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        大數(shù)據(jù)在電力營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用及工程實例解析

        2020-07-10 04:42:58湯平瑜
        科學(xué)與信息化 2020年7期
        關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

        湯平瑜

        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)信息化中大量數(shù)據(jù),對客戶需求進行判斷分析,服務(wù)于營銷鏈條,提升企業(yè)市場競爭力和供電服務(wù)能力,是當(dāng)前研究重點。文章分析了現(xiàn)階段市級營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型,搭建基于大數(shù)據(jù)的營銷決策分析系統(tǒng),實現(xiàn)電力營銷數(shù)據(jù)分析、客戶分析等工程實例。該系統(tǒng)已在南方電網(wǎng)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(yù)測準確性,對營銷服務(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)提出了更高的要求。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(shù)手段,對市場、客戶和自身管理進行全方位分析和提升。如何更好地利用各系統(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)對電力營銷行業(yè)進行提升是現(xiàn)階段研究重點。

        現(xiàn)階段國內(nèi)利用大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化方面,系統(tǒng)偏向于企業(yè)管理。對于利用大數(shù)據(jù)方法對用戶進行側(cè)寫,提供個性化服務(wù)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(gòu)數(shù)據(jù)進行整合,建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換平臺,利用數(shù)據(jù)挖掘算法對于用戶已有數(shù)據(jù)進行處理預(yù)測,實現(xiàn)售電分析功能,最后通過搭建系統(tǒng)完成工程化應(yīng)用[1]。

        2基于大數(shù)據(jù)算法的售電分析和售電預(yù)測

        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。文章通過聚類算法處理用戶數(shù)據(jù)之間內(nèi)在聯(lián)系,通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方式,對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,實現(xiàn)售電分析;通過線性回歸算法,對于售電量進行預(yù)測。

        2.1 營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方案

        系統(tǒng)關(guān)聯(lián)方案主要包括:

        ①運用聚類算法對電力營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行離散變換,形成強關(guān)聯(lián)直接可用數(shù)據(jù)源;②運用Apriori算法得到強關(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,通過時間、地區(qū)、行業(yè)、電價、天氣作未考量維度,構(gòu)建數(shù)據(jù)庫模型。

        2.2 售電量預(yù)測方案

        預(yù)測方案主要包括:

        (1)從數(shù)據(jù)庫中查詢對應(yīng)時間歷史售電量數(shù)據(jù),形成樣本,一般情況下查詢類似天氣六個月數(shù)據(jù)(本文以2016年1-6月數(shù)據(jù)為例)。并對形成樣本進行一次線性回歸如下:

        yi=a+bxi+εi,εi~N(0,σ2

        對線性回歸量使用最小二乘法進行精準估計,從而計算出公式中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)測值。對于步驟1和步驟2預(yù)測出的2016年7月售電量預(yù)測值,采用算數(shù)平均減少預(yù)測誤差,該算術(shù)平均值為文章所示2016年7月售電量預(yù)計[2]。

        3系統(tǒng)設(shè)計與工程實際

        系統(tǒng)總體架構(gòu)如下圖。

        電力營銷綜合分析系統(tǒng)體系架構(gòu)通過數(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)庫中抽取數(shù)據(jù),整合到自己的數(shù)據(jù)庫中,形成數(shù)據(jù)集中管理,然后再能過數(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)倉庫,最后,通過數(shù)據(jù)展現(xiàn)與分析的應(yīng)用程序開發(fā)技術(shù),實現(xiàn)電力營銷的分析、預(yù)測、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、報表查詢統(tǒng)計等。該應(yīng)用程序客戶端界面采用java語言設(shè)計簡單易用的定制化頁面,辦事效率高,用戶體驗更具,部署于用戶三區(qū)系統(tǒng),符合網(wǎng)絡(luò)安全要求規(guī)范[3]。

        業(yè)務(wù)邏輯處理層主要完成文章所示核心算法,并對信息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,從邏輯實體的實現(xiàn)上看,其表現(xiàn)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。考慮到系統(tǒng)后續(xù)維護和二次開發(fā)問題,業(yè)務(wù)邏輯處理層實現(xiàn)對象對外服務(wù)接口開放功能,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)訪問層和數(shù)據(jù)源共同組成的,從數(shù)據(jù)源的來源看,是由外部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的。而數(shù)據(jù)訪問層則要承擔(dān)起封裝對數(shù)據(jù)源的訪問。由于數(shù)據(jù)訪問層的存在,使業(yè)務(wù)邏輯層對底層數(shù)據(jù)存儲形式過于依賴的情況得以改變,應(yīng)用系統(tǒng)的適應(yīng)力增強,可以在各種不同類型的數(shù)據(jù)庫中得到更好的應(yīng)用。

        系統(tǒng)接口層:該層主要是和其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)對接。

        通過上述系統(tǒng)架構(gòu),搭建基于大數(shù)據(jù)的營銷業(yè)務(wù)擴展系統(tǒng),并于南方電網(wǎng)某地市局進行工程化驗收。系統(tǒng)掛網(wǎng)運行結(jié)果表明,該系統(tǒng)實現(xiàn)了電力營銷數(shù)據(jù)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(xiàn)客戶的市場化分析,有利于使用者及時調(diào)整營銷策略,減輕數(shù)據(jù)統(tǒng)計的工作強度。

        參考文獻

        [1] 彭小圣,鄧迪元,程時杰,等.面向智能電網(wǎng)應(yīng)用的電力大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)[J].中國電機工程學(xué)報,2015,35(3):503-511.

        [2] 魏艷平.基于大數(shù)據(jù)平臺的電力營銷分析決策系統(tǒng)的研究[D].成都:西華大學(xué),2017.

        [3] 王亮.大數(shù)據(jù)背景下電力企業(yè)營銷管理創(chuàng)新研究[D].北京:華北電力大學(xué),2015.

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