基于大数据中台的电力营销信息化建设研究

基于大数据中台的电力营销信息化建设研究

周宇鑫

国网四川省电力公司德阳供电公司 四川 德阳 618000

摘要：当前，随着生产生活水平的不断提升，人们的日常用电量也愈发增加。对于电力企业来讲，最直接的影响就是需要处理大量的信息数据。不论是总体的用电数据测算还是每个用户用电潜能的预估，如果数据处理工作不到位，都会导致后期的营销工作丧失针对性，对用户产生不了吸引力，造成部分用户流失。因此，为了优化营销管理工作，电力企业必须关注数据处理环节的工作效果。基于此，本篇文章对大数据中台的电力营销信息化建设进行研究，以供参考。

关键词：大数据；电力营销；信息化建设

引言

伴随着我国电力体制的全面改革，使得国家进一步加大了电力市场的改革深入程度，同时越来越多的企业都逐步开展了智能化的改进，针对电力、电网当中的数据内容进行了深入加工以及处理。现阶段，电力营销信息系统的建设，可以有效推动电力企业的发展以及进步，电力营销当中过去经常面临诸多问题，无法实现数据的有效处理，因此就会导致无法对电网的运行进行客观分析。而电力营销信息平台的应用，则可有效解决上述问题。

1电力营销信息化建设的意义

电力营销主要是指电力企业根据市场需求变化而进行的一系列商业宣传活动，可以在满足人们日常使用需求的同时，进一步推动企业的经济发展。在信息化时代背景下，不同行业中各个层面的工作任务都有一定程度的融合，电力企业的营销工作也不例外，推动信息化建设对于电力营销工作来说具有多方面的现实意义。一是信息化建设以网络技术为基础。以互联网技术为背景的传播不仅速度更快，并且具备一定的交互性，受众能够进行实时参与，营销工作的开展更轻松。二是电力企业在营销过程中，会产生很多需要对数据信息进行整合和处理的问题。互联网的数据处理同样能够给企业的营销工作提供更精准的数据支持，提升信息处理的时效性，方便企业更及时地掌握市场动向和消费者需求。

2传统电力营销的弊端

现阶段，我国电力营销在发展过程中面临着非常多的困境，最为显著的一点就是传统电力营销的弊端没有完全消除，所以进行电力营销服务创新有着较大的难度。传统电力营销的服务方式是用户要到供电营业大厅进行各种用电业务的办理，虽然这能够在一定程度上保障业务处理的真实性与有效性，但是在各业务办理的过程中流程十分烦琐，若是用户遗漏任何一个证件都无法进行办理，需要不断往返营业厅，这必然会影响到业务处理的效率。同时，传统电力营销在业务变更处理中具有一定的主观性，业务人员的工作能力将会直接影响到业务处理的效率和质量，甚至一些专业能力相对较弱的业务人员将会对电力营销业务办理带来一定程度的负面影响。此外，传统电力营销业务没有意识到应用互联网信息技术的重要作用，一些数据信息的处理方式或用户用电能力分析等工作相对落后，无法满足社会发展的实际需求。

3大数据中台下电力营销的创新路径

3.1区块链技术的引入

为了保障电力营销系统的数据，可以实现安全稳定的运行，就需要保障在平台的搭建过程中，采用区块链技术，保障能够使区块链之间的不同节点，始终基于链条的方式，进行有效的连接。在这样的处理过程中，可以帮助数据能够实现多种不同类型的通讯，同时保障不同节点的运行中，基于这种链式的连接方式，全面地加强数据之间的信息交互程度。现阶段在对其区块链当中的信息平台，进行针对性的处理中，可以很好地在区块链当中，设置出不同的区块链节点，并保障在不同的节点当中，实现信息之间的交互处理。节点之间的信息交互，始终是一种并行的传输关系，在这样的区块链网络当中，就可以实现节点之间的信息交互，更加便捷和高效。区块链技术是一种全新的数据传输技术类型，该技术的使用过程中，采用的是分布式数据存储的方式，以此对节点进行数据方面的整合以及处理。在本文的研究过程中，采用的是区块链单元，因此在这样的处理过程中，主要是利用污染管理的部分管理模型，以此可以有效地避免受到人为因素的影响，进而极大地在管理环节，节省了大量的人力以及物力的资源投入量。构建出的区块链系统当中，还设置了加密单元。这是可以对数据信息进行针对性地加密处理的关键模块，进一步地提升了数据信息的安全性。例如对于明文数据的处理中，利用加密算法的方式，基本上采用的都是字母与数字的组合方式，这样才可以获取到登录的密码。而在使用这个设置的密码之后，只有对其密码进行正确的输入，才可以获得登录权限。而通过解密的科学合理使用，可以获得加密之后的密码信息。在当下进行节目预算的过程中，还设置出了信息，可以释放出单元，确保释放出重组的信息存放空间，实际应用的过程中，能够有效地对其单元增加量进行有效地控制以及处理，并保障在释放的过程中，全面的提升处理的整体效果。这样的技术使用下，极大地满足了现阶段对于电力营销管理的系统运行安全性考量，进一步地利用针对性的加密算法，全面提升信息数据处理的整体效率，避免受到一些不安全因素的影响，从而导致电力营销系统在运行中，出现一定的安全性漏洞，或者无法实现正确的数据处理以及分析。

3.2基于数据挖掘多层次细节分解的负荷序列聚类分析方法

数学方差属于分析配电网电力负荷序列特征十分常见的评价指标，其描述了配电网电力负荷序列针对于平均值的离散水平。因此，如果通过差分均方差分析负荷序列的非静止变动状况，那么均方差较大则代表曲线变动水平较高，否则，代表变动水平较低，其描述了非静态形状特征。本文把这个概念导入配电网电力负荷序列间的非静态形状特征，假定需要分析的两种配电网电力负荷序列依次为A1={a11,…,a1m}、A2={a21,…,a2m}的形状等效近似状况，其数据包括直流、交流测试数据、直流状态信息等。2）设置阈值e>0，具有配电网电力负荷序列A1、A2，差分序列是B，如果差分序列标准差β(B)

结束语

在大数据背景下，现代技术不断地革新和发展，也给予了电力营销工作新的契机，但是当前的信息化建设工作仍然存在着一定的问题。为了满足电力企业营销工作的需要，通过提高信息建设的重视程度、推进数据资源的整合、提升系统的安全管理、及时进行预测和反馈、创新网络软件的应用，运用大数据中台进行电力营销，优化电力营销工作的质量和效果，从而推动电力企业更加协调、长效地发展。

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