基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法

面向售电公司提供差异化售电服务、提高用户黏性的市场需求,提出基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法。首先,提取电力套餐属性标签,以用户的套餐历史购买行为作为其对电力套餐的隐式评分,构建计及偏好衰减的用户-套餐标签画像模型。然后,以皮尔逊相关系数和欧氏距离分别表征用户的分时负荷与总负荷水平的相似性,提出基于双尺度负荷聚类和轮廓系数的套餐标签赋权方法。在此基础上,构建基于加权欧氏距离的用户画像相似度评估模型,提出电力套餐协同过滤推荐方法,为目标用户筛选并推荐最经济的电力套餐。对不同负荷水平和用电习惯的用户进行电力套餐推荐仿真,结果表明,所提套餐推荐方法可根据用户的套餐历史购买信息发掘其消费偏好,提高售电公司的电力套餐推荐准确率。     

电压暂降损失风险规避机制与保险方案研究

半导体、平板显示器生产厂家等敏感用户对电压暂降、短时电压中断等事件型电能质量扰动非常敏感,面临巨大损失风险,因此研究用户损失风险规避机制和解决方案是重要课题。首先,在对某高新技术园区内5家敏感用户经历的电压暂降、导致的损失及其原因进行调查统计;其次,分析与用户损失风险事件相关各方的权力、义务和利益诉求,提出由地方政府、电力部门、用户和第三方保险机构不同程度参与的双边参与和多方参与的风险规避机制;再次,研究用户损失风险事件的特点和可保性条件,根据可保性条件不满足程度,在多方参与机制下,设计一套保险方案,并对保险算法进行详细研究;最后,对5家敏感用户进行实证分析,结果证明,该文提出的风险规避机制和保险方案具有可行性和合理性。     

电压暂降保险机制的量化分析

随着售电市场的不断放开,竞争被引入了售电环节,提供电力客户用电满意度高的优质供电服务就显得格外重要,电压暂降保险机制正是提高用户满意度的一种有效方法。在分析电压暂降损失风险特点的基础上,对控制型和财务型两种损失风险管理方式进行了对比分析;在财务型风险管理方式的理念下,建立了三种电压暂降保险机制;引入灰色系统理论,综合电压暂降损失风险事件各利益相关方的意见对不同保险机制进行定量评估,得出可行性最高的电压暂降保险机制。最后,对中国某高新技术园区内三家高端制造企业进行实证分析,证明了该方法的合理性和适用性。     

考虑敏感设备“以旧换新”增值服务的定价策略

在售电侧放开的背景下,针对用户电压暂降敏感设备的增值服务尚未深入研究。在电网公司和设备制造企业合作组成售电公司的基础上,提出一套用户电压暂降敏感设备"以旧换新"的优质电力增值服务策略。以用户感知价值为基础,分析用户的购买决策行为。分析售电公司销售新设备以及售电量增加给其带来的利润,并考虑售电公司的售后服务成本。在此基础上,研究相互竞争的售电公司的新设备销售价格和"以旧换新"折扣价格。通过数值实验的方法分析不同电力市场环境下"以旧换新"对售电公司定价和利润的影响,比较分析"以旧换新"定价策略和单一定价策略对售电公司的利润以及"以旧换新"优质电力增值服务对用户感知价值的影响,证明了所提敏感设备"以旧换新"定价策略的正确性和可行性。     

工业用户电压暂降损失风险的模糊综合评估

考虑电压暂降导致工业用户损失的复杂性、多样性,研究了用户损失风险评估问题。考虑工业用户不同敏感设备对电压暂降的敏感特性差异和可能导致的用户损失的多样性,基于已有的统计结果和对某高科技园区的实际调查结果,将用户遭受的电压暂降损失分为直接损失、恢复损失和隐藏损失。通过分析用户损失风险的多层次评价指标,建立用户电压暂降损失风险综合评估体系,应用层次分析法(AHP)确定各指标权重,提出基于最大隶属度原则的用户损失风险等级评估方法。对我国西部地区某晶圆制造厂的实际调研数据进行验证分析,结果表明所提方法的可行性和有效性。     

基于敏感过程运行状态的事件型电能质量扰动损失评估

电压暂降和短时电压中断等事件型电能质量扰动导致的敏感生产过程经济损失评估,是电能质量解决方案投资决策的关键。从事件型电能质量扰动水平、设备运行状态和过程参数免疫时间(Parameter Immunity Time, PIT)出发,研究发生电压暂降时生产过程的运行状态特性,并将PIT作为用户遭受的事件型电能质量扰动与所导致损失的桥梁。详细研究了遭受电压暂降时生产过程运行状态的诊断和识别方法,利用质量损失函数计算生产过程非正常非中断状态的中断隶属度,提出一种改进的敏感过程事件型电能质量经济损失评估方法。最后,以所在团队实际调查的某半导体制造企业为例,证明了提出方法的正确性和可行性。     

基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法

现有基于用户评价信息的售电套餐推荐方法因忽略了差异化用户评价信息的多样性,且仅考虑了用户擅长评价售电套餐所有属性的情形,给推荐结果带来较大偏差。为此,提出了一种基于双层邻近传播(BLAP)聚类和多粒度犹豫模糊语言评价集的售电套餐推荐方法。首先,提出了基于用户画像标签体系和BLAP聚类的样本用户集划分方法,以辨别用电特性相似的用户;然后,考虑多粒度犹豫模糊语言评价集和权重不完整信息,提出了样本用户集对售电套餐选择的模糊评价方法;接着,提出了基于样本用户集评价信息的新用户满意度评估方法和售电套餐的全排序推荐方法,以实现售电公司对售电套餐的精准推荐。最后,以中国某地区用户为对象进行算例分析,结果表明基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法能够帮助售电公司提高推荐质量,进而提升用户满意度,增强用户黏性。