基于电力大数据的工业用户营商环境优化

基于电力大数据的工业用户营商环境优化

瞿宗婷 田野

国网阿克苏供电公司 新疆 阿克苏 843000

摘要：随着我国经济实力的快速提升和城乡生活水平的不断提高，我国基础设施建设中的电网技术应用水平快速提升，促进了我国信息沟通与交流，也为信息通信技术的跨越式发展奠定了坚实的技术基础。云计算技术和大数据分析技术的快速发展，为我国电力基础设施构建及其应用系统的不断完善提供了可能。在此背景下，本文对基于云计算的电力大数据分析技术及其应用进行深度研究，以期指导我国电力系统的信息化、智能化发展，也就具备重要理论意义和现实价值。

关键词：电力大数据；工业用户；营商环境优化

引言

深化“简政放权、放管结合、优化服务”改革、优化营商环境，是激发市场主体活力和发展内生动力的关键之举。当前我国发展面临的国内外环境复杂严峻，优化营商环境尤为重要和紧迫。

1大数据简介

“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《大数据时代》中提出，简单来说，大数据技术就是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。大数据分析作为近几年飞速发展的先进的信息处理技术，具有使用价值高、精确性高、实时性强、数据量较大等特点，关键技术包含大数据采集技术、大数据预处理技术、大数据存储及管理技术、大数据分析及挖掘技术、大数据展现及应用技术等，通过大数据分析可以有效挖掘海量数据中包含的有价值信息，更好地把握事物的发展规律。在我国，大数据目前主要应用于企业管理、政府决策及客户服务三大领域，通过开发相应高效实用的新产品，为企业提供商业思路，为政府提供辅助决策，为客户提供便捷服务。

2系统整体架构

基于云计算的电力大数据分析技术在电网系统中海量数据分析时，存在着数据的有效排列过程，该分析系统能在分布与并行过程上实现必然联系，借助高效率的计算框架，在此基础上构建云计算技术与电力大数据分析技术融为一体的架构体系，通过电力系统中有效数据的分析和云计算技术对数据进行高效率采集，再辅以电力数据开源，得到更适用于城市电网产业发展的高效率信息，为城市电网的智能化与信息化建设进入全新阶段提供数据铺垫。在此过程中，为了实现城市电网电力大数据分布系统的快速优化与检测，需构建电力大数据结构模型，利用电力大数据网络分布式存储结构存储海量数据，使电力系统中的相关数据能有效输入系统终端，保证电力工作人员能根据数据得出有效结论，实现电力数据信息管控。

3效益分析

供电企业营销服务人员通过“电力营销业务应用系统”“电力用户用电信息采集系统”等多个系统数据库内电力用户的生产、用电、耗能等情况，对各行业负荷曲线特性及特定用户用电行为习惯的分析，进一步研究行业特性，为用户提供更加合理的优化用电方案，使电力用户、供电企业、政府三方面达到共赢。电力用户：通过同行业用户的横向对比，发现企业自身的薄弱环节，从而提升企业能源管理水平，打造精细化管理，降低企业能源损耗，提高能源利用率，调整能源供给速率，运用能源平衡与节能调度技术，达到节约能耗、提高产量、减少产品综合单耗的目的。供电企业：面向用户提出有针对性的能耗评估、节能改造方案，制定合理目标，引导用户转变用能方式；深入挖掘电能替代空间，通过电能替代，提升企业能源综合利用效率，拓展电力市场；实现电力需求侧精益化管理。

4电力大数据的工业用户营商环境优化分析

4.1数据产品运营服务

能源大数据产品形态为未加工数据类产品、加工后数据产品、数据分析咨询服务产品。未加工数据类产品与加工后数据产品是标准参数输出产品，不接受客户定制化的数据分析需求。数据分析咨询服务产品是非标准产品，接受客户定制化分析需求。未加工数据类产品与加工后数据产品可以通过数据产品超市销售产生收益，数据分析咨询服务产品一般采用项目制方式销售产生收益。

4.2大数据分析技术的应用

电力交易平台还需要将所得不同系统的数据进行融合，并将数据转化为相应的信息，从而得到有用的数据知识，从而保证数据的正确并得到电力交易数据信息，帮助决策者采取相应的行为。大数据分析技术主要包括数据挖掘、模式识别、机器学习、关联分析、遗传算法学习、神经网络、模式识别等多种技术。大数据分析技术不同于传统的逻辑计算模式，是对海量的信息进行搜素、分析、对比、最终归纳，并找出海量信息的关系网，从而保证数据的可信度和关联度。大数据分析技术从根本上讲，是建立在海量的数据样本基础上，通过相关关系分析的方法能够快速、准确得出数据的计算结果。大数据的挖掘和学习首先要对大数据的特征、抽样进行入手、将大数据转换为小数据分析并进行分类、聚类的算法分析，最终开展大数据并行计算、分析，得到相应的数据分析结果。

4.3大数据在电力信息安全中的应用分析

在互联网大量应用在电力系统中，给电力系统带来较大便捷性的同时随之而来的是电力信息安全风险系数不断提升。不法人员会通过互联网技术和大数据技术自身存在的漏洞，窃取一些关键信息或为个人进行非法牟利。比如入侵后台盗用他人电力信息或倒卖他人电力信息，篡改电力企业收费标准、收费金额等行为，给电力企业带来较大的运营风险和经济损失。因此为了全面提高电力信息安全，加强对后台运行系统的安全防护，应采用移动威胁感知平台。该系统可对系统平台出现的信息和流量数据进行收集并对潜在的安全风险行为进行告警，同时对监测到可能产生安全风险的行为进行分析，最终对网络入侵行为进行判定，这样便实现了对电力信息数据流量的动态安全监测。

4.4数据资产管理实现路径

目前，数据资产管理在医疗、金融、工业等领域有了一定的实践，为其他领域的数据资产管理实践提供了一定的参考，但是数据资产管理工作具有较强的行业特点，还需根据电力企业的实际情况，制定适应电力企业实际需求的数据资产管理体系。本文通过BOR方法，提出“规划→实施→长效”的实现思路，如图1所示，将“制度”“标准”“技术”相结合，提出适用于电力企业的数据资产管理体系，制度和标准的建立保障数据资产管理落地执行，各职能相互配合，打破信息壁垒，建立数据标准，提升数据质量，实现数据共享，技术为数据资产管理的实施提供技术支撑，实现数据资产的全生命周期管理，确保数据资产管理的可操作性和可控性。

结束语

建立合理的工业用户电力运营成本分析优化模型，可指导工业用户合理配置接入变压器并选择最优电费策略，有效解决目前部分工业用户电费策略不合理导致企业运营成本虚高的问题，从而优化营商环境。但由于部分内容还处于探索研究阶段，工业用户的负荷预测精准程度还有待进一步提高。下一阶段，将继续深入研究相关算法模型，加入更多参考指标，更科学地为用户提供精准服务。

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