吴胤俊
国网浙江杭州市临安区供电有限公司，浙江杭州 311300
摘要：对大数据背景下的电力营销信息化建设进行研究，以推动电力营销模式创新，加快电力行业的发展，是当前我国电力企业发展中关注的重要问题。本文在对大数据被进行该电力营销信息化建设的重要性分析基础上，对基于大数据的电力营销信息化建设与应用进行研究，以供参考。
关键词：大数据；电力营销；信息化；建设；分析
受我国社会经济发展与人们生活水平不断提升的影响，促进了人们对电力能源需求的不断增长，同时电网系统中电力用户数量以及各种用电设备的数量也不断增加，为电力运行数据以及有关资料的积累提供了良好的基础，使电力数据逐渐向着大数据方向发展。另一方面，大数据背景下，传统的电力营销模式逐渐不能满足当前的电力营销需求[1]，迫切需要通过更加合理与有效的技术手段采用，对电力数据进行全面整理和分析，从而为电力营销模式创新与策略制定提供良好的基础和支持。电力营销信息化建设是以先进的计算机技术和信息软件应用为基础，能够有效提升电力人员工作效率与推动电力企业现代化、智能化发展。因此，下文在对大数据背景下电力营销信息化建设的重要性分析。围绕电力营销信息化建设中大数据的应用进行研究，以供参考。
1大数据背景下电力营销信息化建设的重要意义
1.1 大数据背景下的电力营销特征分析
大数据背景下，随着国家电网规划与建设的不断发展，使得电力营销所面临的数据体积日益庞大，并且数据类型的多样性也日益突出，从而也促进了电力营销数据的更加复杂化发展。此外，为实现各电力用户的需求满足，对电力营销数据的实时处理等要求也不断提升，从而促进了电力营销数据的更新速率不断提升和数据重要性日益突出等特征存在。另一方面，受电力行业本身的特殊性影响，使得电力数据也具备相应的行业特征，并且在电网建设日益扩展及其覆盖范围不断增加的情况下，使电力数据与社会发展之间的联系也更加密切，在实际应用中不仅局限在电力企业内部的数据流转，还实现了与外部应用系统之间的相互交换；同时，受电力改革的不断深入发展影响，使电力营销的服务内容与质量不断改善下，对电力信息和电力用户之间的共通点挖掘，也逐渐成为当前我国电力营销整体提升与发展的有效策略和方向。
1.2 大数据背景下电力营销信息化建设重要性分析
根据上述对大数据背景下的电力营销特征分析，不难看出随着大数据的广泛应用与大数据时代的到来，对我国电力企业的信息化建设及其智能化与自动化发展也形成了较大的推动影响。同时，随着人们生活水平的不断提升，导致电力系统中各类用电设备的数量及其用电量不断增加，并且其增加速度明显超出电力企业的计划范围，并引起电力信息与数据的爆炸式增长。在这种情况下，如果不能采取有效的方法和策略，对电力数据与信息进行全面梳理与分析、应用，就会导致电力数据资源的浪费情况发生，同时对电力企业的发展形成较大的阻碍和制约。而电力营销服务质量的改善和提升，作为电力服务质量改善与提升的重要内容之一，对电力企业以及我国电力事业的发展，均有着十分重要的作用和影响。为此，在电力企业发展中，重视对电力营销的信息化建设和应用，在计算机与信息处理等现代先进技术的强大功能支持下，对电力营销数据进行有效整理和分析、应用，从而为电力企业的营销策略制定以及电力行业发展提供良好的支持。另一方面，以大数据背景为支持，加快电力营销的信息化建设，从而在有关技术系统与信息平台支持下，对电力营销中一些较为复杂的问题与情况，通过数据分析进行简单化和逻辑化分析[2]，从而促进电力营销的策略制定和预取目标实现，也具有十分积极的作用和意义。由此可见，大数据背景下电力营销的信息化建设具有非常重要的作用和意义。
2电力营销信息化建设中对大数据的应用分析
对电力营销信息化建设中的大数据应用，结合实际情况，可以从电力营销数据可视化以及电力营销数据的挖掘和价值提升、电力营销数据的存储与集成管理、电力营销数据的处理与分析等功能的设计和实现上进行分析。
2.1 电力营销数据的可视化
对电力营销数据的可视化设计与实现中，以Hadoop平台为基础，对数据进行集成和分析后，利用Hive数据库支持，根据其数据类型与实际应用需求，对数据可视化的主题进行确定，从而实现数据可视化模型构建与应用。其中，进行可视化数据模型生成并应用后，能够从已经存在的模型库中进行图形绘制的要素提取，并根据其应用需求进行重组，以实现全球广域网前端支持下的可视化数据图像绘制与分析应用。
2.2 电力营销数据的存储和集成管理实现
大数据背景下，对电力营销中的海量信息与数据处理时，可通过对Hadoop平台的应用，通过该平台中最为关键的分布式文件存储系统（即HDFS系统）与数据处理组件（即MapReduce）应用，来实现电力营销数据的分布式存储与处理。此外，上述平台还能够通过Zookeeper与Hive、HBase等组件功能支持，对其数据处理与分析的需求进行满足。其中，HDFS系统在对电力营销数据的存储与管理支持中，能够通过对数据的集群分布式存储，对海量数据信息的处理需求进行支持。其中，HDFS系统的数据集群分布式存储实现，是通过集群底层所设置的大量计算机端口，在光纤的连接和支持下形成机架，而集群中的机器则是按照主从结构进行分布设置。比如，HDFS1.0系统中，是以一台机器作为主节点，一般被命名为名称节点，其余则为从节点，属于数据节点，并且名称节点在整个HDFS集群中类似于管家，能够为集群进行元数据服务提供。
2.3 电力营销数据的挖掘与价值提升
电力营销数据管理中，对其数据信息的深入挖掘以及对数据价值进行提升，也是其管理的重要内容之一。其中，在对电力营销数据的深入挖掘与价值提升中，可通过关联贵和统计分析、聚类分析等多种方法，对海量数据中的隐藏信息及价值进行充分发掘，从而通过数据整理与研究分析，对电力营销中的电力用户需求以及用电负荷、电路线损等情况进行准确预测，从而为电力营销战略的精准实施与电力营销服务提升提供良好的支持。比如，在对电力用户的用电负荷预测中，就可以通过对关联分析的经典算法FP-growth应用，对用电负荷和时间的关系曲线进行获取基础上，对其进行准确预测和分析。
2.4 电力营销数据的处理与分析
由于电力营销的数据类型较为丰富且多样，其中包含时序数据，像电力用户的用电消费记录以及用户的用电地址、用户姓名、用电量、电费计价等信息；此外，还包含时空数据与快速、持续进行流入或流出的流数据等等。因此，在对电力营销数据的处理和分析中，需要针对上述大量且类型多样、异构的数据进行预处理，比如针对数量级存在差异的电力营销数据，需要对其数据进行规范化处理以确保其数据的完整性基础上，为数据的最小化冗余目标实现提供支持。其中，在对极值不确切情况下的数据处理和分析中，就可以采用Z-score标准化方法，根据数据分布，对其标准差和均值进行确定，从而实现其数据的规范化处理。
3结束语
总之，对大数据背景下的电力营销信息化建设进行研究，有利于促进对电力营销信息化建设重要性的全面认识，从而通过对电力营销的各项数据与信息分析，实现电力营销大数据支持下的综合服务与管理能力提升，更好的满足电力用户的对电力营销服务的多样化需求，推动我国电力事业的健康与持续发展，具有十分积极的作用和意义。
参考文献
[1]陈世建.基于电力营销信息化的配网线损精细化管理[J].技术与市场,2017(11):197-198.
[2]江元,王晓斌,李晓明.电力营销系统现状与信息化系统的建设探讨[J].电子世界,2020(15):88-89.