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基于电力营销大数据的数据融合共享平台研究与应用翟蕾

发表时间：2020/8/4 来源：《电力设备》2020年第8期作者：翟蕾

[导读] 摘要：传统的营销数据分析仍停留在监控及统计相关指标阶段，对各类数据间的关联分析相对较少。

        （国网安新县供电公司河北安新 071600）
        摘要：传统的营销数据分析仍停留在监控及统计相关指标阶段，对各类数据间的关联分析相对较少。随着IT技术的不断发展，大数据平台在供电企业营销管理中将发挥重要作用，从目前情况来看，供电企业营销系统积累了海量的存储数据，具备以营销大数据平台为基础开展数据挖掘及深入分析的条件与基础。鉴于此，本文主要分析探讨了基于电力营销大数据的数据融合共享平台研究与应用情况，以供参阅。
        关键词：电力营销；大数据；数据融合共享平台
        引言
        国家十三五规划纲要提出实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，加快推动数据资源共享开放和开发应用，加快推进能源全领域、全环节智慧化发展，提高电网与需求侧交互响应能力。发展能源大数据服务应用，实现能源大数据的集成和安全共享，创新能源大数据的业务服务体系，鼓励开展面向能源终端用户的用能大数据信息营销服务。
        1大数据简述
        大数据就是经过准时采集和分析，从中挑选出利用价值较高的非结构化数据。大数据具备多样化、实时性以及数量大的特点，因而在处理大数据的过程中需要尽可能将时间减短。概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量（Volume）、类（Variety）、时（Velocity）。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高。伴随眼下信息技术的不断发展，电力公司在信息建设层面投入的力度持续提高，建立起了集团公司一体化信息平台。除此以外，电力公司在电力营销层面构建了用电用户信息档案，经过电子表格以及视频语音等对大数据进行统一化的管理。为紧跟时代发展，电力公司需要在第一时间收集信息数据，使用大数据提高企业工作水平，加深精细化程度。伴随着时代的进一步改革与发展，国内电力营销数据表现出很多特点，这就表明电力公司的电力营销已经慢慢进入了大数据时代。
        2电力营销大数据的数据融合共享平台的设计
        2.1总体架构设计
        结合营销各系统现状并考虑数据融合管控、决策、共享的业务需求，构建电力营销数据融合共享平台，进行数据管理、数据接入、数据融合存储、数据共享服务等方面的设计，实现公司业务协同、流程贯通、数据共享的目标。国网某省电力公司全业务数据中心分析域需支撑省侧数据融合共享平台建设，总体上分为数据接入层、融合存储层、数据共享层、数据管理及分析应用层。
        2.2数据架构设计
        电力营销系统的海量数据为电力营销数据融合共享平台提供数据支撑，根据电力企业数据应用、发布共享对营销数据的要求，从省公司运营平台与业务应用系统数据，通过数据处理，经过在线计算引擎形成实时计算数据、指标数据或汇总数据，实现数据共享服务。同时，需要进行营销业务相关运营数据指标的逻辑梳理，主要包括业扩办电类、费用缴纳类、电子发票类、自助报修类、分布式光伏类等五类指标，为电力营销数据融合共享平台提供支持。
        2.3技术架构设计
        针对多渠道、多样化的数据结构及网上国网应用的时效性需求，通过实时同步、数据集成等方式实现数据接入。数据存储计算包括数据存储区和数据计算区，其中数据存储区包括采用Redis存储的缓存库、采用PostgreSQL的数据集市等，数据计算区包括IMPALA实时计算、R／Python计算等支撑多维分析。数据服务层通过WebService、MQ、SQL等技术对外提供数据服务，融合抽取后的数据通过关系型数据库存储对网上国网提供共享数据服务。数据可视化服务通过DATAV、Tableau等技术进行展示。

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        2.4集成架构设计
        电力营销数据融合共享平台与各源系统数据库数据进行集成，通过OGG的方式获取业务数据到RDB缓冲区、KAFKA消息队列，通过ETL方式从总部数据共享平台获取数据到GBASE，为实时和离线指标计算提供数据基础。国网某电力公司数据共享平台与运营支撑平台、全景展示大屏、总部全景展示大屏应用集成，通过接口、JDBC的方式，为应用提供所需展示数据。
        2.5应用架构设计
        全业务数据中心作为国网某电力公司数据融合共享平台数据承载，应用架构整体划分为数据接入、数据存储、数据服务、数据管理及应用支撑五个部分。其中数据接入包括营销侧业务数据、运营数据等；数据存储层包括数据汇总、数据缓存等；数据服务包括数据查询、实时推送等；数据管理包括数据开发、指标管理等；数据应用支撑包括运营监测、分析应用等。
        3电力营销大数据的数据融合共享平台的应用
        3.1信息采集
        企业级营销管理信息系统存储了大量的业务信息数据，包括用户信息、业扩、电费、计量和线损等。通过电力营销大数据平台，整合企业级营销管理信息系统与其他在用系统，如资产管理系统安全生产子系统、PMS、GIS等应用系统数据，结合外部系统数据，如气象信息等，实现对停电、设备故障等进行预测分析，为电力调度中心、生产设备管理部门等提供决策依据，方便基层供电所营销及生产班组人员提前做好工作安排，减少非计划停电带来的供电损失与设备安全隐患。
        3.2用电负荷预测分析
        建设电力营销大数据平台，最重要的一项应用就是用电负荷预测分析。由于不同地区气温存在差异，不同行业的负荷特征存在差异，因此有必要预测财富税。财富税的传统预测方法通常基于财富税的历史信息。这种传统的方法会受到很多因素的影响，比如天气，温度等功率负载误差预测，预测电气负载的准确性也有影响。应用大数据平台可以从信息集成中受益，从气候、地域、基础设施等多维度对用电负荷作线性分析，提高用电负荷预测分析的准确性。
        3.3客户服务分析
        当前电网企业正处在电力体制改革的深刻变革中，面临的竞争压力越来越大。全面提升客户服务工作质效、树立良好的企业品牌形象是电网企业保持健康可持续发展的核心所在。通过营销大数据平台，依托客户档案、客户服务记录与客户投诉记录等内容分析客户特征、客户习惯、客户满意度和客户观点等，客户需求分析、客户服务分析结果，跟踪客户的用电行为和特点，并有针对性地改进服务方式，改善客户体验和用电情况，提高客户对电力的满意度。
        3.4营销精益化管理
        电力营销大数据平台必须按照南方电网有限责任公司的标准建设，遵循以下六个基本原则：实用性原则、标准化原则、一体化原则、适用性原则、可靠性原则和安全性原则。这些原则能够帮助电力营销大数据平台进行更好的建设，帮助其做好营销精益化管理。电力营销大数据平台的应用目的在于走有效市场，采取市场细分、重点和速度等战略，打造基础市场和战略性区域市场。营销战略管理的可能性需要在市场基础上有效规划战略市场，规划营销资源的合理配置和规范，最终集中培育战略性区域市场，帮助电力营销大数据平台快速获得市场竞争力。
        结束语
        综上所示，伴随着客户需求的提高，很多电力公司营销面临从“业务导向”向“客户导向”转变的需要。近几年来，电力公司“大营销”大数据数据融合平台成效显著，通过大数据分析，客户服务水平得到了明显提升。随着移动互联和云计算等技术应用，电力公司积极拓宽居民交费渠道，提供支付宝交费、客户用电趋势分析等新型服务，提高服务便利性。
        参考文献
        [1]胡如一,杨春晨,戚胡佳,丁雪花.基于电力营销大数据的数据融合共享平台研究与应用[J].工业控制计算机.2020(03).
        [2]梁朔等.基于统一数据模型的广西配用电大数据分析平台的设计与实现[J].广西电力.2020(01).