大數據技術在電力營銷系統中的應用研究

孟燕琴，詹妮

（1.新疆友通電子科技有限公司，新疆 烏魯木齊 830000；2.新疆信息產業有限責任公司，新疆 烏魯木齊 830000）

0 引言

基于電力營銷大數據的數字化管控平臺指的是多種技術的結合，主要包括了無線網絡技術、流媒體技術以及視頻監控技術等。其目的是提高電力系統的監控服務，可以實現在移動端對基于電力營銷大數據的數字化管控平臺進行實時監控，打破了時間和空間的限制，而且成本較低，功能豐富，可以極大提高電力系統的運行效率與故障檢修效率。

1 電力營銷系統中大數據技術概述

數據對于企業而言是非常寶貴的資產，在電力企業中，大數據應用包括用戶實際用電數據，電力企業管理數據，電網性能數據和發電機組性能數據大數據具有海量異構數據和低密度數據的特點。在當今的電力營銷系統中，數據應用是存儲在關系數據庫中的結構化數據。由于沒有針對此數據的頂層設計，因此難以實現共享和交互，并且無法為頂層設計提供合適的服務。但是大數據技術可以使用互聯網技術來存儲和共享相關數據，并且可以通過互聯網鏈接數據獲得有價值的數據[1]。

2 在電力營銷系統中使用大數據技術的效果

在電力營銷系統中使用大數據技術的效果主要體現在以下方面：（1）用戶的服務工作，為了更好地服務于電力用戶，電力企業采取了多種方法來解決電力用戶的問題，比如可以通過投訴有效改善電力服務；（2）電力營銷可以促進電力管理的標準化，如收取電費，變更合同等，從而加強了電力營銷體系管理的標準化；（3）電力營銷管理部門采用人員考核制度，加強對投訴的監督，完善電力營銷系統責任制；（4）電力營銷計劃，市場調查和電力管理可以提高電力營銷系統的管理能力。

3 電力營銷系統中的大數據技術

3.1 數據存儲與傳輸技術

大數據技術是近年來的熱門技術，技術特點是可以存儲和計算大量的結構化和非結構化數據，可以有效利用計算資源并使人們能夠動態獲取資源的重大創新。為了更好地利用大數據和云計算的優勢，數據存儲和傳輸技術至關重要。在電力營銷系統數據量飛速增長的背景下，要智能地使用大數據以優化電力營銷服務就需要通過不同的存儲格式對其進行存儲，比如分布式文件系統可以用于存儲非結構化數據，而數據倉庫系統可以存儲保密等級要求較高的結構化數據，其一般由三部分組成：（1）檢索數據，從數據源重新啟動所需的數據；（2）數據轉換，要根據相關要求轉換獲得的數據，以及清理和處理有偏差和錯誤的數據；（3）下載前兩個鏈接中獲得的數據并將其保存。

3.2 數據處理技術

要使用大數據技術，必須分析和處理數據。數據處理技術包括分庫處理、分區處理和分表處理等。（1）分庫處理基于適當的處理框架來提高數據使用效率；（2）分區處理旨在最大程度地提高數據訪問讀取的效率，并降低所有文件中大型表的壓力；（3）分表處理是通過制作不同的數據表分擔單一數據表的壓力。通過以上方式處理數據可以構建縱列及并列形式的數據庫，實現對數據的處理和有效利用。

3.3 數據分析技術

在電力營銷系統中使用大數據的最終目標是將信號轉換為所需的數據，然后使用數據分析執行適當的優化，以為管理人員提供決策依據所需的數據[3]。數據分析技術在電力營銷系統中有多種形式，其主要目的是在海量數據中尋找相關規律，從而通過大數據構建科學的數學模型，以提供技術支持并提出解決方案。其可以有效幫助電力企業獲得更多的經濟效益。

3.4 數據展現技術

在大數據的背景下，管理人員可以使用可視化，空間信息流和其他相關技術來接收有關企業電力營銷系統的最新運營信息。在正常情況下，可以使用可視化技術來監視電網的運行狀態。

4 大數據技術在電力營銷系統中的應用

4.1 新管理系統的開發

在電力營銷系統中應用大數據技術，可以有效與互聯網進行結合，通過大數據分析電力消費的總體需求，從而實施全局電力管理計劃，從而實現對管理系統的創新。大數據技術可以對不同區域、不同用戶等進行合理分析，并收集相關數據建立數據庫，結合電力管理的實際需要完善電力服務[2]。

4.2 智能通信平臺的建立

通過智能通信平臺并利用大數據技術可以為不同的用戶提供針對性的服務，以便用戶在出現問題時及時解決[4]。電力企業可以通過網絡發布諸如停電通知之類的電力信息，并將電力用電信息上傳，用戶可以根據要求找到。大數據技術的應用，將通信平臺與結算費用系統相結合，使用戶在收到通知后將付款，以上應用都可以進一步提高電力營銷服務的效率。

4.3 云計算的使用

云計算的使用可以將電力營銷系統劃分為幾個子系統，分析每個系統的數據，然后將信息傳輸給用戶，從而可以實現高速信息和數據傳輸。同時，進一步整合數據信息，以確保在電力營銷系統中進行更準確的信息處理，創建龐大的數據信息數據庫，并增強信息服務請求功能。

5 以大數據為基礎的電力營銷系統構建

以大數據為基礎的電力營銷系統構建要利用云計算、大數據、物聯網、移動互聯網和其他技術來創建具有自動化操作、智能、適應性和柔性特征的集成電力營銷管理平臺。一方面，電力營銷系統可以根據用戶的需求自行啟動，以標準化、高效和協調的方式進行各種營銷操作，并為電力消費者和生產商提供數據信息交互的界面；另一方面，由于數據資源中心和信息管理中心具有海量存儲、智能計算和快速響應的特點，可以實施整個營銷過程全面的運營監控，數據的深入分析，數據建模和增加支持決策的水平，并實現智能化的控制。在國家電網公司用于創建企業級集成信息系統的總體結構內，電力營銷集成管理平臺的主要建設應從三個方面開始：（1）數據資產的集中，資源存儲的分配以及系統效率的提高。（2）統一數據標準和規范，利用大數據技術對數據的價值有更深入的挖掘，并實現資源的更廣泛利用。（3）利用平臺構建來重構營銷業務流程，實現上下游業務整合以及橫向整合，提高響應速度和客戶滿意度。基于以上思想，以大數據為基礎的電力營銷系統構建主要從三個方面實施：

5.1 業務結構

業務結構大致分為三個級別：決策級別，管理級別和執行級別。在決策級別和管理級別分別創建大數據營銷平臺，并將有關執行級別應用數據統一連接到大數據平臺，以實現數據資產的統一管理和部署[5]。通過在各個級別的業務和數據流之間建立有效的鏈接，可以提高資源利用率并提高運營效率。大數據挖掘技術可以滿足管理人員進行復雜控制和深入分析的需求，并且可以為準確的營銷和科學決策提供有用的幫助。由于體系結構的松散耦合和易擴展，設計用于滿足新功能和開發需求的子系統可以輕松方便地連接到平臺，而無需更改系統體系結構。

5.2 數據架構

數據架構是以大數據為基礎的電力營銷系統構建的核心，其功能主要分為三個部分：數據訪問標準、數據處理，支持和監視。數據訪問標準的主要目的是為清理和轉換異構數據提供統一的規范和標準。數據處理旨在收集結構化、非結構化、地理網格信息、大量的歷史/實時數據以及來自各種智能傳感器終端的信息。存儲信息，并進行數據的清理和轉換以生成更高密度的數據資產，以進行數據建模、深入分析、價值分析和決策輔助。

5.3 技術架構

系統技術架構可以從上到下分為以下幾個層次：（1）表示層主要旨在與多維表示技術實現用戶友好的交互；（2）集成服務層用于通過ESB服務總線連接多個應用服務器，例如同步請求、訂閱服務和消息傳遞服務，以提供不同服務之間的通信和集成；（3）業務邏輯層主要用于部署業務邏輯組件，以支持基本營銷服務的分發（例如業務擴展、電費管理、數據檔案、計量資產管理、客戶服務），并提供統一和共享服務支持，將整個系統集成為一個整體。（4）數據資源層主要負責優化各種類型的海量數據并為數據使用做好準備。

6 大數據技術在電力營銷系統中的未來應用前景

大數據可以改變供電方式，提高新型能源的利用效率。太陽能和風能的等分布式能源的利用與用電行為直接相關。由于大部分新型能源區域與用電區域距離較遠，且發電高峰與用電高峰存在差異，而且目前沒有便宜的電力存儲系統，因此需要進一步研究以如何科學合理地使用新型能源，以提高能源利用率。未來，大數據研究需要分析如何更好地將新型能源整合到現有的電力系統中，以更好的利用分布式電力。此外，以太陽能和風能為代表的分布式能源發電不確定性很大，能源轉換方面有巨大的營銷，如何準確的預測風能、太陽能與電力轉換的關系，是以前難以解決的問題，利用大數據構建相關數學模型可以有效改善這一問題，并改善電力結構。

7 結論

隨著我國電網建設的不斷擴大，電力營銷系統中信息資源的使用越來越廣泛。在電力營銷系統中，為了應用大數據技術，有必要運用各種先進的理念和技術，進行統一的調度控制，以共享資源，提高電力運營效率，增強核心競爭力，為電力企業的未來發展做出貢獻。