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大数据平台下的电力营销信息化建设研究杨倩

发表时间：2020/5/9 来源：《电力设备》2020年第2期作者：杨倩

[导读] 摘要：大数据技术可以对各类数据进行分类储存、定性分析、定量统计。

        (国网武乡县供电公司山西省长治市 046000)
        摘要：大数据技术可以对各类数据进行分类储存、定性分析、定量统计。随着电网的发展，电网营销数据变得越来越多样化，在这样的背景下，要想处理多样化的电力营销数据必须要利用大数据技术进行有效数据的处理。本文就大数据平台下电力营销信息化的建设进行分析。
        关键词：大数据技术；电力企业；电力营销；信息化建设
        前言：
        近年来，电力营销已经开发并积累了大量的电力数据。这些累积的功率数据可以有效地使大数据深入探究其中包含的数据的价值。使用大数据平台从这些数据中排除不必要的数据以获得一些有价值的信息，这可以更好地帮助电力营销服务的发展，但是传统的电力营销却没有这样做，因此对未来发展具有相对较大的影响。
        1电力大数据的主要技术
        1.1数据集成管理技术
        所谓的数据集成管理技术，实质上就是将电力大数据平台中的两个或两个以上的电力数据系统集中在一起，缔造一个全面系统的数据信息体系。数据集成即聚拢大量来源不一且特性各异的数据资源，构成一个具备实际主体的历史数据平台，进而提供精准且全面的数据共享服务。
        1.2数据分析技术
        而数据分析技术即立足于计算机科学以及统计学原理，深入挖掘并且全面分析数据信息，判断并把握数据资源的使用价值，同时将有价值的信息筛选出来，对广大电力营销工作者进行科学引导，进而制定有效的营销方案及服务对策。
        1.3数据处理技术
        电力大数据中的数据处理技术主要由三个部分组成。其一是分布式计算技术，一般情况下是用来处理大规模数据的分布式存储；其二是内存技术技术；通常是用于快速读取数据信息并且展开快速精准的计算。其三则是流处理技术；主要是用于处理实时抵达且速度、规模不受约束的数据。
        1.4数据可视化技术
        数据可视化技术即通过图形化的方式，直观明了地传递数据信息，进而全面深入地认知数据。而且数据可视化和统计图形、信息图形、科学可视化以及信息可视化之间，存在着密不可分的联系。
        2电力营销数据现状
        2.1营销数据的准确性
        主要是指没有全面掌握实际数据，与实测数据的偏差较大的事实。在电力营销数据中，不准确的数据主要表现在以下几个方面：首先，统计营销业务数据远低于实际营销数据。例如，对于35kV50kVA用户，统计信息并不全面。对于临时电源和双电源，多电源和其他用户的业务数据不全面，其次是统计营销业务数据分类不明确，例如，没有重要的电力客户细分，并且在报告统计信息时，它们都归因于其他重要用户，这使得营销数据的一般，多权力用户可以归结为双权力用户。这些性能使营销数据的准确性不高。
        2.2营销数据的一致性
        主要是指面对繁多、复杂的数据，用统一、特定的规则对数据进行规范和统一。在电力营销数据中，数据不一致的主要表现在：一是在营销数据中，对统一规则使用不规范，使得数据统计存在特殊性；二是在不同的报表中，相同的指标所展现的结果大相径庭；三是统计结果总额与分项和不一致等。
        2.3营销数据的及时性
        主要是指对于营销数据要做到快速、准确的收集、分析及分类、汇总。在电力营销数据中，数据不及时的主要表现在：一是若某个地市电网对欠费数据不及时统计，使得整个省电网欠费数据不真实；二是若没有按省公司、国网公司要求的时间节点进行数据报送，就会导致数据的真实性，无法做出准确的数据对比分析，营销结果的准确性。

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        3电力企业应用大数据技术开展信息化电力营销的工作研究
        3.1提高电力营销数据信息的安全
        电力公司通过应用大数据处理技术，需要建立基于信息的电力商业化工作模型，必须充分保证电力数据信息的安全和运行。系统的。在构建基于信息的能源营销平台时，能源工作者应从营销平台的应用层，网络层和用户层入手，以确保传输的质量和安全性。各个级别之间的数据。在建设电能商业化信息平台时，有必要在建筑工程的各个环节进行安全工程。
        在能源营销信息建设中，还必须建立相应的网络安全保护体系，以有效抵御网络病毒的恶意攻击，提高信息处理系统的运行安全性。电源并确保相关数据信息的可靠性。在建立电力营销信息的过程中，还必须加强团队建设。因为随着信息处理系统的运行，能源交易工作的效率得到了很好的提高，一些工人精疲力尽，在实际工作中没有发挥足够的安全意识，这导致事故发生。因此，在建立能源营销信息的过程中，有必要加强人员培训，首先是提高相关能源工人的安全意识，其次要提高能源人员的专业技能。能源商业化，其三要促进劳动责任制的管理，因此要更好，有效地保证能源商业化制度的安全性。
        建立电力信息营销系统后，需要有效地改革和优化能源营销管理机制，以确保新的管理系统可以充分利用能源管理的整体利益。信息技术。随着能源营销管理系统的不断发展，优化和改进最终可以形成标准化的信息管理模型，并提高电力公司的运营质量和安全性。
        3.2电力营销数据信息的资源整合
        通过电力营销与大数据技术进行很好的结合，可以深入的挖掘出电力信息的潜在价值，可以为电力企业提供最直接有效的数据信息。在传统电力营销工作开展的时候，不仅电力数据资料的收集需要消耗一定的人力物力，并且在后期对电力数据分析处理时，也需要一定的工作时间和工作成本。而在大数据技术的应用下，电力数据的收集处理工作周期得到了很好的压缩，且工作的成本得到了很好的控制，有效的提高了电力企业的电力营销工作效能。
        在电力营销数据与大数据处理技术结合的时候，电力企业需要提高基础性电力设备的建设工作，因为大数据处理技术需要相关的计算机系统进行有力的支持，而基层数据的获取与传输需要相关电力设备的工作开展，因此在电力企业的电力营销信息化工作建设的时候，需要建设一套完善的电力数据反馈系统，从而为电力营销的大数据处理提供稳定的数据支持，提高电力营销工作开展的质量与效率，从而合理的规避可能存在的系统性数据风险。
        3.3电力营销工作中电费收取风险的合理评估
        电费的收取仅是电力营销工作中的一部分，而电费的收取工作间接的影响到电力企业的运行经济效益。在电费收取时存在一定的安全风险，主要体现在用电客户的缴费意愿与其缴费的能力方面。当用户的诚信不足，主动违背缴费的合同时，就会给电费的收取造成一定的经济损失。而用户没有能力支付相应的应缴电费，同样会造成电费收取的损失。
        在大数据技术的支持下，电费收取的安全风险评估可以进行定性与定量的工作开展，在电力企业为用户提供安全稳定电力的时候，两者就签订了服务的条约。为了更好的评估用户的用电行为与诚信等级，电力企业可以调取用户的历史缴费信息和用电资料，通过利用计算机系统对用户的信用等级、支付能力、缴费意愿等进行客观的数据分析，从而更好的评定出用户电费收取的安全风险。
        通过利用大数据处理技术对用户的缴费行为进行深入的数据挖掘，从而评定出用户的综合信用等级。在电费收取风险评估工作的开展下，电力企业可以突破传统电力营销的困境，对于综合信用严重不足的用户与企业采取相对的营销策略，这样可以有效的避免，电力营销工作开展的时候出现坏账的情况，从而保障电力企业的经济效益。
        4结语
        作为新时代背景下的新事物，能源大数据技术是确保能源公司稳定有序运转的关键。从这个意义上讲，在电力营销的实际发展过程中，有必要根据当前情况不断进行改革创新，不断优化和完善现有的营销模式，使企业的经济效益提高，可以更好地改善电力和社会效益。
        参考文献：
        [1]覃玉华,郭蓉.浅谈大数据环境下的电力营销信息化建设[J].通讯世界,2019,26(08):282-283.
        [2]柏青,袁鸣峰.大数据环境下的电力营销信息化建设探讨[J].现代营销(经营版),2019(08):106.