初探供電企業中大數據分析的應用

王薇

摘 要：現代科學技術研究的體系正處于不斷完善健全的階段，大數據角度的信息分析正在不斷地得到應用和更新，在這個變化過程中，積累大數據的速度逐步加快，大數據對于現代企業的可持續健康發展有著深遠影響。為了能夠提高現階段我國供電企業在市場上的競爭力，有必要針對供電企業的大數據分析及管理應用模式進行優化。本篇文章就大數據分析的概念以及應用的意義展開闡述，意在制定更加科學合理的供電企業解決方案，力爭實現我國供電企業在整體上的運作效率有所提升。

關鍵詞：供電企業；大數據分析；處理應用

大數據又可以稱之為海量數據，這些所有的數據在沒有經過一定處理之前不具有任何方面的參考價值，根本無法作為輔助或者參考相關決策的根據，但是一旦這些數據經過一定程序恰當的分析和處理就能夠做到將海量的數據高效轉化為有著極高參考價值的有效數據，進一步提高供電企業的競爭力和社會服務水平。

一、電力行業大數據特征

供電企業的大數據特征是大數據技術、思想和理論在整個電力行業的具體實踐，這其中提供了從大數據信息的采集、儲存、處理、分析直到整理為可見展示的完整的一套解決辦法。

（一）體量大

從體量上來看電力行業有著級別上的躍升，目前我國電網的信息化、智能化建設已經實現了大數據信息的實時傳輸和采集，其間隔數量級為秒數，數據總量在以指數形式的快速增長。但是針對所有海量數據的儲存和應用，現在還存在著一些技術上的瓶頸，尚有部分數據的價值沒有被挖掘出來[1]。

（二）類型多

供電企業大數據的類型主要包括半結構化、非結構化和結構化數據。伴隨著基礎信息系統的逐步完善，整體上來看，非結構化的大數據信息越來越多，比如有視頻、音頻、圖片等。除此之外，為了保證電力供應的可靠性，國家電網公司也需要了解一定的氣象數據、能源數據等一些外部數據，種種情況就造成了電網的大數據信息類型越來越復雜。

（三）價值密度低

大數據信息的價值是能夠從海量的原始數據中發掘出有效的信息。舉個例子來說，在輸變電設備的檢測系統所采集和儲存的數據中，絕大多數都是正常運轉的數據，只有極少的一部分存在異常的數據。而這些少數的異常數據則是判斷設備運行狀態的關鍵信息。

（四）處理速度快

在數據信息輔助和參考決策的方面，對初步的數據進行在線、實時的處理要求越來越精確。數據信息的處理速度至少需要能夠滿足制定決策的要求，在秒數級別內對海量的原始數據進行關聯性分析，來支撐最終決策的確定。

（五）交互

供電行業中的國有企業正在經歷著由“以電力生產為核心”向“以用戶為核心”的角度變化，用戶對供電企業服務的滿意程度成為越來越關鍵的電力企業的考核標準，需求側的管理才是未來國家推進信息化建設的最重要方向，因此，供電企業就可以通過大數據信息的分析與參考更好的了解到各電力用戶的個性化要求[2]。

二、大數據處理平臺

互聯網時代下的社會民眾日常生活與大數據信息分析應用的聯系日益密切，幾乎已經涉及到了交通、天氣、電力、購物等各個模塊，在數據應用過程中，通過分析不同類型的大數據信息，可以得出一些隱藏在海量原始數據之中的信息和模式。

（一）大數據處理平臺的建立與完善

實際操作證明，通過對HDFS文件系統、Hadoop平臺核心技術、Map Reduce分散算法的應用，更有利于滿足我國現階段電力行業的大數據儲存、分析以及處理工作的要求。Hadoop是對于大數據信息框架構建的一個有著分散運算功能的開放型平臺，其中包括著名的分散形數據處理結構、分散形數據儲存系統、分布式文件整合系統，提供可伸縮、高效、可靠的分散形處理平臺。

通過應用Hadoop技術，就可以實現供電企業采集運行產生的各類數據，同時還需要使用一定數量的電腦，將經過一定處理的數據儲存在電腦內，為了提高數據信息整體保存的安全性，還需要做好處理后保留數據的備份工作，盡量避免因為計算機故障而導致數據丟失的問題發生，使數據處理工作的整體保存安全性得到提高。這個過程是必須要使用Hadoop平臺，通過應用分散形處理技術，實現電力行業大數據信息的結構化處理提高整體運算系統的工作準確性。

在原始數據的批量處理任務模塊中，Hadoop MapReduce技術扮演著極為重要的地位，但是必須注意到，這種技術也存在著一定程度上的局限性，每執行一次特定程序，都要在數據信息收集的背景下，結束執行任務，這種處理技術不適合應用在高迭代的運算工作中。

Spark是一種數據內存運算結構且有與之兼容的功能，其運算特性更適合迭代型運算，在數據函數運算后，不會直接將結果輸出，只有減少執行任務的次數，才能夠有效增加效率。由此可見，Spark更適合反復迭代型的運算方法和交叉對比式分析。

（二）大數據處理平臺的意義

在電力行業的企業運行過程中大數據信息的分析，從客戶注冊、繳費支付（包括現金支付、銀聯支付、代為繳扣等）一直到核銷對賬的結束。所有類型的數據信息都儲存在同一系統中，構成電力體系的營銷大數據信息整合平臺，使供電企業的數據管理更加方便快捷，同時也能夠做到有效的分析和識別潛在銷售風險，并及時制定和實施相對應的防范措施[3]。

三、大數據應用案例

為了適應我國現階段電力行業的供電要求，針對大數據信息處理技術的優化是非常有必要的，只有這樣才能進行更大規模數據信息的處理與解決。在構建Hadoop大數據信息平臺的過程中，很多電力企業將銷售電量的數據記錄傳送到Hadoop信息數據庫中儲存，分析其中的單位電量銷售價格、電量供應峰值情況等。通過整理和統計用戶的用電信息，可以快速了解得到每個供電企業客戶的特征。通過分析大數據信息，可以針對電能進行精確性地營銷，提高國家電網工作過程的安全性。

通過應用大數據信息分析技術，能夠有效了解客戶用電情況、電網故障情況、電流峰值情況等信息，從而判斷各種類型的電力故障，提高電力檢修效率和國家電網運行的整體效益，確保電力企業的經濟效益穩步提高，確保電力設備運作安全性，提高電網電壓的穩定性，要進一步完善這些目標，都需要大數據信息處理過濾技術的支持與應用。

結束語

實際應用證明，通過針對大數據信息的分析，確實有利于電力企業制定合理科學的發展方針，有利于提高我國電網整體的供電質量和運作效率。

參考文獻

[1]劉寅.大數據技術在智能電網的應用.電子技術與軟件工程，2018（8）：167-167.

[2]劉玉芳，高騫，徐超，楊俊義，陳泰銘.電力大數據價值與應用需求分析.中國管理信息化，2018，21（20）：54-56.

[3]趙宇震.大數據時代企業會計信息化的風險及措施分析.經貿時代，2018（19）：108.