大数据在电力营销系统中的应用及工程实例解析
大数据技术在电力企业中的应用分析
大数据技术在电力企业中的应用分析摘要：随着科技的发展，各行各业的智能化程度不断提高，电力行业也是如此，电网技术的智能化程度已今非昔比。
“大数据”、“物联网”等新概念的提出推动了电力企业迎接更多的机遇和挑战。
国家电网、南方电网等不少电力公司都顺应时代潮流积极开展智能电网、用电效能与环境保护等众多领域的大数据层面的研究，从而让本公司的科技创新度不断提高。
当电力公司面对海量数据的时候，他们必须找到科学的方法来对这些数据加以利用，这样公司才能够在激烈的市场竞争中立足。
电力系统对大数据技术进行应用的时候，要对当前业务模式进行全面改革，从而构建出科学合理的电力系统大数据平台。
关键词：大数据技术；电力系统；应用引言随着计算机技术和信息化建设的不断发展，传统电网逐渐向智能电网转变，贯穿电力企业发电、输电、变电、配电、调度、营销等方面业务的信息系统不断增加。
各业务部门数据标准混乱、数据质量参差不齐，造成数据口径不一致，信息系统呈烟囱状造成信息孤岛化严重，阻碍数据的共享应用，难以最大限度发挥数据价值，且业务协同效率较低，造成营销精益化管理、运营管理等工作开展困难。
电力企业的供电范围广阔、服务的电力用户数量众多、运营资产庞大、发电用电电量平衡、远距离的电能传输、高度可靠的调度能力、24h不间断供应电量等特点，导致电力企业运营产生的数据数量规模庞大、数据类型繁杂、数据增长非常迅速，符合大数据的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity），即3V特性。
当前电力企业在运营过程中产生的数据呈爆炸式增长，传统的数据处理技术已无法满足要求，通过大数据技术实现数据全面采集、数据存储、数据分析、数据可视化展现，已成为电力企业信息化、智能化发展的必然要求。
大数据技术不仅能够实现多系统信息融合，避免电力企业内部各系统间出现的数据冗余、数据不一致以及信息孤岛问题，且大数据技术能够实现数据的全面采集、规范管理、安全存储、高效便捷的数据分析处理以及数据的可视化展示，从海量数据中提取知识与信息，为电力企业的发展提供决策支持。
大数据技术在电力营销中的应用
大数据技术在电力营销中的应用摘要：随着我国经济水平不断提高，人们对于用电需求也越来越高。
为了满足不同用户的用电需求，电力企业需要提供更加优质、高效、便捷的服务，这就要求电力营销工作必须具备更高的效率和质量。
然而传统的电力营销方式存在诸多问题，如信息不对称、资源浪费等，已经无法适应当前市场环境下的发展需求。
因此，如何利用先进的技术手段来提升电力营销工作的效率与质量成为亟待解决的问题。
基于此，本文将重点探讨大数据技术在电力营销领域的具体应用及其优势，旨在为相关从业人员提供参考依据。
关键词：大数据技术；电力营销；应用；策略前言：近年来电力行业开始广泛运用大数据技术，通过数据分析实现精准预测、优化调度以及智能运维等目标。
这些技术手段不仅可以帮助电力企业深入挖掘客户需求，还能够有效降低运营成本、减少能源消耗，从而推动整个电力行业向绿色化、数字化方向转型升级。
一、大数据技术概述（一）定义随着信息化时代的到来，人们对于数据处理能力和速度要求越来越高。
传统意义上的数据处理方法已经无法满足需求，因此产生了一种新的数据处理方式——大数据。
大数据是指海量、复杂、高增长率和多样性的数据集合。
（二）特征(1)海量性。
随着信息化时代的到来，人们生产生活中产生了大量数据，这些数据规模庞大、类型繁多、增长迅速，具有非常高的利用价值。
(2)多样性。
由于不同行业领域产生的数据种类和形式多种多样，因此大数据具有很强的多样性特点。
(3)高速性。
大数据处理速度快，可以快速地从各种来源收集到所需数据并进行分析处理。
(4)真实性。
通过对采集到的数据进行清洗、加工等操作后得到的结果必须是准确可靠的，否则会影响后续工作的开展[1]。
二、大数据在电力营销中的应用现状随着信息化建设不断深入，我国电力企业已经逐渐意识到了大数据分析对于提高自身市场竞争力和经济效益所起到的重要作用。
首先，由于电力用户数据涉及到个人隐私等敏感信息，因此如何保护这些数据安全成为一个亟待解决的难题；其次，电力企业在采集、存储、处理和分析大量数据时需要投入巨大成本，且短期内难以取得明显成效，这就给企业带来一定的经济压力；再次，现有的电力营销软件和平台还无法满足所有用户的个性化需求，缺乏灵活性和定制化特点，影响了实际效果。
电力营销中的大数据分析与应用
电力营销中的大数据分析与应用近年来，随着科技的飞速发展和数据的爆炸式增长，数据分析与应用已经成为了电力营销中不可或缺的一环。
大数据技术的应用，可以帮助电力营销人员更加精准地掌握市场动态，提高决策效率，满足客户个性化需求，从而推动企业的可持续发展。
1.大数据在电力营销中的应用随着电力市场竞争的加剧，电力企业需要更好地了解市场需求和客户需求，进行精准营销。
大数据技术具有海量、高维、多样的特点，可以帮助企业快速、准确地收集、分析和挖掘市场和客户信息，从而提高电力企业的营销效果。
（1）大数据的收集与分析电力企业可以通过多种方式收集数据，如网站流量、社交媒体数据、用户行为数据、客户调研数据等。
通过大数据技术，可以将这些数据进行挖掘和分析，了解客户的需求和喜好，优化产品设计和服务模式，提高营销效果。
（2）数据模型建立大数据技术可以建立多维度的数据模型，以更清晰、全面地描述市场和客户需求。
企业可以根据模型分析市场走向，评估竞争状况，制定营销策略等。
同时，企业也可以根据模型分析客户行为、消费习惯等，提供个性化的服务和产品。
（3）决策支持随着数据分析技术的不断提升，电力企业可以实时监控市场变化和客户反馈，以及时调整营销策略，提高决策效率。
2. 大数据应用案例分享（1）智能电表实时读数系统通过智能电表实时读数系统，电力企业可以实时获取用户用电量等信息，帮助企业更加准确掌握市场和客户需求，提高运营效率和服务质量。
（2）客户行为分析系统通过客户行为分析系统，电力企业可以深入分析客户行为、消费习惯等，为客户提供精准服务。
（3）安全监测系统安全监测系统可以实时监控设备状态、故障信息等，并及时通知电力运维人员，以保证设备安全稳定的运行。
3. 大数据技术应用面临的挑战大数据技术应用虽然在电力营销中带来了很多好处，但也暴露了许多问题，如数据安全、隐私保护、数据质量等。
电力企业需要适当增加数据使用的透明度，加强数据的安全保护，提高数据的质量以及处理速度，避免数据滞后的情况。
大数据环境下的电力营销信息化建设解析
大数据环境下的电力营销信息化建设解析随着大数据时代的到来，电力行业也面临着巨大的变革和挑战。
传统的电力营销模式已经不能满足当前市场需求，因此电力营销信息化建设成为了电力行业发展的必然选择。
本文将就大数据环境下的电力营销信息化建设进行解析，分析其意义、目标、关键技术和发展趋势。
一、信息化建设的背景和意义随着大数据技术的迅猛发展和智能化需求的增加，电力行业的信息化建设已经成为了必然趋势。
信息化建设可以帮助电力企业实现精细化管理，提高市场调度和运营决策的精准度，提升服务质量和用户满意度，降低成本和提高效益。
信息化建设还可以帮助电力企业更好地适应市场变化，提高竞争力和抗风险能力。
电力行业的信息化建设具有重要的战略意义和深远的影响。
电力营销信息化建设的主要目标是实现从传统的手工操作到智能化运营的转变，为营销决策提供更加精准的数据支持，提高运营效率和市场竞争力。
具体来说，信息化建设的目标包括以下几个方面：1. 实现数据集成和共享。
将企业内部各个部门的数据进行集成，实现信息共享和协同，提高运营效率和决策质量。
2. 实现数据挖掘和分析。
通过大数据技术对市场需求、用户行为、竞争情况等信息进行分析和挖掘，为营销决策提供更加精准的数据支持。
3. 实现智能化运营。
通过人工智能和机器学习技术，实现营销运营的智能化和自动化，提高运营效率和服务质量。
4. 提升用户体验和满意度。
通过信息化建设，提供更加个性化、精准的营销服务，提高用户满意度和忠诚度。
5. 降低成本和风险。
通过信息化建设，降低营销成本，提高市场竞争力，降低运营风险。
三、关键技术和实施路径3. 云计算和大数据平台。
通过云计算和大数据平台，实现数据存储和计算资源的共享和高效利用，降低信息化建设的成本和风险。
4. 数据安全和隐私保护技术。
由于电力营销涉及大量用户个人信息，因此数据安全和隐私保护十分重要，需要应用先进的数据安全和隐私保护技术。
在实施路径上，电力企业可以采取以下几个步骤：1. 规划布局。
大数据技术在电力营销中的应用
大数据技术在电力营销中的应用摘要：在电力市场中，通过商业活动满足客户对电力资源的需求，为客户提供各种服务和电力产品，即：电力营销。
目前，电力营销技术已广泛应用于城市电力系统，改善了用户与电力部门的关系。
电力部门和相关企业应正视电力营销技术对电力系统运行的影响。
并在实际工作中，充分利用技术优势，完善电力系统运行模式和企业工作发展模式。
关键词：大数据技术；电力营销；应用1 大数据的概述1.1 大数据概念大数据（bigdata）是随着计算机技术的飞速发展以及对大量数据的分析和处理需求而产生的一种技术。
随着数据量的不断增加，如何实现高速、科学、准确的处理，使大量的不规则数据成为定期可用的数据，这是大数据技术面临的问题。
1.2大数据开发大数据是19世纪末在美国提出的。
经过20世纪的长足发展，大数据技术近年来发展迅速，尤其是其强大的处理和分析海量数据的能力，得到了社会各个领域的关注和认可。
今天，大数据技术在许多领域发挥了巨大作用，为社会注入了新的动力，推动了许多行业的快速发展。
大数据时代的到来是不可避免的。
1.3数据存储大数据技术中的数据存储主要采用分布式存储方式。
对于现实中的一些应用，它可以满足数据存储的需求，并保证数据存储的吞吐量，从而最大限度地减少存储过程中的数据故障。
主要存储内容可分为以下几点：1.3.1 数据存储有两种基本路径：（1）行存储；（2）还将组合列存储以实现存储。
1.3.2为了实现存储，数据信息将存储在多个设备中。
1.3.3为了保证存储质量，存储设备必须连接到高速网络。
为了保证数据查询的速度和质量，有必要构建一个分布式搜索引擎。
尽管大数据技术在实际使用中具有良好的数据存储效果，但仍存在一些不足。
1.3.3.1 虽然目前的技术形式可以构建相对稳定的数据结构，但构建的数据结构通常比较简单，无法构建复杂的数据结构。
1.3.3.2数据的调度技术还有一定的缺陷，对于一些不适宜的调度会大大增加数据结构的负担。
大数据技术在电力系统中的应用
大数据技术在电力系统中的应用在当今时代，随着科技的飞速发展，大数据技术已经成为各个领域的热门话题。
在电力系统中，大数据技术的应用也越来越广泛，为电力行业的高效管理和运维保障提供了强有力的支持。
一、大数据在电力系统中的应用1、电网安全运行电网的安全运行是电力系统的核心任务之一，对于电网故障的判断和修复，以及对电网健康状况的监控和管理，大数据技术起着重要的作用。
通过对电网中大量数据的采集和分析，可以快速判断故障发生的位置和范围，并及时采取措施进行修复，从而保证电力系统的稳定运行。
2、能源管理大数据技术在能源管理方面也有着广泛的应用。
通过对电力系统中能源消耗的实时监测和预测，可以根据实际情况调整电力供应，提高电力系统的能效，同时还可以降低电力系统的能耗，从而实现对能源的可持续发展。
3、智能化控制智能化控制是大数据技术在电力领域中的最大作用之一。
通过对电力系统中的数据进行实时监测和分析，可以及时掌握电力系统的运行状态，实现对电网的智能化控制。
例如，可以通过对电力系统中的数据进行分析，根据实际情况制定合理的停电计划，缩短停电时间，提高停电效率，减少电力系统的损失。
4、预测分析在电力系统中，预测是非常重要的一环。
通过对之前的数据进行分析和处理，可以预测未来电力系统的发展趋势，进而制定对应的应对策略。
例如，可以通过对用电量的分析，预测未来用电趋势，及时进行能源调控和优化，减少资源浪费，提高能源效率。
二、大数据技术在电力系统中的优势大数据技术在电力系统中的应用，不仅能够提高电力系统的安全性和能效性，还有着以下优势：1、提高电力企业的竞争力大数据技术可以帮助电力企业及时了解市场需求和变化，制定合理的营销策略和产品规划方案，提高企业的竞争力和市场占有率。
2、降低营销成本通过对客户需求进行分析和挖掘，可以降低电力企业的营销成本，提高销售效率。
同时，通过营销数据的分析，还可以发现新的营销机会和创新点。
3、提高服务水平通过大数据技术，可以及时监控客户的用电情况，及时处理客户的投诉和建议，提高服务水平和用户体验，增强客户满意度。
大数据时代下的电力营销数据分析
大数据时代下的电力营销数据分析摘要：我国科技水平的突飞猛进使得计算机技术水平也在不断发展，当前国家已经进入了大数据时代。
在大数据时代的影响下，数据处理已经成为各个行业及企业的重要资源基础，数据处理能力也对企业发展和运营起到了至关重要的作用。
其中运营监控管理体系的健全和完善也为数据高效处理奠定了基础。
关键词：大数据时代；电力运营；监控；数据处理1大数据时代的电力系统概述大数据技术是指在互联网、信息技术发展的基础上，对企业运行发展过程中出现的各类数据信息进行科学的分析与整理，最终得出合理的分析结果，促进企业后续决策的科学化、合理化。
电力系统在运行发展过程中，通过变电、输电、配电三个部门的协同作用即可实现有效的供配电，因此该过程属于一个动态化的过程。
同时在电力系统运行的过程中，会出现大量的数据信息，如果不及时对其进行处理，将给电力系统的顺利运行造成极大的隐患。
电力企业的系统运营监控部门需要使用互联网技术等现代化的技术，对存在的数据信息进行科学的监控、分析，以便及时发现与解决运行中出现的错误数据信息，并对电力系统进行科学的优化处理，最终促进电力系统安全、高效运行。
在大数据时代，电力企业需要对电力企业系统运行监控部门的数据处理工作进行检查与改进，以便电力企业充分利用与分析存在的数据信息，从而为电力企业其他部门的正常运行提供有效的数据支持，促进电力企业的稳定发展。
2大数据时代的电力运营监控数据处理技术2.1电力运营监控数据处理的内容①基础型数据。
在电力系统运行过程中，各种类型的设备设施所产生的相关数据被称为基础性数据，如电站锅炉、发电机、互感器等发电和供电设施设备的基础数据。
针对这些基础型数据，电力企业通常会按照一定的规则将其划分给各个电力部门管理，并在数据服务器平台上实现基础性数据的同步，然后由数据调度中心对其实施采集、整理、存储，以及相关运算。
②实时数据。
实时数据通常是指各种电力设备在运转时所产生的数据信息，数据量巨大，需要较大的存储空间。
大数据技术在电力行业中的应用案例
大数据技术在电力行业中的应用案例随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用，对于电力行业来说也不例外。
通过大数据的分析、挖掘和运用，电力行业可以更好地了解客户需求，优化供应链管理，提高设备的运行效率，并且实现安全与可靠的电网运营。
下面我将结合实际的应用案例，探讨大数据技术在电力行业中的应用。
一、能源消耗预测在电力行业中，通过大数据的分析，我们可以预测客户的能源消耗，从而合理规划供应计划，实现电网的平衡。
例如，美国的普鲁士公共服务公司就通过大数据技术，对客户进行能源消耗的实时监测、分析，以及未来几天、几周的消耗趋势预测，为双方提供更好的能源使用规划。
此外，美国的密歇根州电力运营中心也通过大数据技术，对整个电网进行全方位的监控和预测，以应对突发情况，尽可能避免可能的停电事故。
二、设备故障预警除了能源消耗预测外，大数据技术还可以用于识别电网设备的故障，并提前发出预警，降低设备故障造成的影响。
例如，康乃狄克州的一家能源供应商运用了大数据技术，对整个电网中的设备进行了监测和分析，从而预测设备的寿命和维护周期，并及时发出预警，以避免可能的电网故障。
三、安全事故预防大数据技术不仅可以提高电网的运行效率，还可以用于预防电力行业中的安全事故。
例如，美国的一家能源公司利用大数据技术对天气、交通状况等因素进行分析，预测可能造成停电的因素，并在发现问题后，立即采取措施，预防停电事故的发生。
另外，大数据技术还可以用于识别潜在的网站攻击，提高电网的安全性。
四、客户需求分析通过大数据技术的分析，可以更好地了解客户的需求，为客户提供更好的服务。
例如，美国的一家能源公司运用大数据技术对不同客户的用电需求进行了分析，并对不同客户进行了分类，以便有针对性地提供差异化的服务。
此外，大数据技术还可以用于预测客户的用电需求，以便合理规划供应计划。
五、供应链管理在电力行业中，供应链管理对于电网的可靠运行至关重要。
通过大数据技术的运用，可以更好地协调供应链，避免潜在问题。
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大数据在电力营销系统中的应用及工程实例解析
作者：汤平瑜
来源：《科学与信息化》2020年第07期
摘要随着电力行业各系统接入，海量数据涌现，如何利用电网信息化中大量数据，对客户需求进行判断分析，服务于营销链条，提升企业市场竞争力和供电服务能力，是当前研究重点。
文章分析了现阶段市级营销系统数据模型，搭建基于大数据的营销决策分析系统，实现电力营销数据分析、客户分析等工程实例。
该系统已在南方电网某地级市进行工程实用化使用，提高了该供电公司的企业分析能力和需求预测准确性，对营销服务能力提升有指导意义。
关键词大数据;电网信息化;营销链条
1 研究背景
随着电力市场改革的推进，售电市场逐步放开，对于电力企业提出了更高的要求。
电力企业需要完成从“保供电”到“个性化供电”的提升，即利用信息化技术手段，对市场、客户和自身管理进行全方位分析和提升。
如何更好地利用各系统的数据，打破数据孤岛，完成数据提取工作，利用大数据技术对电力营销行业进行提升是现阶段研究重点。
现阶段国内利用大数据对电力营销方面的研究较少，主要研究在于营销系统的数据挖掘和数据库的优化方面，系统偏向于企业管理。
对于利用大数据方法对用户进行侧写，提供个性化
服务方面研究为空白。
文章首先对于电力公司不同系统的异构数据进行整合，建立统一数据交换平台，利用数据挖掘算法对于用户已有数据进行处理预测，实现售电分析功能，最后通过搭建系统完成工程化应用[1]。
2 基于大数据算法的售电分析和售电预测
聚类算法是大数据处理中的重要分支，主要用于海量数据中寻找数据关联的算法。
文章通过聚类算法处理用户数据之间内在联系，通过数据关联方式，对数据进行预处理，实现售电分析;通过线性回归算法，对于售电量进行预测。
2.1 营销系统数据关联方案
系统关联方案主要包括：
①运用聚类算法对电力营销系统数据库数据进行离散变换，形成强关联直接可用数据源;②运用Apriori算法得到强关联规则，给用户提供符合其阈值的结果规则。
即以售电量目标，通过时间、地区、行业、电价、天气作未考量維度，构建数据库模型。
2.2 售电量预测方案
预测方案主要包括：
（1）从数据库中查询对应时间历史售电量数据，形成样本，一般情况下查询类似天气六个月数据（本文以2016年1-6月数据为例）。
并对形成样本进行一次线性回归如下：
yi=a+bxi+εi，εi～N（0，σ2）
对线性回归量使用最小二乘法进行精准估计，从而计算出公式中a，b具体数值，得到具体回归方程。
将历史数据作为自变量带入一次线性方程，可以求出2016年7月售电量预测值。
调用2009-2015年7月同比数据值，形成样本，采用步骤1方案形成2016年7月预测值。
对于步骤1和步骤2预测出的2016年7月售电量预测值，采用算数平均减少预测误差，该算术平均值为文章所示2016年7月售电量预计[2]。
3 系统设计与工程实际
系统总体架构如下图。
电力营销综合分析系统体系架构通过数据采集与整合程序从底层业务系统的数据库中抽取数据，整合到自己的数据库中，形成数据集中管理，然后再能过数据采集与整合程序在数据层的基础上形成由业务主题构成的数据仓库，最后，通过数据展现与分析的应用程序开发技术，实现电力营销的分析、预测、决策。
系统的总体架构分为四层，具体描述如下：
用户交互层主要完成用户与系统的友好交互功能，具体功能有用电量分析、售电量预测、报表查询统计等。
该应用程序客户端界面采用java语言设计简单易用的定制化页面，办事效率高，用户体验更具，部署于用户三区系统，符合网络安全要求规范[3]。
业务逻辑处理层主要完成文章所示核心算法，并对信息数据进行预处理，从逻辑实体的实现上看，其表现为各种功能组件，这些功能组件是对象化组件模块，可以实例化，具有过继承重作用。
考虑到系统后续维护和二次开发问题，业务逻辑处理层实现对象对外服务接口开放功能，便于调取和应用数据。
数据层：从数据层的构成看，是由数据访问层和数据源共同组成的，从数据源的来源看，是由外部各业务系统数据库产生的。
而数据访问层则要承担起封装对数据源的访问。
由于数据访问层的存在，使业务逻辑层对底层数据存储形式过于依赖的情况得以改变，应用系统的适应力增强，可以在各种不同类型的数据库中得到更好的应用。
系统接口层：该层主要是和其他业务系统进行数据对接。
通过上述系统架构，搭建基于大数据的营销业务扩展系统，并于南方电网某地市局进行工程化验收。
系统挂网运行结果表明，该系统实现了电力营销数据的智能化查询、分析和统计工作，便于使用者及时掌握所辖用户用电情况，实现客户的市场化分析，有利于使用者及时调整营销策略，减轻数据统计的工作强度。
参考文献
[1] 彭小圣，邓迪元，程时杰，等.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报，2015，35（3）：503-511.
[2] 魏艳平.基于大数据平台的电力营销分析决策系统的研究[D].成都：西华大学，2017.
[3] 王亮.大数据背景下电力企业营销管理创新研究[D].北京：华北电力大学，2015.。