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电力系统中应用电力技术论文
1电力电子技术的发展史
总而言之，现代电力电子技术的发展是从低频技术到高频技术处理问题为主的，从传统电力电子技术向现代电力电子技术方向发展。当下，电力电子技术电力电子技术成为环保、节能、全自动化、智能化、机电一体化的基础，正向着应用技术高频化、产品性能绿色化、硬件结构模块化的方向发展。
2电力电子技术对电力系统的重要作用
电力系统由输配电路器、发电设备和伏在用电设备三大部分组成。电力系统是历史上逐步扩建，直到联网之后才发展起来的，是一个地域分布广、设备众多、运行参数相互影响且瞬变很快的大系统，其对于安全、经济、高效、优质的运行具有重大意义。随着电力电子技术的发展，电力电子设备已经着手进入电力系统，并为解决电能控制提供了技术手段。据不完全估计，发达国家在用户最终使用的电能中，有60%以上的电能不得不经过一次或者更多的电子变流装置的处理。电力系统在面向社会现代化的进程中，电力电子技术就是关键技术之一。可以不放厥词地说，如果脱离了电力电子技术，电力系统在如今的成就将不会如此。
3电力技术在电力系统中的应用
电力系统的智能控制
电力系统的控制应用与研究在先前的40多年内，大体上可分为三个阶段：以传递函数的单输入、单输出基础的控制阶段；以线性最优控制、非线性控制及多台电脑机器系统协调的控制阶段；智能性的控制阶段。智能控制是当今控制理论发展的.新阶段，基本上是用来解决和处理那些用传统方法难以解决和解释的复杂系统的控制问题；特别是用于具有强非线性、模型不确定性、需要很强适应性的复杂系统。所以说，智能控制在电力系统工程某些应用方面的前景与路线非常广阔，在对其进行应用时，要由某些人工设置好的神经网络加以协调和控制。
柔性交流输电系统
在输电系统一些特别重要的地方，采用电力装置对输电系统的主要参数（如相位差、电压、电抗、感抗等）进行调整控制，使输电更加可靠、更加精确，能具有更大的可控性和更高的效率。这是一种将微机处理技术、电力电子技术、控制技术等高新技术，应用于高压输电系统，以提高系统可控性、运行性、可靠性能和电能质量，而且可获取大量节电效益的新型综合技术。
4基于电力电子技术的智能电网在电力系统中的发展和应用
前景
对于电力行业，智能电网是未来的大势所趋，可再生能源是推动传统电网向智能电网转型的重要原动力。传统的集中式、大容量、可计划的发电方式正在受到清洁化、不稳定、灵活可调节、分布式的发电方式冲击。以前的结构是电厂尽可能集中、大容量。这种集中式大容量的电厂发出来的电，通过电网输配电送到千家万户使用，它是单向的。而现在随着风电、光伏等可再生能源的兴起，对电网的稳定性、可调性提高了要求。但可再生能源由于具有清洁、靠近用户侧的优势，未来前景广阔，如何解决其先天的不稳定劣势，这就需要可再生能源发电变得更加智能，比如通过信息化、IT的技术、大数据分析等实现预测功能。因此，可再生能源是推动传统电网向智能电网迁移的重要原动力之一。一旦实现了向智能电网的转型，电价就可以根据未来的天气做出调整，人们的很多生活方式都会受到影响。智能电网影响的是整个产业链，无论是发电端，还是输配电环节，一直到最终的售电用电环节都会有深刻的变化。
实现的手段
要让能源变得更加智慧，自然少不了IT技术的帮助。电力和IT，也就是信息系统深度融合到一起。以前的IT技术对电网来说是起支撑作用，但到了智能电网阶段，IT是真正实现智能电网的驱动力，是深度融合的，不可分割的。IT的信息系统技术架构对整个智能电网的构成是基础性的，这对我们来讲是个很大的机会。更美好的智能电网，是一个将用户、电力、设备紧密联接在一起的电网，是一个无时不在、无瓦不用的全联接电网。而这种美好图景，未来将与移动化、大数据、云计算、物联网等新概念结合在一起，巨大的革新需要众多企业参与其中。
5结束语
随着信息计算机科学技术的飞速发展，信息化时代逐渐到来，电力系统的自动化将会面临一场新的变革。这其中，需要利用电力电子技术和智能电网技术的支撑，多媒体和智能控制技术将为电力系统自动化的跨越式发展提供强大动力。
关于电力企业营销管理创新的论文
1引言
随着计算机的飞速发展，大数据是随着互联网信息技术发展起来的，其战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。目前，大数据已经渗透到我们日常生活等各个领域，电力企业也不例外，推动我国实现由工业化社会向信息化社会的转变。随着电力被逐步放开市场，电力企业的垄断地位被取消，部分电力企业的优势荡然无存，电力营销的重要性就越来越凸显，大数据可以为营销提供技术手段平台，具有十分重要的意义。并且我国电力企业营销管理存在着较大的问题，需要对电力企业的创新营销管理手段做出探究。大数据环境为我国的电力企业发展提供了机遇，也提出了新的挑战，电力企业在大数据环境下对营销管理进行创新更是必不可少的。
2大数据背景下电力企业营销管理创新的意义
大数据基本概念及价值
自从改革开放以来，我国开始引入互联网行业，大数据营销也逐渐产生。经过几十年的发展，我国互联网技术发生了重大变革，大数据技术也十分成熟，其主要被用来进行数据的分析处理，从大量复杂的数据中快速提取有价值的数据信息。从大数据技术在当前的运用情况来看，其具有较强的发展潜力，已经渗透到各行业的营销管理工作中，比如：对客户群体进行某些特征方面的分析提取，对商业行为的信息挖掘等，这些都能为企业制定有针对性的发展决策提供切实有效的依据。具体价值有如下几个方面：①可以进行社情舆论的监测，聚焦社会敏感问题，有针对性提升研究能力水平；②可以利用互联网实现交易信息的获取，提高营销的精准性；③可以及时掌握客户的消费和售后等方面的诉求，从而更好的进行新产品的改进和研发；④对数据进行分析处理，掌握事物发展的大趋势，为管理层实施管理决策提供可靠依据。
电力企业实施营销管理的创新意义
目前，我国电力企业对于大数据的处理分析还处于初步探索阶段，电力企业数据处理的时效性和实效性差距还很大。今后，大数据技术可以运用到发输电、变电、配电和用电等各个环节，随着电力企业业务范畴的拓展和覆盖面的越来越大，电力讯息数据量必将呈几何级增长，大数据理念、技术及方法在电力行业的具体实践就是对数据进行及时的收集、整理和储存，并利用现代统计技术挖掘有价值的信息。所以在电力企业营销管理中，实施大数据技术势在必行，其不仅仅可以减少对经验的依赖，还能较好的提升企业管理效能，借助大数据创新电力企业营销管理，可以使复杂的营销管理活动成为数据分析活动，并对数据背后的关系进行挖掘，增强电力营销的“预见性”，更好的创建出大数据背景下的营销管理体系和模式。
3大数据背景下电力企业营销管理存在的问题
对电力企业大数据营销思想上不够重视
思想上的不重视源于认识上的不够重视，由于我国特有的经济制度，电力企业实施的是长期的国家管控制度，企业的管理层对于大数据技术重要性认识不足，加上缺乏足够的内动力，使得电力企业营销始终处于低水平徘徊。究其原因：①领导层的创新意识不足，管理层的理念滞后；②不管是领导层还是技术专家，对于大数据信息技术缺乏必要的敏感，熟悉和掌握电力营销和大数据交叉专业领域的.人员较少；③作为一些老的国有电力企业，内部缺乏活力，缺乏相应的激励机制，企业内部缺少营销创新的内动力和热情。
电力企业大数据营销缺乏系统性
电力营销工作在某种程度上来说，甚至是电力企业的中心工作，电力营销效率较低的原因有很多，但缺乏营销的系统性是主要原因之一，一个是营销手段较为落后，虽然当前一些电力企业营销管理使用了信息手段，但总的来说，计算机使用效率偏低，满足于一到两个信息处理软件的使用，有的还仅仅是一些基础信息处理软件，营销效率还较为低下。另一个是，企业营销手段还比较陈旧，如：广告的投放作为传统的营销手段，目前还仅仅品牌的宣扬为主，在宣传的手段上，还是传统的报纸、电视、车体、户外为主，这些传统的手段的确会起到一定的效果，但随着新时期人们对手机、互联网广告的关注，新媒体广告的投放要给予高度重视。再一个是在营销核算手段方面，一些电力企业还是人工抄表方式，容易出差错不说，效率还特别低下，与新时期大数据营销方式格格不入。
电力企业大数据营销缺乏有效监管
很多电力企业清醒的认识到了大数据的重要性，也制定了一系列的营销机制，但结果却不太理想，主要原因是缺乏营销管理的监督。一方面，一些电力企业内部结构复杂，很多优秀的营销手段级信息很难及时传递到决策者，并在执行过程遇到困难时，其原因也很难反馈到决策者处，这些都降低了企业营销的效率。另一方面，大数据营销还缺乏科学的配套的内部审计，我国审计制度已经发展很多年，但一些电力企业囿于自身企业的营销模式，内部审计制度不够健全完善，尤其是一些地方电力企业甚至没有自身单独的审计机构，内部审计人员的专业素质也较低，有的甚至是由其他部门人员进行兼任，这些都对于电力企业内部营销监督都非常不利。
4大数据背景下电力企业营销管理创新研究
建立大数据系统
大数据时代的降临对电力企业营销模式产生了深远影响，因此为了让电力企业市场营销更加科学、合理，需要利用大数据技术对电力营销管理进行创新，努力提高电力企业生产服务水平，努力构建完整的内部大数据管理体系，为开展电力企业营销奠定基础。例如，电力企业在开展市场营销之前，可以先借助大数据对自身内部管理机构进行优化，对企业内部各个涉及到电力营销、配电协调等方面的数据进行融合管理，进而形成统一的数据库中心，这种大数据式的信息管理系统，能有效满足现代化电力营销管理的要求，为提高电力营销水平奠定基础。在大数据背景下，电力企业可以利用GIS技术建立城市配电网数据库，依靠大量的城市地理信息技术，对整个城市信息数据进行统计，然后编辑矢量图形，为电力影响提供可操作性的基础数据。
增强营销基础
由于电力改革的实施，厂网实行分离运营，电力市场已经不再是卖方市场，需要遵循市场经济制度的调节。电力企业营销基础的建立必须认识到：①必须建立自身风险管理制度，抓好自身的危机管理。②企业内部的体制必须进行革新，建立灵活机敏的体制，使得营销和客户信息在内部得以快速的更新和流动，同时要对内部员工进行大数据知识的学习普及，提高认识，增强紧迫感。③作为管理层，必须起到领头作用，紧紧抓住时代的脉搏，勇于尝试新鲜事物，主动加强学习，在大数据营销管理工作中当好先锋队。
要提高营销数字化层次
通过尽快普及计算机处理系统的应用，能够提高电力企业的信息化水平，比如使用资金管理计算机软件就能够很好的发挥计算机数字处理功能。①要有相应的管理人员对数据进行采集、分类、储存和备份，要搞好人员内部分工，明确各自的职权。②要加强员工的数据技术培训力度，提高其使用营销管理软件的能力。③营销手段必须从传统媒介向新兴媒介转变，如近几年兴起的微博、微信、建立公众号等，这些对于宣传企业文化、提高企业知名度起到十分重要的作用。④针对营销核算效率低下的问题，必须逐步推开智能电表，降低人工抄表风险，提升内部营销效率。
5结论
大数据时代的到来已经对电力企业的发展产生深远影响，在这一背景下，电力企业在营销管理中要正确认识到大数据对电力企业营销工作的影响，能依托大数据技术立足自身在营销中的优势，不断优化营销管理的思路与方法，努力对营销管理方法进行创新，确保能为用户提供更好的电力服务，最终为推动电力企业发展奠定基础。
作者:吴庆 单位:国网湖北省电力公司江陵县供电公司
参考文献
[1]王婷.大数据背景下电力企业营销管理创新研究[J].中国高新技术企业，2016，32：169~170.
[2]刘娜，于文红.电力企业如何借势大数据实现精准营销[J].现代营销，2015，11.
[3]张佳佳.大数据在电力营销中的应用研究[J].科技展望，2015，01.
计算机测量与控制
计算机应用研究
计算机应用与软件
电力大数据技术满足电力数据飞速增长，满足各专业工作需要，满足提高电力工业发展需要，服务经济发展需要。电力大数据技术包括：高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。 数据挖掘技术是通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等。 统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。 统计分析可分为描述统计和推断统计。1、描述统计描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度，最常用的指标有平均数、标准差、相关系数等。2、推断统计推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。推断统计包括总体参数估计和假设检验，最常用的方法有Z检验、T检验、卡方检验等 2012年7月10日，信通公司成功举办大数据开启智能电网新时代研讨会。本次研讨会作为公司大数据战略推进重要一环，总结公司大数据战略实施以来的重点工作，加深理解大数据对电力信息通信事业的意义，促进大数据生态环境建设，并展望公司及大数据未来发展方向。本次研讨会特别邀请了中国宽带资本基金董事长田溯宁博士、《证析》作者郑毅先生、浙江海盐供电局徐光年主任做专题演讲。研讨会的成功举办，使大家进一步了解了大数据、信息通信技术在智能电网发展、未来科技发展的重要意义，同与会各位专家的交流也使大家开阔了视野、增长了知识。本次研讨会也标志了电力大数据战略将进入攻坚实战阶段，与会人员纷纷表示，要牢牢把握住电力信息通信引领智能电网飞速发展的宝贵机遇，以昂扬的斗志面对新的挑战！ 2012电力行业信息化年会于2012年11月3-4日在北京举行。年会由中国电机工程学会电力信息化专业委员会、国网信息通信有限公司联合主办，南瑞集团国电通公司承办。国家电监会信息中心、国家电网公司信息化工作部、中国南方电网公司信息中心、中国电力建设集团公司信息中心、中国能源建设集团有限公司科技信息部以及各发电集团公司、各省电网公司信息部门等为会议的支持单位。本次年会主题为“大数据与宽带中国”。“大数据”将给电力企业带来新一轮商业模式转变和价值创新，宽带中国战略更为电力信息化发展提速。来自国家电力监管委员会、国家电网公司、国网信息通信有限公司、辅业集团公司、发电集团公司、网省公司等单位的30多位专家和代表将围绕主题在年会上发言或演讲。
如果是以下这些领域，可以考虑汉斯出版社的《数据挖掘》期刊：数据结构、数据安全与计算机安全、数据库、数据处理、知识工程、计算机信息管理系统、计算机决策支持系统、计算机应用其他学科、模式识别、人工智能其他学科。
内蒙古发电最多，这个信息就是值得关注的，从数据中我们可以看出来，内蒙古是发电最多的，用电量山东第一广东第二，这个信息也是值得关注的，从数据中可以看到，用电量山东是最多的，广东紧随其后，这些信息都是值得关注的，可以知道发电量和用电量，这样的数据也特别的有意义，可以让我们知道很多信息，都是非常值得关注的内容，可以注意一下这个数据。
首先是人比较少、再者就是大型的用电设施很少、相对于沿海地区而言、用电数据完全可以忽略、这当我们意识到发电的原材料必须要重视、煤矿是当今世界最重要的发电原料、但煤矿总有一天会被用完、所以我们要积极的寻找新的能源代替、要知道前不久美国这种发达地区都是时不时停电、所以一定要提高警惕。
涝疫双至，郑州地区全社会用电量是怎样波动的？2021-09-26 14:05人民科技官方账号「本文来源：国家电网报」9月22日，国网河南省电力公司郑州供电公司发布了《涝疫双至的郑州地区全社会用电量波动分析》。在国网河南省电力公司互联网部的大力支持下，郑州公司会同省信通公司构建了客户电力数据关联经济数据分析模型，通过全行业用电量的波动准确反映了洪水和疫情对郑州地区经济发展的影响，充分发挥出电力大数据是经济发展“晴雨表”作用，得到了市政府高度认可。从整体数据分析发现，受汛情影响：7月份，全市全行业总体用电量亿千瓦时，日均用电量亿千瓦时,同比下降。其中，7月20日至31日，全市全行业日均用电量降至亿千瓦时，同比下降；受疫情影响：7月30日至8月30日，我市全行业用电量亿千瓦时，日均用电量亿千瓦时，同比下降。其中，第二产业日均用电量同比降幅最大(43. 64%),规上企业日均用电量同比下降 (市区下降，县域下降)，交通仓储和邮政、住宿餐饮、工业、建筑业、公共服务及管理组织和农林牧渔业同比降幅均在30%以上，受疫情影响较为严重，但信息传输、软件和信息技术服务业却有的增长，呈现出良好的发展趋势。此外，郑州公司还充分融合内外部数据，对主要商圈商户经营状况和夜间经济情况进行分析，全方位反映疫情对郑州市经济运行造成的冲击和影响，为政府科学制定经济保障政策措施提供有效参考。下一步，郑州供电公司将继续发挥国企主力军的作用，主动服务郑州经济社会发展大局，持续开展“电力看经济”系列分析，充分挖掘电力大数据价值，为政府精准研判经济运行走势提供科学客观的信息支撑。精彩推荐正在加载...
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万方检测系统全称是万方相似性检测服务（Paper Similarity Detection Service），是由北京万方数据股份有限公司开发的一套专门用于在海量数据文献资源中对学术成果进行相似性检测的系统，并提供客观详实的检测报告。一般万方的检测系统提供学术出版、科研、学位论文等提供检测支持。并与国内多所高校进行合作，所以很多我们的高校检测论文的时候都是使用的万方的检测系统，那么万方到底好不好呢？有的同学检测论文的时候发现自己的论文检测结果为0，对此感到非常的惊讶，不敢相信，在这里我说这是可能的，并且是正常的。为什么呢？下面就来看看吧！首先我们要了解的是万方的检测文献库有些什么，这个相当于检测系统的灵魂，一个系统是否强大，文献库的广泛与否是非常重要的。万方检测系统共有四个库：中国学术期刊数据库中国学位论文全文数据库中国学术会议论文数据库中国学术网页数据库单单从4个库来说，对比知网的10多个文献库来说，是比较少的，那是不是因为是这些库不够所以才造成自己检测的论文经常为0呢？情况不是不可能，但是不是主要的原因，细心的同学们通过对比可以发现，有一个非常特殊的文献库，那就是互联网资源，对互联网稍微了解的同学都知道，这个是个非常庞大的检测范围，无论是你是抄袭的还是撰写的时候和别人类似了，这些的可能性将变的更大，万方检测系统没有互联网的库，只有自己的收录过的文章的文献库，从这两个方面来说，这个检测抄袭的可能性就大大降低了，所以说出现0的情况是可能的，因为万方没有检测网络资源，这个是关键。对于万方系统来说，自己收录过的文章才算是真正别人的文章，你是不允许抄袭的，如果只是在网上发布了，而万方的文献库没有收录，它是检测不出来的，所以很多同学说为什么我抄袭了些内容，万方系统没有检测出来，这就是原因。什么时候该使用万方的系统？1、如果同学们的学校指定了使用万方检测系统，那么恭喜，论文写完后，直接使用万方检测系统检测一下，然后认真修改，再进行检测，通过了学校的标准就万事大吉了，如果出现了0也不用担心，拿到学校检测也一样是0。2、如果学校指定的是知网或者是其他的论文检测系统，那么对于万方的这么少的数据库而言就不够了，这时候万方论文检测系统只适合在论文写作完成初期的时候进行第一次检测，进行稍微的修改，然后再继续进行写作，直到文章写作完毕，最后定稿的时候就使用知网的系统，这才是正确的选择，但是一定不要拿万方和知网的系统进行比较，毕竟不同的检测系统有不同的算法和文献库，你怎么比较也比较不出什么。所以将精力放在论文写作上
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