电力科技创新能力可视化模型

电力科技创新能力可视化模型

樊俏茹

内蒙古电力（集团）有限责任公司巴彦淖尔供电分公司 内蒙古巴彦淖尔015000

摘要：随着我国经济的快速发展和电力市场的不断壮大，电力科技创新能力日益成为行业竞争的核心要素。可视化模型作为一种有效的管理工具，能够直观地展示电力科技创新能力的现状和发展趋势。然而，在现有研究中，关于电力科技创新能力可视化模型的问题尚未得到充分探讨。

关键词：电力科技；创新能力；可视化

引言

电力科技创新能力可视化模型是对电力行业科技创新能力进行系统分析、评价和展示的一种方法。通过对电力科技创新能力的可视化，有助于提高行业内部对科技创新的认识，激发创新活力，提高创新效率，促进电力产业的可持续发展。

1电力科技创新能力可视化模型构建原理

（1）系统论原理：可视化模型应具有整体性、层次性、动态性和开放性，以体现电力科技创新能力的内在结构和演变规律。（2）信息论原理：可视化模型应充分挖掘和利用电力科技创新能力相关的各类信息，提高信息传输的效率和准确性。（3）控制论原理：可视化模型应具有反馈机制，以便对电力科技创新能力进行实时监控和调整。

2电力科技创新能力可视化模型的特点

2.1数据驱动

电力科技创新能力可视化模型以大量数据为基础，通过收集、整理和分析国内外电力行业的科技创新数据，为评估提供有力支持。特点如下：(1)数据来源丰富：涵盖政策法规、行业报告、企业年报、科研论文等多种数据来源，确保数据全面性。(2)数据实时更新：对数据进行定期更新，确保评估结果的时效性。(3)数据挖掘技术：运用大数据挖掘技术，深入挖掘数据背后的关联性和规律。

2.2多维度评估

电力科技创新能力可视化模型从多个维度对创新能力进行评估，全面揭示电力行业创新能力的现状。特点如下：(1)评估指标体系完善：构建包括技术创新、人才培养、政策环境、产业协同等多方面指标体系，确保评估的全面性。(2)评估方法科学：采用定量和定性相结合的评估方法，提高评估结果的准确性。(3)个性化定制：根据评估对象的特点，提供个性化的评估报告，指导创新发展。

2.3实时动态展示

电力科技创新能力可视化模型通过图表、动画等形式，实时动态展示评估结果，便于各方了解电力行业创新能力的动态变化。特点如下：(1)展示形式多样：运用图表、地图、时间轴等多种形式，直观展示评估结果。(2)交互体验良好：提供丰富的交互功能，用户可自由定制查看方式，提高使用体验。(3)预警机制：对创新能力薄弱环节进行预警，为政策制定提供参考。

2.4智能化分析

电力科技创新能力可视化模型运用人工智能技术，实现对评估数据的智能分析。特点如下：(1)预测分析：基于历史数据和现有趋势，对未来电力行业创新能力进行预测。(2)关联分析：挖掘数据间的关联性，发现影响电力行业创新能力的关键因素。(3)智能推荐：根据评估结果，为创新主体提供个性化的政策建议和发展路径。

3电力科技创新能力可视化模型构建方法

（1）指标体系构建：从技术创新能力、科技创新环境、科技创新成果三个维度出发，构建一套全面、科学的电力科技创新能力评价指标体系。（2）数据采集与处理：收集电力行业相关数据，进行数据清洗、处理和规范化，为可视化模型提供基础数据支持。（3）图形化表达：采用图形化表达方式，将电力科技创新能力各项指标直观地展示出来，便于理解和分析。（4）动态演化分析：通过时间序列分析、趋势预测等方法，展示电力科技创新能力的变化趋势，以揭示行业发展规律。

4电力科技创新能力可视化模型中存在的问题

4.1数据采集与处理方面的问题

（1）数据来源单一，缺乏全面性。现有研究中的数据主要来源于企业内部，较少涉及行业整体和市场环境等方面的数据，导致可视化模型反映的不够全面。（2）数据更新不及时。部分研究在构建可视化模型时使用的数据并非最新数据，可能导致模型结果失去现实意义。（3）数据质量参差不齐。部分数据采集过程中可能存在缺失值、异常值等问题，影响可视化模型的准确性。

4.2模型选择与构建方面的问题

在电力科技创新能力可视化模型的构建过程中，模型选择与构建是关键环节。目前存在以下问题：（1）模型种类单一。现有研究中关于电力科技创新能力可视化模型的构建，较多采用单一统计模型，如线性回归模型、时间序列模型等，缺乏对多种模型的综合运用，限制了模型的解释力和预测能力。（2）模型参数估计方法不够精确。部分研究在模型参数估计过程中，采用最小二乘法等传统方法，未能充分考虑数据特点，导致模型参数估计精度不高。

4.3可视化方法与应用方面的问题

在电力科技创新能力可视化模型的应用过程中，可视化方法的选择与实施至关重要。目前存在以下问题：（1）可视化方法过于简单。部分研究中采用的传统可视化方法较为简单，难以直观地展示电力科技创新能力的复杂关系和动态变化。（2）可视化工具不够智能化。现有研究中较少采用智能化可视化工具，如数据挖掘、机器学习等技术，以提高可视化模型的自适应性和智能化水平。

4.4模型评估与优化方面的问题

在电力科技创新能力可视化模型的应用过程中，模型评估与优化是确保模型有效性的关键。目前存在以下问题：（1）模型评估指标不全面。部分研究在评估可视化模型时，仅关注预测精度等指标，较少考虑模型在其他方面的性能，如泛化能力、稳定性等。（2）模型优化不足。现有研究中关于可视化模型的优化，主要集中在调整模型参数等方面，较少从数据、模型结构等多方面进行综合优化。

5电力科技创新能力可视化模型构建策略

（1）确立模型目标：在构建电力科技创新能力可视化模型时，首先需要明确模型的目标，如评估企业科技创新能力、分析产业技术创新趋势等。明确目标有助于为后续模型构建提供方向。（2）确定评估维度：根据电力科技创新的特点和需求，选取合适的评估维度，如技术研发能力、创新环境、创新成果等。评估维度的全面性有助于提高模型的准确性。（3）数据收集与处理：收集与电力科技创新能力相关的数据，如企业研发投入、专利申请数量、科技成果转化率等。在收集数据的基础上，对数据进行处理，如去除异常值、填补缺失值等，以提高数据质量。（4）选择可视化方法：根据模型需求和数据特点，选择合适的可视化方法，如柱状图、折线图、散点图等。合理选择可视化方法有助于提升模型的表达效果。（5）设计交互界面：为用户提供便捷的交互界面，使用户能够轻松地查看和分析可视化结果。交互界面应包括数据展示区、分析工具区、参数调整区等，以满足不同用户的需求。（6）持续优化与更新：随着电力科技创新能力的不断发展，应及时更新模型数据和可视化方法，以保持模型的实用性和有效性。此外，可通过用户反馈机制，不断优化模型功能和界面设计。

结语

电力科技创新能力可视化模型是一种有效的电力行业科技创新能力评价与分析方法。通过对电力科技创新能力的可视化展示，有助于各方更好地认识和把握电力行业发展趋势，提高创新能力和创新效率，促进电力产业的可持续发展。未来，随着大数据、人工智能等技术的发展，电力科技创新能力可视化模型将不断完善和优化，为电力行业科技创新提供更有力的支持。

参考文献

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［2］任磊，杜一，马帅，张小龙，等.大数据可视分析综述［J］.软件学报，2019，25（9）：1909-1936.

［3］陆晓岚.浅析电力业务数据中心的动态可视化应用［J］.中国管理信息化，2019，23（23）：101-103.