泛在物联网在电力营销大数据处理方法

泛在物联网在电力营销大数据处理方法

黄静华

国网上海金山供电公司 上海 金山 201512

摘要：现如今随着我国经济建设持续的发展，促进了我国电力行业不断的进步，在电力行业中，营销是作为其重要的组成内容，其营销水平的高与低将会对电力企业自身的发展有着较大的影响，因此通过合理的应用物联网的技术，加强对营销大数据的有效处理，保证电力行业自身持续稳定的发展，为人们的日常生活和工作提供出稳定的电力能源。所以在本文之中，主要是对泛在物联网在电力营销大数据处理方法做出了相应的分析，并且也是在这个基础上提出了下文中的一些内容。

关键词：泛在物联网；电力营销；大数据；处理方法；分析

1导言

大数据作为一种新型数据处理技术，具有数据规模庞大、数据流转速度快、数据类型多样等特征，在获取、存储和分析海量数据等方面体现出非常高的应用价值。因此，大数据技术的应用对改革和创新电力营销管理模式具有重要的作用。不仅有利于电力企业及时了解和掌握市场的最新需求，还能确保电力企业相关业务的精细化开展。所以，如何充分利用大数据的应用优势，实现电力营销管理模式的改革和创新是电力企业必须思考和解决的问题。

2大数据对电力营销管理的积极意义

大数据技术的出现和应用，对电力营销管理模式的改革和创新发起到了积极的促进作用，促使电力企业朝着积极、稳定、健康、可持续的方向发展，使电力企业能够在激烈的市场竞争下立于不败之地。

2.1有助于推动电力企业精细化业务的开展

在传统的电力营销管理模式中，电力企业在分析海量信息数据时，往往会出现营销信息分析不全面、不到位等问题。而大数据技术的出现和应用，为电力营销管理人员的营销信息分析工作提供了很大的便利，不仅可以将复杂的营销管理工作拆解并划分为多个小任务，如，营销数据的采集、分析、整理、保存等任务，而这些营销数据的保存为后期电力营销管理工作提供数据参考，为实现电力营销的精细化管理创造了良好的条件。

2.2有助于及时了解和掌握市场需求

随着我国社会主义市场经济体制的不断改革和电力改革政策的实施，电力企业之间的竞争日益激烈，而电力企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须要及时地了解和掌握市场需求，根据当前市场的实际需求，制定科学的营销战略目标。这样才能使电力营销管理工作有据可依，从而降低电力营销管理的难度，进而提高电力企业整体经营管理水平。而对大数据技术的应用，可以帮助电力企业实时跟踪和分析市场情况和市场需求，同时，电力企业通过应用大数据技术可以实现数据信息的共享性，提高数据信息的利用率。为电力企业更好地改革和创新电力营销管理模式提供数据参考。

2.3有助于避免电力企业营销管理方法的滞后

传统电力营销管理模式比较滞后，在该模式下，电力企业在奖惩员工的过程中，没有根据员工的实际工作能力和绩效考核结果，对员工进行公平合理的奖励，而是采用人均平分的方式对所有员工进行奖励，不利于激发和调动员工工作的积极性，从而严重地影响电力企业的稳定发展。因此，传统营销管理模式的应用无法满足新时代电力企业的发展需求。而在大数据环境下，电力企业开始转变自己的思维模式，改革和创新电力营销管理模式，采用“按劳分配，多劳多得”的方式对表现优秀的员工进行奖励，这种奖励方式更公平、更合理，有利于提高电力营销管理效率和效果。

3泛在电力物联网的特点

全面感知信息，通信方式灵活，面向具体服务，安全性高等都是泛在电力物联网的主要特点。全面感知信息是指泛在电力物联网内部传感器能够充分结合电力行业中的实际应用需求，在电力系统的各个角落进行布置或者把传感器设置于设备内部，让其实现全面感知的目标。因为电力系统在运行和调度过程中，需要保证信息能够实现快速准确地试试传递，这点也需要灵活的通信方式和数据融合为基础。数据的理解和转化就是讲一种数据包意义添加到具体的服务过程中，为此电力领域中的物联网需要以实际的应用服务为目标，对各种服务信息进行集中处理。电力系统的运行质量直接能够影响到社会的发展生产，为此也需要进一步提高泛在电力物联网的可靠性和安全性，提高隐私保护。泛在电力物联网中的各种信息流主要是以电力行业中的专用通信网络为主，当处在应急环境时，就可以选择使用公共通信网络。此外，泛在电力物联网还具备用户身份验证、识别和访问制度，各级别的工作人员所属的管理权限也各不相同。

4大数据处理方法

大数据处理技术可分析TB级或甚至PB级的大数据集。离线批处理数据处理通常是全功率和全面的，处理任意BI用例。对最新的数据执行实时处理，进行数据分析，以选择异常值，欺诈事务检测，安全监控等。解决大数据处理技术需要创新的算法和编程，而不是简单地添加硬件电源。广泛使用的解决方案是索引和分区数据以提供更好的访问。

4.1大数据挖掘算法

基础的数据库和共享数据库还有决策数据库是MMIS中的数据库当中的主要内容。决策树算法这种方法可以精准确并且高效的处理数据较大数量的数据，这是其对这些数据库的数据进行处理的原因，可以使用户在大量的数据里面快速的筛选出自己想要的数据。建立其他数据库的基础是各个子系统中业务的重要资产信息。通常共享数据库适用范围比较广，具备强综合性的优势，并且里面包括的数据种类也比较多。基础数据库让企业决策人进行决策执行，把常用数据进行计算。电力营销管理系统的核心就是数据库，各级MMIS经过利用物联网交换数据，用户在使用数据时，处理数据和操作的能力都会觉得有些困难。

4.2随机矩阵理论

使用决策树算法以后，可以让用户高效地把不同的数据种类按照一定的标准属性选择出来。在数据传输中，如果了解不同数据之间的关联性与关系，也就需要通过各类数据之间的关系进行不同电力营销之间的大数据的评估关系。需要更进一步对数据进行研究，因此引进了随机矩阵理论。文中设计的系统还能够统计，分析出不同地区的MMIS数据之间的关系，在运用随机矩阵理论以前应该列出相关矩阵公式。

5大数据技术的应用

5.1人工智能在大数据处理技术的帮助

人工智能在大数据处理技术这个领域也提供了很大的好处。人工智能的进步需要大量的数据才能正常运作，人工智能（Artificial Intelligence，AI）工具可以更好地查看数据，以查看数据集的哪些部分更有用，哪些价值偏低，可以优先处理掉。那么，我们就可以查询AI内容，对应的分析目的最有利，这是完整的数据集。

5.2可视化大数据处理技术

另一种可视化大数据处理技术也是比较高效且必要的。可视化是大数据分析的核心，它是有意义的方式把散落的数据聚合起来，同时也让底层模式浮出水面。在回答有关于销售业绩和目标效果的问题时，这些数据将是非常宝贵的证明。

5.3大数据处理技术可以获得的最大价值

明智的决策可以有效地减少资源浪费，同时节省工作时间，从而有效地提高工作效率。需要探究的重点是如何尽可能多地把数据收集过程自动化。无论是用于训练机器学习算法还是帮助人类做出更好的决策，知道要如何收集何种类型的数据，以及如何存储和处理它，都可以让我们从大数据处理技术中获得最大的价值。

6结论

泛在电力物联网的电力营销大数据处理方法核心内容是电力系统，同时也需要结合云平台，人工智能，智能传感器等各种先进的技术来形成一种多网交流的系统。在物联网技术的基础上建立了电力营销管理的系统，具有有利的效果。用户可以通过无线通信来实现与不同的移动营销平台的进行信息交互，取得数据的实时性得到了大幅的提升。在电力营销管理平台中，还可以使用数据挖掘算法来建立数据模型，利用决策树算法再对各个失去的MMIS库来进行采样学习，这样就可以让用户筛选数据的能力具有明显上升。软件平台还利用了随机矩阵理论方法来对MMIS数据进行分析，深化了数据的感官认知，使得用户发现MMIS数据的规律，也为用户使用MMIS时提供了技术方面的参考。

参考文献：

[1]严浚侨.基于大数据平台的电力营销信息化建设分析[J].科技创新导报,2020,17(19):130-132.

[2]刘安磊,王浩,徐冬冬,贾旭超,陈琳.反窃电检查中的电力营销大数据技术应用探讨[J].数字技术与应用,2020,38(06):84-85.

[3]宁元.大数据平台下的电力营销信息化建设研究[J].科技风,2020(15):112.

[4]陈海辉,林楚航,张曼.大数据环境下的电力营销信息化建设探讨[J].城市建设理论研究(电子版),2020(14):112.

[5]兰星.基于大数据的电力营销远程实时费控系统设计[J].装备维修技术,2020(02):367.

[6]江元,台树杰,陈彦雄.基于大数据的电力营销远程实时费控系统设计[J].自动化与仪器仪表,2020(03):212-215.

[7]胡如一,杨春晨,戚胡佳,丁雪花.基于电力营销大数据的数据融合共享平台研究与应用[J].工业控制计算机,2020,33(03):110-112.