单小同 李丹
国网山东省电力公司德州市陵城区供电公司 山东省德州市 253500
摘要：电力系统运行下工业用户数量较多，并且用电量较大，针对这种情况开展电力大数据下营商环境优化，有助于电力营销服务水平的提高。文章主要对大数据适用性进行分析，并探讨营商环境优化措施。
关键词：电力大数据；工业用户；电力营销；营商环境
引言
随着市场经济的不断发展，售电市场逐渐进入了更为竞争激烈的时代，电力企业在电力营销服务过程中所面临的竞争压力将会越来越大，而信息化时代，则能够为电力营销这项工作提供更多的服务，使电力营销在市场中具有较强的竞争力，能够及时地根据客户的服务体验和需求占领电力市场，基于客户侧大数据分析的云服务模式将会成为电力营销的新模式。
1大数据技术及其在电力行业的适用性
大数据技术(Bigdata)于19世纪末在美国提出,在20世纪经历了长足的发展,近年来该项技术对海量数据的处理、分析能力得到了社会各界的关注与认可,在生产生活中的应用也越来越广泛。大数据技术主要表现为“4V”的显著特点,即大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、价值(Vale)。其中“大量”主要指该技术能够处理海量数据,“高速”主要指该技术处理数据的速度快、效率高,“多样”指该技术能够处理的数据类型丰富,“价值”是指将这项技术的应用能够给整个社会带来巨大的经济和社会效益。存储和迁移是数据应用中常规且重要的两方面工作,大数据技术在这两方面具有显著优势。在存储方面,大数据技术运用分布式存储策略,采用行、列存储方法,针对现实需求把数据信息存储到多个通过高速网络互联的设备,在满足用户存储需求的同时,保证了高数据吞吐率,降低故障率;在数据迁移方面,引入平滑式迁移的概念,在对服务升级的同时,记录数据以及修改的内容,形成数据日志的迁移,通过建设检验工具对数据校验后完成数据迁移,保证了数据质量。电力运营包含的发电、输电、配变电、用电以及售电和调度等环节涉及到与发电厂、电网、用户等相关的大量数据。大数据技术的特点决定了其可以对海量电力数据进行整理、分析,获取其中蕴含的有效信息,为电力工作提供技术支撑,与电力行业信息化发展的方向相契合。在发电环节,基于大数据技术可以获取所需发电量的时间、空间变化,实现电力负荷的精准预测,使发电计划的制定更加科学,有效降低发电侧消耗,提升发电效率;在输电领域,运用大数据技术能够查找输电线路上电能损耗的特点规律,剖析其原因所在,实现线损的有效降低;在用电领域,对电力耗电数据的分析有助于制定更加科学合理的电力营销策略,为广大电力用户提供更优质的服务。
2基于电力大数据的工业用户营商环境优化分析
2.1建立现代化的网络信息平台
首先,电力企业要依托现有的营销数据,建立具有一定规模、运转高速的电力大数据平台,统一管控、集中分析电力系统中的信息,让电力营销的数据以可视化的方式呈现。利用大数平台高效整合平台内的信息资源,深入了解用户的支付能力和信用状况,通过平台识别风险,帮助电力企业避免坏账,促进资金回流。同时,还可以利用大数据平台开发电力APP,以及时准确地获取数据,避免因人工失误造成电力企业损失。其次,牢牢把握电力企业的优势,结合电力客户的具体需求全面细致地设计相关信息系统,以满足企业和客户两者的需求。在信息系统平台交付使用后,要逐步完善信息系统应急预案,包括信息系统的日常使用维护和突发事件应急预案。信息系统应急预案不仅是为保护系统服务器硬件设置的风险防范措施,还是针对网络信息安全的专项防范和应急预案,能够确保网络信息安全信息系统安全可靠。最后,充分利用电力营销信息化网络服务平台的优势,通过在线培训、讲座等方式,提高电力企业员工的技能水平,使他们能够更全面、更熟练地操作电力营销信息系统,为电力营销信息管理提供更高效、更便捷的优质服务。
2.2评估电费回收风险
电力企业借助于大数据来完成电费回收风险的评价，及时掌握客户对于电费水平的意见和看法，结合现阶段的市场情况，对于电费回收风险的评价策略包括两类，一类是定性评价，一类是定量评价。在评价之前，要积极收集和用电客户相关的信息和资料，服务记录，结合用户的电费偿还能力、主观想法和个人信用情况来开展分析和统计，最后采用科学的模式来做好用户信用等级的评价。供电企业要将所收集到的历史信息作为电费回收的参考和依据，积极更新回收模式，结合不同的客户类型来确定电费担保办法，在具体业务执行中积极贯彻管理办法。充分利用大数据来开展分析工作，对于高压用户，必须要有五年以上的用电付费担保材料，有效控制无法回收企业电费的风险，通过风险的规避和控制，来推动电力企业市场竞争力的提升，促进企业的稳定发展。
2.3构建完善的云服务工作体系
云服务的具体工作内容还是要服务于客户本身，其提供的数据也是为了让相关服务部门能够更好地了解到客户的各项信息，及时地针对客户的各项需求进行服务和优化。要帮助客户解决用电和购电过程中遇到的各种问题，并为客户提出优化的购电方案，并对各项设备与技术进行完善和研发。在这些工作和任务的完成过程中，要通过构建完善的云服务工作体系，使每一个在服务岗位和营销部门的工作人员都能各司其职、相互配合。服务岗位及时与客户进行沟通了解客户的各种意见和需求，营销部门则根据云服务模式下提供的各种数据制定营销方案，对客户开展有针对性的营销工作，成为完善的工作体系。
2.4高效整合数据信息资源
电力营销信息化建设，不但能帮助电力企业准确把握和及时了解市场发展动向，降低信息获取和处理成本，提高工作效率和经济效益，而且还能为电力企业制定发展战略提供可靠的数据信息支持。为了从海量数据中采集有价值的信息，高效整合数据信息资源非常必要。加强电力营销基础建设，按照大数据技术的要求构建生产互通的网络系统，为数据信息资源高效整合筑牢基础；制定网络系统安全管理制度，实现对网络系统的有效保护，确保网络系统运行安全稳定，数据信息资源安全可靠；在大数据技术支持下，加强交流与合作，打通系统间的屏障，实现数据信息高效整合、资源共享、充分运用。
2.5深入分析用电需求
伴随着互联网技术的发展,广大用户的用电需求在越来越多样化的同时,其反映用电需求的手段、渠道也越来越多。在电力营销体系获取的这些海量数据中蕴含的不同类型电力用户的用电需求,不仅可以全面反映各行业的用电特点,还可以为电力供求关系、现有供电能力分析等提供参考,有助于获取各行业的用电成本、优化用电空间、提升用电效率。对于居民和商业用户而言,深入分析电力用户的用电需求,可以掌握家电等的运行情况,了解不同类型电器用电比重,提升电力营销策略的针对性。传统的电力营销较为粗放,目标不明确,这与大数据时代的特点相悖。大数据时代营销工作的开展需要以满足客户特定需求为出发点,基于大数据技术全面分析用户的消费心理,明确营销对象消费习惯,针对用户特点制定与其个性化需求相符的电力产品,深入推进个性化营销,实现新型市场的开拓,在确保电力市场持续健康发展的同时,为电力用户提供越来越好的服务。
结语
综上所述，随着信息技术的快速发展以及“互联网+电网”建设的持续推进，充分运用大数据技术，搭建电力营销大数据营销环境优化，能够实现工业用户营销管理的个性化发展，符合工业用电多方面需求，深入大数据营销管理活动，为企业提供基础保障。
参考文献
[1]邓楚然,江疆,杨秋勇,等.基于大数据的电力多维度分析系统设计[J].微型电脑应用,2020,36(2):106-108.
[2]陶丽君.基于大数据的电力营销管理创新分析[J].电力讯息,2019(12):201-202.
[3]刘欢.基于大数据的电力营销管理[J].现代经济信息,2018(22):131.