淺談大數據在電力營銷系統(tǒng)中的應用及工程實例解析

時間：2021-12-01

摘要

隨著電力行業(yè)各系統(tǒng)接入，海量數據涌現，如何利用電網信息化*量數據，對客戶需求進行判斷分析，服務于營銷鏈條，提升企業(yè)市場競爭力和供電服務能力，是當前研究重點。文章分析了現階段市級營銷系統(tǒng)數據模型，搭建基于大數據的營銷決策分析系統(tǒng)，實現電力營銷數據分析、客戶分析等工程實例。該系統(tǒng)已在南方電網某地級市進行工程實用化使用，提高了該供電公司的企業(yè)分析能力和需求預測準確性，對營銷服務能力提升有指導意義。

關鍵詞：大數據；電網信息化；營銷鏈條

1\研究背景
隨著電力市場改革的推進，售電市場逐步放開，對于電力企業(yè)提出了高的要求。電力企業(yè)需要完成從“保供電”到“個性化供電”的提升，即利用信息化技術手段，對市場、客戶和自身管理進行全面分析和提升。如何好地利用各系統(tǒng)的數據，打破數據孤島，完成數據提取工作，利用大數據技術對電力營銷行業(yè)進行提升是現階段研究重點。
現階段國內利用大數據對電力營銷方面的研究較少，主要研究在于營銷系統(tǒng)的數據挖掘和數據庫的優(yōu)化方面，系統(tǒng)偏向于企業(yè)管理。對于利用大數據方法對用戶進行側寫，提供個性化服務方面研究為空白。文章首先對于電力公司不同系統(tǒng)的異構數據進行整合，建立統(tǒng)一數據交換平臺，利用數據挖掘算法對于用戶已有數據進行處理預測，實現售電分析功能，后通過搭建系統(tǒng)完成工程化應用。

2\基于大數據算法的售電分析和售電預測
聚類算法是大數據處理中的重要分支，主要用于海量數據中尋找數據關聯(lián)的算法。文章通過聚類算法處理用戶數據之間內在聯(lián)系，通過數據關聯(lián)方式，對數據進行預處理，實現售電分析；通過線性回歸算法，對于售電量進行預測。
2.1 營銷系統(tǒng)數據關聯(lián)方案
系統(tǒng)關聯(lián)方案主要包括：
運用聚類算法對電力營銷系統(tǒng)數據庫數據進行離散變換，形成強關聯(lián)直接可用數據源；
運用Apriori算法得到強關聯(lián)規(guī)則，給用戶提供符合其閾值的結果規(guī)則。即以售電量目標，通過時間、地區(qū)、行業(yè)、電價、天氣作未考量維度，構建數據庫模型。
2.2 售電量預測方案
預測方案主要包括：
從數據庫中查詢對應時間歷史售電量數據，形成樣本，一般情況下查詢類似天氣六個月數據（本文以2016年1-6月數據為例）。并對形成樣本進行一次線性回歸如下：

對線性回歸量使用較小二乘法進行準確估計，從而計算出公式中a，b具體數值，得到具體回歸方程。將歷史數據作為自變量帶入一次線性方程，可以求出2016年7月售電量預測值。

調用2009-2015年7月同比數據值，形成樣本，采用步驟1方案形成2016年7月預測值。對于步驟1和步驟2預測出的2016年7月售電量預測值，采用算數平均減少預測誤差，該算術平均值為文章所示2016年7月售電量預計。

3\系統(tǒng)設計與工程實際
系統(tǒng)總體架構如下圖。

電力營銷綜合分析系統(tǒng)體系架構通過數據采集與整合程序從底層業(yè)務系統(tǒng)的數據庫中抽取數據，整合到自己的數據庫中，形成數據集中管理，然后再能過數據采集與整合程序在數據層的基礎上形成由業(yè)務主題構成的數據倉庫，后，通過數據展現與分析的應用程序開發(fā)技術，實現電力營銷的分析、預測、決策。系統(tǒng)的總體架構分為四層，具體描述如下：
用戶交互層主要完成用戶與系統(tǒng)的友好交互功能，具體功能有用電量分析、售電量預測、報表查詢統(tǒng)計等。該應用程序客戶端界面采用java語言設計簡單易用的定制化頁面，辦事效率高，用戶體驗具，部署于用戶三區(qū)系統(tǒng)，符合網絡安全要求規(guī)范。
業(yè)務邏輯處理層主要完成文章所示**算法，并對信息數據進行預處理，從邏輯實體的實現上看，其表現為各種功能組件，這些功能組件是對象化組件模塊，可以實例化，具有過繼承重作用?？紤]到系統(tǒng)后續(xù)維護和二次開發(fā)問題，業(yè)務邏輯處理層實現對象對外服務接口開放功能，便于調取和應用數據。
數據層：從數據層的構成看，是由數據訪問層和數據源共同組成的，從數據源的來源看，是由外部各業(yè)務系統(tǒng)數據庫產生的。而數據訪問層則要承擔起封裝對數據源的訪問。由于數據訪問層的存在，使業(yè)務邏輯層對底層數據存儲形式過于依賴的情況得以改變，應用系統(tǒng)的適應力增強，可以在各種不同類型的數據庫中得到好的應用。
系統(tǒng)接口層：該層主要是和其他業(yè)務系統(tǒng)進行數據對接。通過上述系統(tǒng)架構，搭建基于大數據的營銷業(yè)務擴展系統(tǒng)，并于南方電網某地市局進行工程化驗收。系統(tǒng)掛網運行結果表明，該系統(tǒng)實現了電力營銷數據的智能化查詢、分析和統(tǒng)計工作，便于使用者及時掌握所轄用戶用電情況，實現客戶的市場化分析，有利于使用者及時調整營銷策略，減輕數據統(tǒng)計的工作強度。

4\安科瑞變電所電力運維云平臺介紹及選型
4.1 云平臺概述：
按照國家電網公司的統(tǒng)計，10kV及以上供電電壓等級的工商業(yè)用戶有200萬戶以上，此類“用戶側變配電所”產權歸電力用戶所有（工商企業(yè)、住宅小區(qū)、學校、醫(yī)院等），雖然數量眾多，但是日常的運行維護工作比較傳統(tǒng)，普遍存在以下痛點：
人工成本高：人工巡視、紙質記錄、電話溝通，缺乏智能化的手段
工作效率低：巡視頻率低、巡檢任務無法定位、巡檢過程不標準規(guī)范、巡檢缺陷缺乏閉環(huán)跟蹤；
安全隱患：有些用電單位無維護電工、無法即時排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題；
搶修時間長：變電所設備種類較多，在分布上也比較分散，無法即時識別和定位故障信息，需要用戶通知后到現場確認；
運行大數據缺少分析：有些用戶未有數據匯總分析平臺，甚至未安裝電力儀表導致運維人員對現場電力參數信息不了解，無法確定電力系統(tǒng)是否正常運行。
4.2 應用場所

4.3 云平臺架構

我司的運維平臺綜合運用綜合保護裝置、多功能電力儀表、母排及線纜測溫裝置、變壓器溫控儀、視頻攝像頭、水浸煙霧、溫濕度、門磁等多種傳感器統(tǒng)一接入變電所現場的邊緣計算網關，經邊緣計算網關將數據封裝、壓縮、加密后上傳至云平臺。實時集中監(jiān)測所有變電所用電情況、統(tǒng)一調度運維巡檢安排，線上線下聯(lián)動；實現用戶側變配電所的24小時**，全面監(jiān)測各配電回路運行狀態(tài)，即時定位故障，降低安全風險。通過手機APP下發(fā)運維任務到*人員手機上，并通過GPS跟蹤運維執(zhí)行過程。將企業(yè)集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統(tǒng)一管理，提高運維效率、提高故障響應速度，即時發(fā)現運行缺陷并做消缺處理。為售電企業(yè)提供電能集抄服務，即時掌握用戶用電量情況，避免偏差考核；響應泛在電力物聯(lián)網的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務開展做準備。

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