電力營銷管理信息平臺檔案管理模塊設計分析

摘要：電力營銷管理信息平臺的建設是當前電力行業信息化建設的重要組成部分。本文旨在對電力營銷管理信息平臺檔案管理模塊進行設計和分析。首先，對電力營銷的特點進行深入分析，并結合電力行業的發展趨勢，提出電力營銷管理信息平臺存在的問題。其次，設計基于SOA 的電力營銷管理信息數據管理系統架構。然后，提出基于聯合索引的多源數據管理模型，以提高數據存儲和處理的效率，并保證數據的安全性和可靠性。最后，通過實驗數據分析驗證所提出的檔案管理模塊設計方案的可行性和有效性。結果表明，新設計的檔案管理模塊不僅能夠滿足電力營銷管理信息平臺對檔案管理的需求，而且能夠提高管理效率，降低成本，提升服務質量和用戶體驗。

關鍵詞：電力營銷；管理信息平臺；檔案管理模塊；SOA 架構；信息數據管理系統

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）06-0070-03開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

0引言

電力行業信息化是當前電力行業發展的重要方向，也是推動電力行業現代化、智能化的重要手段。隨著信息技術的不斷發展和普及，電力企業也在不斷加大信息化建設的力度。信息化的核心之一就是建立和完善電力營銷管理信息平臺，以實現對電力生產、營銷和服務的全面信息化管理和協調[1]。馬生坤[2]根據整個項目運作的實際情況，聯系在項目中遇到的實際風險管理問題，比較全面地論述了信息系統風險管理中風險識別、風險分析、風險應對3個方面的問題。梁韜[3]以JX航空公司航線經營分析系統項目為研究對象，結合風險管理相關理論，構建層次分析法模型，以科學數據計算方式對該項目涉及的風險因素進行評估。張美[4]以某App軟件項目為例，分析其風險管理體系現狀以及存在的問題，并提出改進建議，以達到指導某App軟件項目管理體系改革，同時為同類App軟件項目風險管理體系的構建與完善提供指導的目的。因此，本文旨在設計和優化電力營銷管理信息平臺檔案管理模塊，有助于推動電力行業信息化建設的進一步發展，提高管理效率，降低成本。

1 電力營銷系統存在問題

電力營銷系統在早期提高審批速度，加快數據流轉，推動業務發展做出巨大貢獻，但是早期的系統是以數據為中心，以數據的處理為主要系統重點，強調的是數據的及時、嚴謹，便于統計，功能相對簡單，面對日趨復雜的業務和日新月異的市場變化，舊的系統已經無法滿足現有的業務需求，其主要的不足包括如下幾點。

1.1技術架構落后于同行業

舊電力營銷系統依托于SSH 框架，即Struts+Spring+Hibernate集成框架，后臺支持的數據庫是OR?ACLE，數據庫的實現方式上采用大量的存儲過程，系統采用B/S結構的模式。SSH框架有著很強的可拓展性、可移植性的優點，ORACLE數據庫也有響應快，管理便利的優點。但是隨著微服務框架的發展，為了滿足日益增長的業務需求，也為了減少代碼的修改使系統有更好的可配置性方，現在更多的主流管理系統采用基于微服務架構和大數據技術，使用者可以通過INTERNET對系統實現訪問，對客戶信息進行快速處理，海量存儲。方便使用者使用，延長系統的使用壽命，減少系統使用風險，降低系統使用難度。

1.2功能性無法滿足業務需求

隨著市場服務化轉型的發展趨勢，電力行業的業務也在日益更新。例如，之前抄表、算費業務下放到地市局，各地市局執行抄表算費業務的時間不一致，導致電費回收不及時，故省級單位預回收地市局執行相關業務的權限，實行集約化管理，提出“省集中核算”的概念，實現“抄-算-核”自動化流水式的作業模塊，舊系統已無法滿足現有的需求。

2 基于SOA的電力營銷管理信息數據管理系統架構

電力營銷管理信息系統是由數據庫、硬件、人員、存儲設備、數據處理以及網絡等在內共同組成的以處理信息的特殊系統類型。作為一類項目，信息系統風險管理具有以下特點：1）沒有明確規定用戶目標，項目范圍邊界劃分不清晰。2）項目變更較為頻繁。3）技術較為復雜并且更新速度快，對人力資源有更高的要求。4）項目管理要求較高。5）強調溝通。而SOA 架構可以確保系統能夠存儲各類電力營銷相關文件和數據，包括合同文件、客戶信息、銷售數據等，并能夠對這些數據進行有效管理和分類。數據存儲與管理需要考慮系統的容量大小、數據的組織結構和存取方式，以確保檔案可以被方便快捷地存取和檢索。

2.1 SOA架構設計

SOA（Service Oriented Architecture）指的是一種面向服務的軟件架構體系。服務層是SOA的基礎部分，它可以通過服務的流程化來實現業務員的靈活性。其體系結構包括服務消費者、服務提供者、服務注冊中心3個參與者以及服務的查找、綁定、發布等操作，如圖1所示。

SOA是松耦合、粗粒度的服務架構，被認為是B/S 模型、XML（eXtensible Markup Language）以及WebSer?vice技術的延伸。其特點主要有：

1）松耦合。服務之間的松耦合將連接的邏輯進行分離，一個功能可拆分成多個子單元，松耦合增加靈活性以及適應性。

2）高復用性。根據功能的差異，不同的服務具有不同的粒度。我們可以把具有最小粒度功能組合成一個集合型服務，以此來提高復用性。傳統架構的對象對場景環境有較強的依賴性，SOA強調以服務或服務組件為中心，以實現各種平臺的調用，具有高復用性。

3）互操作性。SOA使不同廠商開發的服務能夠進行互操作。SOA的互操作包括語義互操作和連接互操作。為了強調互操作性，SOA服務需要符合開放的標準。

2.2 WebService技術分析

WebService是一種可以實現跨操作平臺和跨編程語言的遠程調用技術。作為Web應用程序中新的分支，WebService具有平臺獨立、低耦合以及模塊化的特性。根據WebService規范實現的WebGIS應用，可以實現網站前后端的多編程語言、多平臺之間的數據交換與集成。WebService技術作為服務系統集成的關鍵技術之一，可以將網站后臺各功能模塊封裝為單個實體并進行發布操作，以供網頁客戶端調取應用。服務系統利用WebService將網頁客戶端與后臺服務端緊密聯系起來，以確保網站平臺各功能的穩定運行。

2.3 數據可視化技術

WebGIS技術為信息數據可視化提供新的思路，利用數據二維可視化技術展示信息測量數據以及通過可視化表達分析挖掘數據時空規律，是完善數據管理服務的重要一步。針對不同類型信息測量數據的特點及可視化需求，通過圖形化、符號化等手段，實現瀏覽器端信息測量數據的形象化表達。近年來得益于Web前端視圖技術的發展，應用于瀏覽器的數據二維可視化方案迅速成長，基于JavaScript的網頁可視化庫實現的二維可視化效果越來越豐富，例如Leaflet.js、Openlayers.js、ECharts.js等。可視化方案主要依靠Leaflet.js和ECharts.js可視化庫來實現地圖的動靜態交互開發。

3 基于聯合索引的多源數據管理模型

由于電力營銷數據數據類型多樣、結構復雜，空間數據與屬性數據的時空關聯性強，為保障多維數據的相互查詢與關聯關系，因此采用基于空間索引與屬性索引的多維數據聯合索引技術實現空間數據與屬性數據的相互連接，用R樹索引的方式對空間數據進行索引建模。

3.1 多維數據聯合索引

對于信息測量數據中的空間數據來說，可采用的空間索引方法有多種，例如格網索引、R樹索引、四叉樹索引等，但每種方法各有優缺點，性能也各不相同。將各航次的測線數據作為數據項目的目標對象，以該目標對象為中心，采用R樹索引的方式對空間數據進行索引建模。R樹索引的核心思想一是對整個空間范圍采用逐漸縮小的方式索引，二是將空間中每一個對象利用其最小外包矩形進行表示[5]，具體如圖2所示。

1）L1、L2、L3、L4、L5為空間測線對象，然后根據測線對象的范圍構建空間測線數據的最小外包矩形，以最小外接矩形近似表示相對應的空間實體對象，如R4、R5、R6、R7、R8，將矩形存入R樹的葉結點中，葉結點的索引結構為（id，mbr），id表示空間對象的唯一標識，即測線編號，mbr表示其最小外接矩形。

2）對上一級中的矩形進行合并操作，將距離較為靠近的矩形用更大的矩形進行包選，如R4、R5、R6被矩形R3框住，將R2、R3存入R樹的結點中，非葉結點的索引結構為（addr，mbr），addr表示孩子結點的地址，mbr表示框住所有孩子結點的最小外接矩形。

3）以此類推，直至最大的矩形框住所有基本矩形為止，例如R1。

3.2 多源數據安全管理模型構建

信息測量數據類型復雜、數據量大，本文從分類分級數據的高效管理與存儲角度出發，根據不同類型數據的應用需求制訂高效的存儲方法。信息測量數據從存儲角度來說主要包含空間數據、屬性數據、文件型數據等，且各類型數據之間存在密切的時空關聯關系。因此數據文件并不是獨立存在的，例如某一海域的多波束項目數據包含空間數據、屬性數據和文件數據，同時該海域也存在另一包含空間數據和文件數據的側掃項目數據，兩個項目數據之間相互關聯，即可建立相對應的多源數據關聯存儲模型，具體存儲過程如圖3所示。

針對屬性數據、空間數據、文件型數據等文件的多源數據關聯存儲模型以項目編號、類型編號以及文件編號等多級索引標識實現各數據文件的關聯索引，索引關系以分類分級結構存儲于數據庫之中。至此，基于聯合索引的多源數據關聯存儲模型已構建完畢。

4 實驗結果與分析

為檢驗本文提出的多源數據組織與存儲模型的綜合性能及效率，選取電力營銷數據其中一個數據，分別對本文改進模型與常規模型進行對比實驗。首先對離散的信息數據進行規則格網化處理，處理后的數據分辨率為3 468 × 5 207；隨后分別按照常規模型與本文改進模型的思路對規則數據進行模型構建，兩種方法均構建四層數據模型；最后對每層數據進行分塊處理，由最底層數據向上依次分為64塊、16塊、4 塊、1塊，實驗結果如表1所示。

由表1 可知，本文改進模型處理后的數據量為614.9 MB，而原數據量為266.1 MB，約為原數據量的2.2倍；常規模型的處理后數據量為846.7 MB，約為原數據量的3.1倍。兩種模型處理后出現數據量均增加的現象，這是由于存儲多層分辨率的數據造成的。本文改進模型的存儲數據量要低于常規模型的數據量，這是因為本文改進模型利用的外包矩形策略，解決數據正方形范圍的限制，同時利用MySQL數據庫進行數據存儲，將無效數據不存入數據庫，進一步避免數據冗余，減少數據存儲量，提高數據存儲效率。

5 結論

本文通過對電力營銷管理信息平臺檔案管理模塊的設計和分析，提出一套適應電力行業發展需求的檔案管理方案。創新之處在于將云計算和大數據技術引入檔案管理模塊的設計中，從而提高電力營銷管理信息平臺的整體運行效率和數據處理能力。實際應用價值在于為電力企業提供一種適應電力行業特點的檔案管理解決方案，可推動電力行業信息化建設的進一步發展。