基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電力運(yùn)營數(shù)據(jù)管理

作者：陳超

來源：《環(huán)球市場》2019年第28期

摘要：信息時(shí)代已然來臨，加快電力部門的信息化建設(shè)是提升電力部門的服務(wù)水平的關(guān)鍵之所在，是當(dāng)前電力部門建設(shè)的重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著海量信息，具有極大價(jià)值。在電力運(yùn)營中得當(dāng)使用天數(shù)據(jù)將會產(chǎn)生意想不到的結(jié)果。本文首先對大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行簡單的概述，然后在并大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上分析其對電力運(yùn)營的數(shù)據(jù)管理。 關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);分析;電力運(yùn)營

隨著技術(shù)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)使用的普及性，各類信息管理都會用到計(jì)算機(jī)技術(shù)，很多企業(yè)都積累了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中往往蘊(yùn)藏著非常多的具有商業(yè)價(jià)值的信息。因此，在面多如此龐雜的海量信息時(shí)，如何從中準(zhǔn)確快速的提取有用信息井對這些信息進(jìn)行整合分析，在分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，為電力企業(yè)發(fā)展提供服務(wù)，是當(dāng)前電力企業(yè)必須要面對的一個(gè)問題，是當(dāng)前思考的重點(diǎn)。

目前我國電力企業(yè)的運(yùn)營數(shù)據(jù)大致可以分為以下三類：一類是電網(wǎng)運(yùn)行和監(jiān)測產(chǎn)生的數(shù)據(jù);一類是電力營銷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如交易價(jià)格、價(jià)格變動趨勢、電量使用情況、電力客戶等信息;最后一類是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)，如管理體系、管理構(gòu)架、電力工作人員情況等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)大致囊括了電力部門日常運(yùn)營、企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、企業(yè)甚至行業(yè)走向等情況，如果能夠及時(shí)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析然后轉(zhuǎn)化使用，必將給電力企業(yè)帶來遠(yuǎn)大的前景，而且有利于電力企業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展。大數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)專門針對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析的技術(shù)，其在電力企業(yè)中的應(yīng)用，必將給電力企業(yè)帶來有益的參考和新的發(fā)展思路。 一、大數(shù)據(jù)分析

實(shí)際上到目前為止，大數(shù)據(jù)仍然沒有明確的定義在行業(yè)中也沒有明確的定位。大數(shù)據(jù)是針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)具有明顯區(qū)別的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)不論是從量上還是從采集處理方式上都與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)有明顯不同。大數(shù)據(jù)是一種可以對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析并能準(zhǔn)確推送的一種技術(shù)。實(shí)際上，目前已經(jīng)有非常多的行業(yè)將大數(shù)據(jù)使用在其日常工作中，比如金融、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)。我們確可以從這些前人的經(jīng)驗(yàn)中看出大數(shù)據(jù)對于一個(gè)企業(yè)甚至是一個(gè)行業(yè)都發(fā)展都是舉足輕重的。在企業(yè)中針對海量大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖機(jī)，從海量信息中提取有用信息然后進(jìn)行分析、整合和轉(zhuǎn)化以此為企業(yè)的運(yùn)營和發(fā)展提供決策性依據(jù)，由于電力運(yùn)營涉及到多個(gè)環(huán)節(jié)，因而大數(shù)據(jù)在電力部門中的應(yīng)用是普遍而常見的。針對電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要在以下三個(gè)方面：

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第一，是電力企業(yè)運(yùn)營決策的依據(jù)，這種大數(shù)據(jù)運(yùn)用主要是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析。然后確定不同用電客戶的特征，然后再針對不同類型的消費(fèi)群體進(jìn)行精確定位和推送對其有用的信息，以精準(zhǔn)定位，為電力運(yùn)營提供理論上的依據(jù)，從而提升企業(yè)的運(yùn)營效益，并且在一定程度上可以提高用戶用電的體驗(yàn)感和參與度。該模式利用電力系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)為電力企業(yè)經(jīng)營決策提供更全方位的數(shù)據(jù)支撐，使企業(yè)對未來的發(fā)展方向更具前瞻性和全局觀。

第二，以電力運(yùn)營為中心的綜合服務(wù)平臺，平臺使更多的企業(yè)和人員可以參與進(jìn)來，調(diào)動了有關(guān)人員的積極性。并且平臺是由具有資金和數(shù)據(jù)優(yōu)勢的電力企業(yè)搭建的，企業(yè)能夠全面了解平臺運(yùn)營狀況。而且平臺通過綜合分析，整合相關(guān)信息，能夠不同消費(fèi)者提供精準(zhǔn)信息。對于消費(fèi)群體在平臺上所反映的問題也能夠第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并及時(shí)提供解決方案。在很大程度上能夠節(jié)約企業(yè)在電力管理上的成本。

第三，是研發(fā)新產(chǎn)品的支撐，通過對大數(shù)據(jù)的綜合分析，確定能源供應(yīng)、消費(fèi)群體、消費(fèi)狀況等數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)與其他信息和技術(shù)相結(jié)合，研發(fā)出更多產(chǎn)品，為消費(fèi)者提供產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)品并為消費(fèi)者提供一條龍的服務(wù)。 二、大數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)在電力企業(yè)中的應(yīng)用中，大致可以將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)分為以下幾類： （一）統(tǒng)計(jì)技術(shù)

統(tǒng)計(jì)分析是一種傳統(tǒng)的分析方法，在日常生活中也是特別常見的一種分析技術(shù)。統(tǒng)計(jì)技術(shù)首先是要對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，然后再對其進(jìn)行整理和分析。統(tǒng)計(jì)技術(shù)雖然是基礎(chǔ)的技術(shù)但是其在企業(yè)中的作用是不可估量的，很多時(shí)候在對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析之后便可大致了解到所要了解的內(nèi)容的大致情況以及對未來發(fā)展態(tài)勢的簡單預(yù)測。但是統(tǒng)計(jì)技術(shù)目前面臨著工作量龐大的問題而且隨著數(shù)據(jù)的增對工作量也在不斷增加。 （二）關(guān)聯(lián)分析

雖然統(tǒng)計(jì)分析是數(shù)據(jù)分析中基礎(chǔ)的分析方式，但是最早為人所知的數(shù)據(jù)分析方式不是統(tǒng)計(jì)分析而是關(guān)聯(lián)分析，這足以印證關(guān)聯(lián)分析在數(shù)據(jù)分析中的重要性。關(guān)聯(lián)分析在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中是不可替代的。A-priori關(guān)聯(lián)算法、基于劃分算法、FP-growth算法是目前常用的關(guān)聯(lián)分析算法。關(guān)聯(lián)分析可以更大范圍的分析數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)確定看似無關(guān)的行業(yè)、企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)，并且高效、準(zhǔn)確的發(fā)掘潛在信息，為電力企業(yè)發(fā)掘潛在客戶和潛在商機(jī)。 （三）聚類分析

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聚類分析是一種較新的分析方式，它提出并使用的時(shí)間不算長，但它在企業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的作用確是不可忽視的。目前市場上已經(jīng)有多種類型的聚類算法，針對不同的分析目的、不同的分析對象所采用的分析方法一般也是不同的。聚類分析方法可以有體系、有規(guī)律的展現(xiàn)企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r和所調(diào)研的問題的所呈現(xiàn)的變化規(guī)律等。 （四）分類分析

分類分析也是目前常用的一種數(shù)據(jù)分析方式，分類分析是將海量數(shù)據(jù)按照不同規(guī)律、不同需求進(jìn)行分類，然后再有針對性的進(jìn)行分析。通過分析從中發(fā)現(xiàn)事物發(fā)展規(guī)律，以此預(yù)測未來的走向趨勢。分類算法包括簡單分類算法和復(fù)雜學(xué)習(xí)算法，簡單分析方法使用簡單便捷，能夠快速獲得結(jié)果但是存在結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。分類分析通常還會伴隨著模型或者圖表一同產(chǎn)生，這樣能夠更能直觀的展現(xiàn)所調(diào)研問題的走向和發(fā)展趨勢。 （五）多核學(xué)習(xí)

上述的大數(shù)據(jù)分析方法都是單一的分析方式，隨著科技的發(fā)展，時(shí)代的進(jìn)步。單一分析方式在很大程度上已經(jīng)不能滿足企業(yè)在日常生產(chǎn)中的實(shí)際需求了。企業(yè)更多需求的是綜合的、多核的分析方式。這也是未來大數(shù)據(jù)分析方法的發(fā)展方向。 三、在數(shù)據(jù)運(yùn)營管理中的應(yīng)用 （一）電力負(fù)荷預(yù)測框架的搭建

對電力負(fù)荷的預(yù)測來講，首先并且重要的是需要搭建一個(gè)數(shù)據(jù)分析和處理的平臺，并且這個(gè)平臺要具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，這是實(shí)現(xiàn)電力預(yù)測的基礎(chǔ)。通過前文我們可以知道，受海量數(shù)據(jù)，電力負(fù)荷分布極廣并且呈現(xiàn)地域式變化等因素的影響，電力負(fù)荷的類型也是多種多樣的。因此，對電力大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析必須要對不同的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分類別挖掘、分析，根據(jù)不同的客戶負(fù)荷類型，綜合分析。在整體數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對不同類型的電力負(fù)荷預(yù)測模型的搭建。

（二）負(fù)荷數(shù)據(jù)聚類

大數(shù)據(jù)是一個(gè)龐雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，縱使是像前文所述的將其進(jìn)行了分類整理，但是我們可以預(yù)見的是分類后的數(shù)據(jù)量仍然是非常龐大的。所以為了簡化工作很有必要引入數(shù)據(jù)聚類算法。數(shù)據(jù)聚類算法是對給定數(shù)據(jù)進(jìn)行集合分類，化繁為簡對聚合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理即可。然后通過彼此之間的隸屬度來表示不同數(shù)據(jù)的相似程度。通過計(jì)算使得目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小以達(dá)成企業(yè)利用最大化的目標(biāo)。 四、結(jié)束語

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綜上，大數(shù)據(jù)作為當(dāng)前很多企業(yè)的制勝法寶，在企業(yè)中發(fā)揮的作用越來越大。電力運(yùn)營數(shù)據(jù)管理中使用大數(shù)據(jù)的企業(yè)還鳳毛麟角，但是我們不應(yīng)該就此否認(rèn)大數(shù)據(jù)在其中的作用，反而更應(yīng)該看到其潛藏的巨大價(jià)值，并積極加以使用以創(chuàng)造更高價(jià)值。筆者希望通過本文能夠?qū)﹄娏ζ髽I(yè)營銷和建設(shè)部門有所幫助。 參考文獻(xiàn)：

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