淺談電力一戶一冊檔案管理智能化建設

黃澤敏　林沃彬　沈桐洲

摘 要 在信息化和大數據時代，電力用戶的各類檔案作為電力企業的核心知識庫，其價值已被廣泛認識，但其數量的膨脹與利用方式的落后使得檔案管理的信息化與智能化提上日程。本文首先對電力企業計量檔案管理工作進行了分析，提出了檔案管理的需求，其次研究和設計了檔案管理系統的具體功能，最后對檔案的利用采取統計聚類分析應用。

關鍵詞 智能 檔案管理系統 設計 實現 聚類分析

中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A

0引言

目前電力企業的用戶各類檔案如用電申報資料、設計圖紙和現場照片等，大部分采用取物理歸類存放，沒有一個完整的體系和系統管理這部分檔案。每當工作需要查找某些檔案時，均需要耗費大量的時間進行定位與查找，特別是當需要統計某些用戶現場的某個具體現象時，更是需要耗費大量的人力進行查找統計，由于資料均為紙質，對于查找工作影響特別大，且采用人工統計，容易導致統計出錯，最終的統計結果可能會影響新的計劃，從而影響工作效率和質量。因此研究和設計一款符合電力企業檔案管理與利用實際需求的系統迫在眉睫。

1檔案管理功能分析與設計

我國大部分電力公司下屬的計量部門，都有自己的檔案室，大部分都沒有自己的檔案管理軟件，只有一個簡單的分類登記管理文檔。 隨著時代的進步，特別是在互聯網和大數據時代，也急需要有自己的檔案管理軟件。 該文在總結電力公司計量檔案管理需求的基礎上，調查和收集該校檔案管理工作的實際需求， 并進行相關功能設計，為下一步的實現打下堅實的基礎。 根據電力公司各類用戶實際需求，確定檔案管理系統的功能模塊：主要分為信息收集模塊、檔案管理模塊、 檔案數字化模塊、檔案利用模塊、檔案統計分析模塊及檔案室2D建模。

信息收集：支持各種常用電子文件格式，包括Office、CAD、PDF等文檔格式以及壓縮文件、音頻和視頻文件等；通過加密、索引、數字簽名、RMS等技術保證電子文件的安全性以及可用性。

檔案智能化管理系統包含以下模塊：信息收集、檔案管理、檔案數字化、檔案利用、檔案統計分析及檔案室3D建模等幾個功能，具體描述如下：

檔案管理模塊：檔案管理模塊功能包括：檔案錄入功能、檔案審核功能、檔案鑒定功能、 檔案歸檔功能、檔案修改功能和檔案刪除功能。由檔案提供者把檔案的基本信息錄入到系統中，同時將電子稿導入，做到檔案基本信息、紙質稿完整信息、電子稿完整信息一一對應。檔案管理員對檔案提供者錄入的信息進行審核， 如果有必要保存，則審核通過；如果沒有必要保存，則不通過。如果通過，則對檔案的密級和保存的時間進行鑒定，密級程度分為公開、保密、機密、 絕密4種，根據檔案的性質鑒定為不同的密級和保存時間。最后由系統管理員對需要歸檔的檔案的所有信息進行審核，查看是否滿足檔案信息化建設的各種標準， 對通過審核的檔案進行立卷、 編目和保存。對不符合檔案信息化建設標準的檔案退回，給出不符合標準的條目，并限期重填。此外，系統管理員可以對檔案的個別屬性進行修改，若某些檔案沒有保存的必要或保存時間到期時，系統管理員將檔案刪除。

檔案數字化：主要是對一些紙質的資料進行掃描或拍照，對文檔進行電子化的處理過程。

檔案利用模塊包括檔案查詢、借閱及統計三個功能。查詢者在查詢框中輸入文件的關鍵字、文件號、文件名等關鍵字信息進行查詢，系統會根據查詢者的權限快 速地反應查詢到檔案的詳細信息。借閱功能是用戶提交檔案借閱申請，包括借閱的檔案、借閱日期、歸還日期等，經檔案管理人員審核批準后，即可完成檔案借閱。統計功能主要是對各類檔案信息查詢次數、 查詢者部門、 查詢內容、借閱檔案、 借閱次數等進行統計。

檔案統計分析功能主要是對檔案里面的內容根據用戶用電類型、用戶用電容量、用戶業擴類型等幾方面聚類分析，讓查詢、借讀的工作人員更方便快捷找到自己所要的文檔，從而對借閱人員的工作有指導性的幫助。

檔案室3D建模功能主要是對檔案室進行3D建模，并實現數據的交互。實現點擊或查詢文檔時，系統能在3D模型上顯示出文檔所處位置，并顯示出檔案的當前狀態。

2檔案統計聚類分析

模式識別，也被稱為分類或者是統計分類，模式識別學科的研究目的就是為了構建能夠自動判別輸入數據類別信息的分類系統。聚類分析是一種無監督的模式識別方法，是模式識別研究中的一個重要領域。無監督的聚類分析算法能夠探索輸入數據的內部群組結構。本系統主要運用數據挖掘中的聚類分析對用戶的申報容量、互感器、電能表等對用電用戶進行分類，并結合模糊數學建立判別準則，以對評估對象進行分析，從而得出結論，本系統當用戶可以設定查找條件，系統會找出最接近查找條件的用戶信息，為施工人員提供參考指導。

3結束語

該文主要分析和設計了基于電力公司現狀的檔案管理系統，隨著電力公司信息化建設的逐步深入，會有更多的電子數據信息流入到檔案管理系統中，數據的大量累積必然形成大數據，如何讓大數據通過數據分析、數據挖掘發揮出其應有的作用，能夠與電力企業的日常工作相結合，對工作提供決策支撐是今后需要努力的方向。

參考文獻

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