尝试,实现电力市场交易生态化发展,为供售主体提供增值服务。

 

精准营销:推进行业负荷特性需求侧管理研究

 

随着电力事业的不断发展,各行各业的用电客户越来越多,电网企业的客户服务和管理工作也越来越复杂。准确把握行业负荷特性是做好电力规划、计划、生产运行工作的重要基础,也为电网企业实施需求侧管理、有序用电提供依据。传统的负荷特性分析主要分析最大负荷、最小负荷、平均负荷、负荷峰谷差、负荷率等基本属性,对不同行业的典型负荷特性规律研究较少,仅从客户的负荷曲线本身出发,无法体现客户在需求响应和节能减排方面的丰富信息。因此,在经济产业结构发生调整的情况下,更需要电网企业对行业的负荷特性进行深入挖掘和研究。

 

国网江苏省电力有限公司针对行业的负荷特性分析,从温度、湿度、四季负荷、夏季空调负荷、节假日负荷等多个方面挖掘,并将分析结果提取成特征维度进行行业聚类;通过行业负荷特性分析,全方面支撑需求响应、电能替代策略制订和效果评估等工作,改变采用假设用电数据实施需求响应项目的情况。

 

负荷曲线含有丰富的反映负荷构成特性的信息。研究行业的负荷特性可以掌握行业用电特征,挖掘移峰填谷及参与电能替代的潜力,是实施有效的需求响应措施的基础和前提。

 

该项目通过挖掘行业负荷特征,针对不同行业客户定制激励手段,形成多方共赢的良性电力柔性负荷需求响应运营模式,并精准制订负荷调控策略,真正做到利用客户侧资源解决供电缺口及“卡脖子”问题,降低客户侧用电成本,提高用电客户满意度;降低供电侧产输配电成本,提高供电质量,也为政府把握行业发展状况、制定行业发展战略提供数据基础。

 

风险防控:开展电价执行异常智能识别

 

随着电力体制改革的不断深入,电价灵活性不断提升。由于电价执行规则复杂、客户体量大且用电情况多样,通过经验或政策发现异常数据的做法由于缺乏科学的监控、定位等技术手段支撑,导致电价异常识别精准度不高,日常管理工作量大、效率低、成本高。同时,随着购售电同期业务的开展,自动抄核时间压缩对电价执行异常管理提出更高要求。目前,公司已实现用电信息全覆盖,大数据应用不断深入,客户用电信息来源日益丰富,亟需开展基于大数据的电价执行异常智能识别课题研究,全面有效识别客户电价异常,防范电价执行风险。

 

该项目基于公司大数据平台中来自采集系统的电量、负荷曲线、用电波动、计量装置数据,营销系统的客户档案资料和量价费数据以及稽查系统的相关数据,搭建功能应用需求和业务场景,完成数据准备、数据清洗分析、数据转换、数据挖掘计算等工作,采用多维度客户特征建模、客户电价执行异常、客户用电行为信息检测等算法,对电价相关数据开展大数据智能分析,根据标杆均价、实际均价、政策影响电价等分析结果构建并可视化展示相应的应用场景,按需求提供给各层级管理和业务人员使用。

 

该项目通过大数据模型算法,有效整合采集系统的抄表、负荷数据,营销系统中的客户档案、量价费数据以及稽查系统中相关异常信息,开展电价异常深度挖掘分析,完善电价异常识别规则,扩大异常监控范围,提高电价异常精准度,智能精准锁定异常情况,确保电价执行准确、及时、到位。该项目还提供可视化技术手段,展示电价异常情况智能识别和全过程监管;通过将大数据应用与电价业务相结合,提升电费抄核收审核、营销稽查、用电检查等工作质效,防范电价执行风险,营造公平公正供用电环境,进一步提升公司营销服务能力和企业形象。

 
(责任编辑:admin)
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