淺談大數(shù)據(jù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用及工程實(shí)例解析

時(shí)間：2021-12-01作者：安科瑞電子商務(wù)(上海)有限公司瀏覽：341

摘要

隨著電力行業(yè)各系統(tǒng)接入，海量數(shù)據(jù)涌現(xiàn)，如何利用電網(wǎng)信息化*量數(shù)據(jù)，對(duì)客戶需求進(jìn)行判斷分析，服務(wù)于營(yíng)銷鏈條，提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和供電服務(wù)能力，是當(dāng)前研究重點(diǎn)。文章分析了現(xiàn)階段市級(jí)營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型，搭建基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷決策分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析、客戶分析等工程實(shí)例。該系統(tǒng)已在南方電網(wǎng)某地級(jí)市進(jìn)行工程實(shí)用化使用，提高了該供電公司的企業(yè)分析能力和需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，對(duì)營(yíng)銷服務(wù)能力提升有指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；電網(wǎng)信息化；營(yíng)銷鏈條




1\研究背景
隨著電力市場(chǎng)改革的推進(jìn)，售電市場(chǎng)逐步放開(kāi)，對(duì)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(gè)性化供電”的提升，即利用信息化技術(shù)手段，對(duì)市場(chǎng)、客戶和自身管理進(jìn)行全面分析和提升。如何好地利用各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島，完成數(shù)據(jù)提取工作，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電力營(yíng)銷行業(yè)進(jìn)行提升是現(xiàn)階段研究重點(diǎn)。
現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)利用大數(shù)據(jù)對(duì)電力營(yíng)銷方面的研究較少，主要研究在于營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化方面，系統(tǒng)偏向于企業(yè)管理。對(duì)于利用大數(shù)據(jù)方法對(duì)用戶進(jìn)行側(cè)寫(xiě)，提供個(gè)性化服務(wù)方面研究為空白。文章首先對(duì)于電力公司不同系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，利用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)于用戶已有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)售電分析功能，后通過(guò)搭建系統(tǒng)完成工程化應(yīng)用。







2\基于大數(shù)據(jù)算法的售電分析和售電預(yù)測(cè)
聚類算法是大數(shù)據(jù)處理中的重要分支，主要用于海量數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的算法。文章通過(guò)聚類算法處理用戶數(shù)據(jù)之間內(nèi)在聯(lián)系，通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)售電分析；通過(guò)線性回歸算法，對(duì)于售電量進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.1 營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方案
系統(tǒng)關(guān)聯(lián)方案主要包括：
運(yùn)用聚類算法對(duì)電力營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散變換，形成強(qiáng)關(guān)聯(lián)直接可用數(shù)據(jù)源；
運(yùn)用Apriori算法得到強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，給用戶提供符合其閾值的結(jié)果規(guī)則。即以售電量目標(biāo)，通過(guò)時(shí)間、地區(qū)、行業(yè)、電價(jià)、天氣作未考量維度，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)模型。
2.2 售電量預(yù)測(cè)方案
預(yù)測(cè)方案主要包括：
從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢對(duì)應(yīng)時(shí)間歷史售電量數(shù)據(jù)，形成樣本，一般情況下查詢類似天氣六個(gè)月數(shù)據(jù)（本文以2016年1-6月數(shù)據(jù)為例）。并對(duì)形成樣本進(jìn)行一次線性回歸如下：


對(duì)線性回歸量使用較小二乘法進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，從而計(jì)算出公式中a，b具體數(shù)值，得到具體回歸方程。將歷史數(shù)據(jù)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(yù)測(cè)值。
調(diào)用2009-2015年7月同比數(shù)據(jù)值，形成樣本，采用步驟1方案形成2016年7月預(yù)測(cè)值。對(duì)于步驟1和步驟2預(yù)測(cè)出的2016年7月售電量預(yù)測(cè)值，采用算數(shù)平均減少預(yù)測(cè)誤差，該算術(shù)平均值為文章所示2016年7月售電量預(yù)計(jì)。




3\系統(tǒng)設(shè)計(jì)與工程實(shí)際
系統(tǒng)總體架構(gòu)如下圖。


電力營(yíng)銷綜合分析系統(tǒng)體系架構(gòu)通過(guò)數(shù)據(jù)采集與整合程序從底層業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)，整合到自己的數(shù)據(jù)庫(kù)中，形成數(shù)據(jù)集中管理，然后再能過(guò)數(shù)據(jù)采集與整合程序在數(shù)據(jù)層的基礎(chǔ)上形成由業(yè)務(wù)主題構(gòu)成的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，后，通過(guò)數(shù)據(jù)展現(xiàn)與分析的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電力營(yíng)銷的分析、預(yù)測(cè)、決策。系統(tǒng)的總體架構(gòu)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(yù)測(cè)、報(bào)表查詢統(tǒng)計(jì)等。該應(yīng)用程序客戶端界面采用java語(yǔ)言設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單易用的定制化頁(yè)面，辦事效率高，用戶體驗(yàn)具，部署于用戶三區(qū)系統(tǒng)，符合網(wǎng)絡(luò)安全要求規(guī)范。
業(yè)務(wù)邏輯處理層主要完成文章所示**算法，并對(duì)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從邏輯實(shí)體的實(shí)現(xiàn)上看，其表現(xiàn)為各種功能組件，這些功能組件是對(duì)象化組件模塊，可以實(shí)例化，具有過(guò)繼承重作用?？紤]到系統(tǒng)后續(xù)維護(hù)和二次開(kāi)發(fā)問(wèn)題，業(yè)務(wù)邏輯處理層實(shí)現(xiàn)對(duì)象對(duì)外服務(wù)接口開(kāi)放功能，便于調(diào)取和應(yīng)用數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)層：從數(shù)據(jù)層的構(gòu)成看，是由數(shù)據(jù)訪問(wèn)層和數(shù)據(jù)源共同組成的，從數(shù)據(jù)源的來(lái)源看，是由外部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生的。而數(shù)據(jù)訪問(wèn)層則要承擔(dān)起封裝對(duì)數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)。由于數(shù)據(jù)訪問(wèn)層的存在，使業(yè)務(wù)邏輯層對(duì)底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式過(guò)于依賴的情況得以改變，應(yīng)用系統(tǒng)的適應(yīng)力增強(qiáng)，可以在各種不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)中得到好的應(yīng)用。
系統(tǒng)接口層：該層主要是和其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接。通過(guò)上述系統(tǒng)架構(gòu)，搭建基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷業(yè)務(wù)擴(kuò)展系統(tǒng)，并于南方電網(wǎng)某地市局進(jìn)行工程化驗(yàn)收。系統(tǒng)掛網(wǎng)運(yùn)行結(jié)果表明，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)的智能化查詢、分析和統(tǒng)計(jì)工作，便于使用者及時(shí)掌握所轄用戶用電情況，實(shí)現(xiàn)客戶的市場(chǎng)化分析，有利于使用者及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略，減輕數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的工作強(qiáng)度。


4\安科瑞變電所電力運(yùn)維云平臺(tái)介紹及選型
4.1 云平臺(tái)概述：
按照國(guó)家電網(wǎng)公司的統(tǒng)計(jì)，10kV及以上供電電壓等級(jí)的工商業(yè)用戶有200萬(wàn)戶以上，此類“用戶側(cè)變配電所”產(chǎn)權(quán)歸電力用戶所有（工商企業(yè)、住宅小區(qū)、學(xué)校、醫(yī)院等），雖然數(shù)量眾多，但是日常的運(yùn)行維護(hù)工作比較傳統(tǒng)，普遍存在以下痛點(diǎn)：
人工成本高：人工巡視、紙質(zhì)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(wù)無(wú)法定位、巡檢過(guò)程不標(biāo)準(zhǔn)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(wú)維護(hù)電工、無(wú)法即時(shí)排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題；
搶修時(shí)間長(zhǎng)：變電所設(shè)備種類較多，在分布上也比較分散，無(wú)法即時(shí)識(shí)別和定位故障信息，需要用戶通知后到現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn)；
運(yùn)行大數(shù)據(jù)缺少分析：有些用戶未有數(shù)據(jù)匯總分析平臺(tái)，甚至未安裝電力儀表導(dǎo)致運(yùn)維人員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)電力參數(shù)信息不了解，無(wú)法確定電力系統(tǒng)是否正常運(yùn)行。
4.2 應(yīng)用場(chǎng)所


4.3 云平臺(tái)架構(gòu)

我司的運(yùn)維平臺(tái)綜合運(yùn)用綜合保護(hù)裝置、多功能電力儀表、母排及線纜測(cè)溫裝置、變壓器溫控儀、視頻攝像頭、水浸煙霧、溫濕度、門(mén)磁等多種傳感器統(tǒng)一接入變電所現(xiàn)場(chǎng)的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，經(jīng)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)封裝、壓縮、加密后上傳至云平臺(tái)。實(shí)時(shí)集中監(jiān)測(cè)所有變電所用電情況、統(tǒng)一調(diào)度運(yùn)維巡檢安排，線上線下聯(lián)動(dòng)；實(shí)現(xiàn)用戶側(cè)變配電所的24小時(shí)**，全面監(jiān)測(cè)各配電回路運(yùn)行狀態(tài)，即時(shí)定位故障，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)手機(jī)APP下發(fā)運(yùn)維任務(wù)到*人員手機(jī)上，并通過(guò)GPS跟蹤運(yùn)維執(zhí)行過(guò)程。將企業(yè)集團(tuán)/高等院校內(nèi)廣泛分布的變電所集中統(tǒng)一管理，提高運(yùn)維效率、提高故障響應(yīng)速度，即時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)行缺陷并做消缺處理。為售電企業(yè)提供電能集抄服務(wù)，即時(shí)掌握用戶用電量情況，避免偏差考核；響應(yīng)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務(wù)開(kāi)展做準(zhǔn)備。


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• 詞條

  詞條說(shuō)明

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