智能电网形势下供电营销服务体系探讨

智能电网形势下供电营销服务体系探讨

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时间:2018-04-19

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1、智能电网形势下供电营销服务体系探讨吴融融广东电网有限责任公司潮州供电局随着我国经济和科技的迅速发展,为了使供电能够更平稳和更可靠,许多供电企业开始加强建设智能电网,以减少供电损耗,节约成本。基于此,文章分析了智能电网环境下电力营销智能化体系建设,探讨丫如何有效地进行客户管理,评价客户资源,以满足供电企业发展的需要。关键词:电网;智能化;供电营销服务体系;智能电网系统不仅能够保证居民用电的安全性,对供电企业的市场化改革也只有重要的作用。伴随着不断建设的智能化电网,0前奋一种新的电网服务己经活跃于市场上

2、,逐渐取代了原有的电网营销系统和体系、新的电网服务可以很好地满足现代化的市场服务以及建设电网的要求。供电企业需要以市场的实际情况为依据,建立符合实际的电力营销体系,这样冰能在智能电网的背景下更好地适应市场化电力服务,最终使智能电网的服务效能得以发挥。1智能供电的含义通常情况下,为客户提供高效的供电服务以及沟通渠道来使其更方便用电的方式被称之为智能供电。这种电力系统可通过高新技术和互联网管理系统的和互作用,不仅能够对用电客户起到快速控制、有效管理、高效服务、便捷通信等的作用,还能精准测量供电企业与市场

3、终端,实现连接、智能化和高效服务的功能。使电网系统服务智能化以及营销智能化是建立智能电网的主要目的,终端客户端可借助电力系统的电子通讯设备和传感器实现有效的连接,最终形成一个切合实际的用电控制网络。而在管理平台上,所有的信息均可被该用电控制网络进行收集,然后对电力资源进行合理调度,使其服务的速度以及服务的效率得到最大限度的提升。2智能电网环境下供电的特点在智能电网的环境下,供电企业的供电特征的智能化决定丫其能否转变,供电特征的智能化主要表现为:设备的高科技化、先进的技术、经济效益高、丰富多样的服务种

4、类、有完善的平台系统。先进的技术主要表现在以下四个方面:(1)有效实现集控制与测量技术;(2)有效实现高速海量储存技术;(3)实现智能通信的连接;(4)实现多功能一体的智能服务网络的精准测量。智能电网在客户与供电企业之间实现丫桥梁的作用,使双方能够很好的进行沟通。客户能够从自己的实际出发选择电力资源,并且辅助供电企业调査电力市场,最终实现网络化的电力营销和智能化的电力营销以及严格的管理和有效的服务。图1表示的是只有在实现信息技术的有效应用的基础上,才能完成良好的建设智能化的电力营销架构,对其进行建构

5、时的基础条件是要建立信息管理系统,最终使电力营销管理的A标向高效化和质量化方向发展。除此之外,建立智能化电力营销体系时,还需要突出客户的作用,发展目标务必坚持以“客户”为中心的原则,同时对各个子模块的和互作用也要谨慎考虑,高效管理客户关系。图1传递的信息还包括在建构智能化电力营销体系时,为了贯穿统筹兼顾的管理和提高管理水平,管理的协调性以及管理的全面性是需要重点关注的。图1智能化电力营销架构示意图3智能电网环境下电力营销智能化体系建设在建设电力营销智能化体系时,实时掌握智能电网发展的实际情况至关重要

6、。基于这一情况,电力营销体系和智能电网发展的环境就能够维持一致性和协调性,这对电力企业的持续发展和稳定进步具有良好的推动作用,从而也能最大限度地满足客户的实际需求。3.1客户知识智能化管理之所以对客户知识进行智能化管理,其目的主要就是通过统计分析手段有效收集整理客户知识数据,并分析客户资源,在电力企业的实际工作中更好地指导工作。电力营销智能化体系要想得到稳定的发展,就需要管理、归档以及调用客户知识的信息。3.2客户负荷智能化控制体系建设随着经济日新B异的变化,电力企业也在快速发展,客户对电能的需求量

7、不断增大加剧了我国供电行业用电需求紧张的局面。为了能够有效缓解这一僵局,必须有效管理客户的负荷。在控制负荷智能化吋,以下几个方面是首先应该考虑的:自动计量、电力制定、分布式网控。客户的实际需求可通过“交互技术”来满足。与此同时,在管理负荷智能化时,首先要以客户的实际用电情况为依据,然后预测客户未来的用电趋势,最终使客户的供需维持在平衡的状态。在控制客户负荷智能化的过程中,设置相应的参数至关重要,切实监控客户的电情况,最终优化供电方案,针对不同的客户选择最佳的供电方案,最大限度地满足客户的需求。图2智

8、能化负荷控制体系示意图从图2可以看出,在建设负荷智能化控制体系时,首先要对负荷进行预测,其次分析用户的用电情况,然后根据用户实际的用电情况有效控制客户用电,从而选择最优方案最大限度满足其用电需求。3.3信用风险管理智能化体系在电力企业中有一项需要重视的议题就是控制电力营销过程中的风险。除此之外,在建构电力营销智能化体系时,信用风险管理也是一项需要重视的问题。在建设信用风险管理智能化体系时,可以先分析客户知识中的相关数据,以此为基础,然后评价客户的信用水平,从而解决客户

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