大数据平台下的电力营销信息化建设探究_5

大数据平台下的电力营销信息化建设探究

发布时间：2022-04-06T08:48:58.752Z 来源：《城镇建设》2021年第33期作者：王瑞萍

[导读] 随着科学技术的不断创新，在各领域广泛的应用

王瑞萍

国网山西省电力公司太原供电公司山西省太原市 030000

摘要：随着科学技术的不断创新，在各领域广泛的应用，企业本身的运营管理也发生了巨大的改变。电力企业内部当中,电力营销可以帮助企业在市场竞争当中取得一定的优势,对于电力企业来说可以得到持续化的有效发展,不断的推动电力营销信息化的建设过程,最终实现电力大数据信息化的营销模式构建。在此种情况下,电力企业需要紧跟时代步伐,构建出大数据的管理中心,实现信息化的运营模式。我国的电力企业营销信息化建设的过程当中,缺乏对营销数据的整体挖掘和分析,因此对于潜在的问题没有办法在第一时间内进行针对性的处理,带来了一定的阻碍制约问题。

关键词：大数据平台；电力营销；信息化建设

引言

电子信息技术的不断发展，各种先进技术手段和科学管理方法被广泛应用到各行各业的工作中，整个社会被注入了蓬勃的生命力。在这种背景下，探讨电力营销的发展要点，有助于企业更新营销策略，进行适应时代背景的信息化建设，在愈发激烈的市场竞争中取得优势地位，扩大经济效益。

1大数据环境下电力营销信息化的必要性

1.1达到更高的客户标准

在市场营销领域，根据客户个性进行差异化营销一直是一个较为重要的板块，但在实际应用中很难实现预期效果，这主要是因为客户信息多且杂，传统的信息管理方法没有办法完成对信息的有效处理，也就导致个性化营销一直存在于理论中。在大数据的背景下，制约差异性营销的重要信息处理问题已经被解决，电力企业可以通过电力消费记录、投诉建议以及电话咨询等方式收集客户的基本资料，利用企业的大数据平台分析客户的消费习惯、消费偏好以及敏感标签等，描绘出相关的用户画像，进而进行有针对性的电力营销服务，带给客户更好的用户体验。

1.2实现电费回收低风险

电力企业的本质为企业，因此电费回收作为可以直接影响企业经济收益的重要进项，企业应该给予一定的重视。在传统的风险评估中，企业只能根据外在的信息判断用户的电力信用等级，这一举措为电费回收带来一定的风险。在大数据的时代背景下，电力企业可以借助大数据平台来判断相关人员的电费回收风险，详细理清其承担电费的能力以及偿还的主观意愿等。具体来说，当前评估电费回收风险的对策有定性与定量两种，通过在电力大数据平台分析客户的信息档案，评估客户的真实电力信用等级，可以有效降低客户拒还的风险，保障企业的经济收益。

2电力营销的发展现状及问题分析

2.1用户需求不断增加

在智能化普及迅速的新时代里，很多企事业单位、家庭及个人等都对电力的使用表现出很强烈的需求性。在企业当中，供电需求量非常大，各个部门都需要使用不同程度的电力来运行相应的系统，从而能够使一些相对复杂的工作流程变得更简化，特别是在一些建筑工程、道路工程等的施工当中，一些大型的机械装备耗电量较大，而为了降低企业的生产成本，需要储备一定的电量来维持正常的工作。

2.2供电调配跨度较大

电力需求容易随着人口数量的变化而发生变化，在地域上具有很明显的差异，在人口集中的地区往往用电量较大，供电能够相对及时，而人口较少的地区往往容易出现供电不及时或供电困难的情况。在电力供应上，电力企业积极响应国家号召，将东部地区丰富的电力往西部地区进行输送，帮助人口密度小的城镇维持基本的用电需求，从而能够间接地促进这些地区实现相应的发展与创新创造。然而，由于地域横跨的幅度较大，不仅需要克服地形地势、自然气象、交通条件等因素可能带来的障碍，安全地将电力供应送达目标地区，容易对电力的运送造成一定的困难，对电力营销也带来了一定的挑战，在处理数据等方面需要满足更高的要求，从而可能会增加供电系统在运行过程中可能造成的经济损失。

3大数据平台下的电力营销信息化建设要点分析

3.1加快大数据平台建设

大数据平台是处理并利用大数据的基础，想要建设大数据处理平台，可以从以下几个方面入手：①根据企业需要用到的数据特点，选择多种类型的大数据处理技术。一般来说，电力企业会用到的大数据处理技术包括分布式计算技术、内存计算技术以及流处理技术三种。其中，分布式计算适用于海量数据分析，流处理技术具有不会影响数据处理效率的特点，因此常应用于实时性数据的处理，最后内存计算技术则被应用于实时数据的高效处理中。值得注意的是，不同类型的大数据处理技术的差异较大，需要针对性地使用；②归类收集到的多种数据。电力企业营销的信息化工作涉及大量庞杂的用户资料，因此需要对数据进行汇总、归类处理，才能提升总体工作的效率与质量；

③汇总数据分析的结果。在各类型的数据处理完成后，需要利用一定的技术手段进行汇总，确保信息的综合使用；④将数据进行可视化处理。可视化处理指的是将信息图表化，借助图表的特点更好地展示数据。

3.2电力营销数据处理和分析

对于电力营销的数据方面,包含多个类型,比如时序数据、时空数据、流数据等。时序数据当中,可以记录用户的基础信息,比如用户的地址电话以及电力用电量等,时空数据,可以为电力企业的电网来提供出优质的架构和资源的分配状态。对于流数据来说,具备快速持续的特点,对电力营销的数据分析之前,首先,对数据做出预处理,在这个部分当中,可以利用Z-score标准来进行数据的优化,对数据进行分布确定,对于数据的标准差和均值进行规划范的处理,对电力营销大数据做出处理和计算的过程当中,针对于不同的数据处理需要采用数据模式来进行处理,根据数据类型和用途实现共同的协作。其次,在MapReduce的功能当中,可以实现营销数据的处理,其中涉及到了底层文件的存储系统,对于任务执

行的过程当中,可以利用TaskTracker的心跳方式对自身的资源使用状况和任务运行进度来进行发送。最后,在对电力营销数据挖掘和价值提升的过程当中,需要利用关联规则、聚类分析、统计分析、贝叶斯网络、神经网络、回归分析等方式来发现数据当中隐藏的信息,以此来完成用电负荷、客户需求、电路线损的预测等工作,对于数据价值的提升也可以得到最大限度的提升。

3.3加强配网停电管理优化

配网停电在实际中，一般包括：临时停电、限电以及内部或外部故障停电等相关内容。利用大数据能够有效分析停电区域的停电原因及相应的故障停电等问题，进而从根本上降低经济损失。通过系统地分析电网运行及具体的设备检修状况，可根据停电损失以及实际用户数量等关键的衡量指标，提出多个电网综合停电方案的备选方案。比选出电网停电的最优解决方案，将资源进行合理优化与配置，进一步完善电网综合停电的精细化管理。此外，通过分析停电管理的实际状况及需求，进一步优化电网停电管理的多元化目标，以各种信息数据为决策依据，做好工作量整体均衡性及经济、可靠性的相关分析，合理设置相关的目标参数，力求为可视化场景提供有效支持。

结语

综上所述,现代化信息技术的发展促进了互联网和电网的联合建设发展,在大数据技术的运营下,对于电力营销大数据平台的建设实现营销模式的有效转变,创新其营销管理的方式。现阶段当中,数据驱动营销管理模式下的电力营销还未完全实现,但是随着电力营销信息化水平的不断提升,大数据可以实现电力营销管理新活力的注入和增加,最终为电力企业的营销工作效率得到促进和提升,实现营销服务水平的支撑建设。

参考文献

[1]邹立威.大数据环境下的电力营销信息化建设研究[J].中国新通信,2020(1):64.

[2]郑颖.浅谈大数据环境下电力营销信息化建设[J].中国设备工程,2021(24):172-173.