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四川电力消费特征分析研究: 2014年; 以2007—2011年统计数据为样本,在对四川省的电力消费总体情况进行分析的基础上,对影响四川省电力消费的诸多因素、四川省电力消费特征、四川省电力消费占能源消费比重提高的原因和影响进行了研究,研究结果对于提高电网运营质量和经营效率、进一步开拓电力市场具有一定参考价值。; 贺星棋鲜其军严平; 关键词：电力消费能源消费产业结构

供电企业降损效率实证分析: 2015年; 建立了供电企业降损效率评价体系,并基于数据包络分析(DEA)模型,对四川省21家地市供电企业降损效率进行了测算与衡量,同时采用Malmquist指数分解对各供电企业降损效率的变化进行了动态评价。评价结果表明,规模效率是制约四川电网降损综合效率提高的关键因素。; 贺星棋鲜其军严平; 关键词：降损管理节能减排 DEA-MALMQUIST指数

一种模糊多粒度用电行为异常检测方法: 2023年; 异常用电检测旨在识别和定位电力系统中与常规用电行为显著偏离的用户。现有基于机器学习、深度学习的有监督的检测方法通常需要大量人工标记数据,且对于离散型数据需要进行类型转换,因而容易导致重要信息的丢失。模糊粗糙集理论提供了一种处理离散数据的有效工具,并能直接应用于包含连续数据和离散数据在内的异质信息的知识分类。在文本模糊粗糙集理论的基础上,提出了一个基于多粒度模糊相对差的无监督异常检测方法,并将其应用于智能电网的异常用电检测。具体而言,首先利用模糊近似空间的信息熵来度量属性在知识分类中的重要性,然后根据属性集重要性构造模糊信息粒序列,接着在此序列上定义样本的模糊相对差,最后构建基于多粒度模糊相对差的异常检测方法,并在公开的数据集上进行验证。实验结果表明了所提检测算法的有效性和优越性。实验相关的代码和数据已在网络上公开(http://www.github.com/chenbaiyang/FRAD)。; 李琪林严平陈白杨袁钟彭德中刘益志; 关键词：模糊粗糙集

基于联合模型的短期电力负荷预测方法: 2023年; 为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。; 蔡君懿李琪林严平; 关键词：短期电力负荷预测混合粒子群算法

四川产业结构调整与工业用电需求分析被引量：1: 2015年; 在分析三次产业、工业及其细分行业的结构调整状况和电量变化趋势的基础上,运用计量模型研究了工业用电需求与工业经济增长的关系,并根据两者之间的关系进行了预测,预测结果具有较高的精度。研究结果对于提高计划制定的科学性,提升电网运营质量和经营效率具有一定参考价值。; 周桦鲜其军严平贺星棋; 关键词：用电分析

四川省投资与电量关系实证研究被引量：1: 2015年; 投资增长与电量增长的相关检验表明,投资增长与电量增长之间呈现出显著相关关系。应用协整理论、格兰杰因果检验等计量方法,对四川省2006年以来的固定资产投资、电量进行了实证分析,并建立VAR计量模型。分析结果表明:四川省固定资产投资对电量增长有拉动作用,但电量的增长不一定能够导致固定资产投资的增长。; 贺星棋周桦严平鲜其军; 关键词：电量实证研究

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严平