灌南供电大数据分析平台项目方案
供电大数据分析平台项目方案
随着技术的不断发展，需要关注 新技术的发展动态，及时更新平 台技术，以保持平台的先进性和 竞争力。
实施风险
项目延期
由于供电大数据分析平台项目的复杂性，可能出现项目进度延期的情况。为应 对此风险，需要制定详细的项目计划，并加强项目进度管理。
资源不足
项目实施过程中可能会遇到人力资源、设备等资源不足的情况，影响项目的实 施进度和效果。因此，需要提前规划和调配资源，确保资源的充足和合理利用 。
数据来源与类型
• 用户反馈数据：通过供电服务热线、APP等途径收集的用 户反馈信息。
数据来源与类型
01
数据类型
02
时序数据：智能电表数据和天气数据都属 于时序数据，随时间变化而变化。
03
结构化数据：用户反馈数据通常以结构化 的形式存储，如文本、数字等。
04
非结构化数据：用户反馈数据中可能包含 图片、视频等非结构化数据。
社会责任
积极参与社会公益事业， 履行社会责任，推动社会 可持续发展。
社会效益分析
促进经济发展
供电大数据分析平台项目有助于 保障电力供应的稳定性和可靠性
，为经济发展提供有力支撑。
提高生活质量
电力是现代社会运转的基础，供 电大数据分析平台项目能够保障 居民用电需求，提高生活质量。
推动科技创新
供电大数据分析平台项目涉及到 先进的大数据分析技术，能够推
负责从各种数据源中采集和汇总供电 相关数据，包括电力生产、电力消费 、设备状态等数据。
03
数据处理层
对采集的数据进行清洗、整合、转换 等处理，为数据分析提供高质量的数 据集。
05
04
数据分析层
基于处理后的数据，利用统计分析、 机器学习等方法进行深入分析，挖掘 数据中的价值。
供电大数据分析平台项目方案
THANKS
《供电大数据分析平台项目方案》
xx年xx月xx日
目录
• 项目背景 • 项目目标与实施策略 • 大数据分析平台设计 • 大数据安全与隐私保护 • 项目管理与实施计划 • 大数据应用场景与价值
01
项目背景
供电大数据的重要性
供电行业是大数据产生的重要源头之一，其数据量随着智能 电网的建设不断增长。
供电大数据对电力生产、传输、消费等各环节均有重要的指 导意义，可有效提升电力行业的运营效率和服务水平。
安全监控
对系统进行实时安全监控，及时发现和处理异常行为和安全事件，确保系统 的安全稳定运行。
05
项目管理与实施计划
项目管理与协调
制定详细的项目管理计划
包括项目目标、范围、进度、预算、质量等关键要素。
建立有效的沟通机制
包括定期会议、进度报告、风险报告等，确保信息畅通，及时解决问题。
强调团队协调合作
优化资源配置，降低运营成本，提 升供电企业的整体竞争力。
实施策略与技术
采用分布式架构，基于云计算平台，实现数据的 高效存储和处理。
结合电力行业的实际需求，定制化开发数据分析 和可视化工具，为电力公司和用户提供直观、准 确的分析结果。
引入先进的大数据技术，包括数据挖掘、机器学 习和人工智能等，对海量数据进行实时分析和预 测。
利用分布式计算框架，提高数据处理能力和计 算效率。
3
并行处理
采用并行处理机制，提高数据处理速度和响应 时间。
04
大数据安全与隐私保护
数据安全与加密技术
数据加密
采用先进的加密技术，对敏感数据和重要数据进行加密存储和传输，保障数据的 安全性和完整性。
数据中心供配电解决方案
数据中心供配电解决方案在当今数字化时代，数据中心已成为企业运营和社会发展的核心基础设施。
而稳定可靠的供配电系统则是保障数据中心正常运行的关键。
一个良好的数据中心供配电解决方案不仅要满足当前的业务需求，还要具备可扩展性和高可用性，以应对未来不断增长的业务压力。
一、数据中心供配电系统的重要性数据中心承载着大量的服务器、存储设备和网络设备，这些设备的正常运行对于企业的业务连续性至关重要。
供配电系统作为数据中心的动力源泉，其稳定性和可靠性直接影响到数据中心的运行效率和服务质量。
一旦供配电系统出现故障，可能会导致数据丢失、业务中断，给企业带来巨大的经济损失和声誉损害。
二、数据中心供配电系统的需求分析1、高可靠性数据中心的业务通常不能容忍任何停电事件，因此供配电系统必须具备极高的可靠性。
这通常需要采用冗余设计，如冗余的电源模块、UPS（不间断电源）系统和备用发电机等。
2、高可用性数据中心需要保证 24×7 的不间断运行，因此供配电系统的可用性要求非常高。
这意味着系统中的设备需要易于维护和更换，并且能够在故障发生时快速恢复。
3、可扩展性随着业务的增长，数据中心的设备数量和电力需求也会不断增加。
供配电系统必须具备良好的可扩展性，能够方便地增加电源容量和供电回路。
4、高效节能数据中心的能耗巨大，供配电系统的效率直接影响到整个数据中心的能耗水平。
因此，需要采用高效的电源设备和节能技术，降低系统的运行成本。
三、数据中心供配电系统的组成1、市电接入市电是数据中心的主要电源来源。
通常会接入两路或多路市电，以提高供电的可靠性。
市电经过变压器降压后，进入配电柜进行分配。
2、变压器变压器用于将市电的高电压转换为适合数据中心设备使用的低电压，如 400V 或 220V。
3、配电柜配电柜用于对市电和备用电源进行分配和控制，包括进线柜、出线柜、联络柜等。
4、 UPS 系统UPS 系统用于在市电中断时为数据中心设备提供不间断的电源。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析1. 引言1.1 研究背景智慧电厂一体化大数据平台是近年来随着信息技术的快速发展而逐渐兴起的新型管理模式。
在传统电厂中，数据的采集、分析和应用一直是一个相对分散和粗放的过程，导致了能源资源的低效利用和管理的不便。
而随着大数据技术的发展，智慧电厂一体化大数据平台应运而生，通过各种数据的集成和分析，为电厂的管理、运行和决策提供了更为科学和精准的支持。
研究背景：随着全球经济的快速发展，电力行业作为基础产业之一，扮演着至关重要的角色。
传统的电厂管理方式在面对日益复杂的市场需求和竞争压力时已显现出了瓶颈。
数据量庞大、种类复杂的电厂运行数据，如果无法有效地被采集、整合和分析，将无法为电厂管理者提供及时、准确的决策支持，影响电厂的运行效率和经济效益。
研究智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用，对于提高电厂管理水平、优化资源配置、提升运行效率具有重要的现实意义和深远的发展价值。
本文将围绕智慧电厂一体化大数据平台的概念、关键技术、应用场景和发展趋势展开深入分析，旨在探讨如何借助大数据技术实现智慧电厂的智能化管理，推动电力行业的可持续发展。
1.2 研究目的智慧电厂一体化大数据平台作为能源行业数字化转型的重要一环，其关键技术及应用分析对于推动能源行业的发展具有重要意义。
本文旨在深入探讨智慧电厂一体化大数据平台的关键技术，并分析其在能源行业中的应用场景，以及通过案例分析展现其具体实践效果。
本文还将对智慧电厂一体化大数据平台的未来发展趋势进行展望，总结其目前面临的挑战与问题，并提出未来研究方向，以及探讨其在能源行业中的意义与价值。
通过此研究，旨在为推动能源行业数字化转型，提升能源行业的智能化水平，提供理论与实践参考，并促进智慧电厂一体化大数据平台在能源领域的广泛应用与发展。
2. 正文2.1 智慧电厂一体化大数据平台概述智慧电厂一体化大数据平台是指利用先进的信息技术和大数据分析手段，对电厂的运营数据、生产数据和设备状态进行全面监测、分析和优化的集成平台。
电力公司大数据分析平台项目的构建方案
信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald15大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的出现对国家经济发展和企业转型带来深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代，因为随着信息网络和物联网技术的不断发展，会产生出越来越多庞大数据，此时的大数据处理正是应势而生。
1 项目简介四川省电力公司眉山公司也将在自建的大数据分析平台中，充分调动平台的能动性及数据分析能力，将传统的行业信息收集，转换为具有分析性，前瞻性的数据集成平台。
系统通过将公司过往及未来的运维、施工等数据进行统一收录，通过数据挖掘等方式分析公司的运作模式的优劣，以数据引导的方式为公司提供更具有市场竞争力的产品和管理模式。
2 项目整体框架该课题通过建立一套平台信息收集的方式，将目前眉山电力公司过往的运维、管理、施工等数据进行统一录入。
通过数据的录入/导入等方式将已入库的数据进行数据分析及挖掘，并以图表、文字报表、数据分析说明等方式展现给管理机关。
2.1 系统技术架构见图1。
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2015.33.015电力公司大数据分析平台项目的构建方案应泽贵(国网四川省电力公司技能培训中心 四川成都 610000)摘 要：随着电力行业技术的不断创新，为了能列好的服务于电力行业，该公司将采用目前市面最为成熟的B/S Hadoop系统框架建立大数据分析平台。
通过PI、WEB服务、中间件、多元适配器等主流技术充分保障项目的市场先进性以及在同行业中同类产品的领导地位。
关键词：电力公司 大数据分析 项目方案中图分类号：F426.61文献标识码：A文章编号：1674-098X(2015)11(c)-0015-03图1 系统开发框架图信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald162.1.1 框架描述。
【全文】智慧电力大数据解决方案PPT
攻击技术
攻击方式
被动攻击
监事信息流
主动攻击
修改和创建数据流
物理临近攻击
物理接近网络、系统和设备
内部人员攻击
被授权人员攻击
分发攻击
加入恶意程序代码或硬件
防护技术
特点
可防护的攻击技术
（三）适应发用电多样化的发展要求通过建设坚强智能电网，实现各类集中/分布式电源、储能装置和用电设施并网接入标准化和电网运行控制智能化，提高电力系统资产的运营效益和全社会的能源效率，促进经济社会的可持续发展。
（二）应对资源环境问题带来的挑战通过建设坚强智能电网，实现可再生能源集约化开发、大规模、远距离输送和高效利用，改善能源结构，促进资源节约型、环境友好型社会建设。
2 . 发展背景
在2009年哥本哈根国际气候大会上，中国宣布到2020年单位GDP能耗下降40％至45％，新能源在一次能源的比例将达到15％。对一个发展中国家而言，任务相当艰巨。
因此，能打通新能源发展瓶颈的智能电网将成为重点发展方向。一位业内人士说：“中国政府高层在推动智能电网发展上是下了很大决心的，实际进度也是很快的，在理论上也完全不落后美国。”
过度页
智慧电网信息化
1、信息共享2、高效存储
3、网络安全4、运营管理
5，监控管理
1、信息共享
1、信息共享
IP呼叫中心
智能视
DA系统提高电力质量、节省电能
无线监控
语音、视频、GIS等多媒体可视化调度变电站、供电大楼无线视频监控
应急指挥
AMI
AMI系统节省经营成本、减少电能浪费
智慧热力集中供暖大数据管控平台建设方案
研究不足与展望
技术创新空间
尽管已取得显著成果，但大数据技术在热力供暖领域的应用仍有很大的创新空间，如数据挖掘、人工智能等技术的进一步应 用将为行业带来更大效益。
行业标准待完善
目前大数据管控平台的建设尚未形成行业标准，未来需要进一步加强与同行业的交流合作，共同推动行业标准的制定与推 广。
推广应用前景
04
软件系统设计
数据采集与存储设计
数据采集
平台将通过物联网技术，实时从热力站、热网和用户端采集数据，包括温度、压力、流量等热力相关数据，以 及环境数据如天气、湿度等。
数据存储
采用分布式存储架构，将采集的数据存储在可靠的存储设备中，同时实现数据的备份和恢复，确保数据的安全 性和完整性。
数据处理与分析设计
服务器及存储设备方案
服务器选型
选择性能稳定、可靠性高、扩展性好的服务器，同时考虑多核处 理器、大容量内存、高速存储等配置。
存储设备选型
选择高效、可扩展的存储设备，如分布式存储系统或高性能SAN 存储等，以满足数据存储和管理的要求。
服务器及存储设备布局
根据业务需求和数据中心架构，合理布局服务器和存储设备，提 高整体性能和可用性。
03
硬件基础设施建设
数据中心建设方案
数据中心选址
选择地理位置优越、交通便利、电力供应稳定、安全可靠的数据 中心，同时考虑与业务需求相匹配的规模和容量。
数据中心架构设计
采用模块化、标准化、高可用性的设计原则，确保数据中心具备 高效、灵活、可扩展的特性。
计算资源规划
根据业务需求，规划合理的计算资源，包括处理器、内存、存储 等，以满足数据处理和分析的需求。
项目推广应用前景分析
01
智慧电力大数据平台建设及应用方案
大数据 云平台
目 录
1. 2. 建设背景和需求分析 电力行业大数据解决方案
Contents
Part 1
建设背景和需求分析
大数据推动电力行业的变革
电力大数据是能源变革中电力工业技术革新的必然过程，而不是简单的技术范畴。电力大数据不仅仅是技 术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代下发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一 代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。
丰富社
会效益
丰富增 值服务
提供经 济指导
电力行业当前问题暨大数据应用场景
电力行业信息化历程
电力行业中数据量的增长也呈现出相似的态势。近几年，电力行业信息化也得到了长足的发展，我国 电力企业信息化起源于 20 世纪60 年代，从初始电力生产自动化到 80 年代以财务电算化为代表的管理 信息化建设，再到近年大规模的企业信息化建设，特别伴随着下一代智能化电网的全面建设，以物联网 和云计算为代表的新一代 IT 技术在电力行业中的广泛应用，电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的 规模。从长远来看，作为中国经济社会发展的“晴雨表”，电力数据以其与经济发展紧密而广泛的联系， 将会呈现出无以伦比的正外部性，对我国经济社会发展以至人类社会进步也将形成更为强大的推动力。
采集点越来越多，常规 的调度自动化系统数十 万点配用电、数据中心 将达到百万甚至千万级
用户智能电表推行后， 对每家每户的实时用电 状态数据监控，数据量 将剧增
电力数据价值
基于大数据的电力行业优化
支持基 建决策
- 对内：优化管控模式
大数据技术有助于电力企业基础设施 利用大数据技术加速电力企业智能化 选址、建设的决策。例如丹麦风电公 控制的步伐，促进智能电网的发展。 司VESTAS计划将全球天气系统数据与 例如，通过为电力基础设施布置传感 一方面，通过使用电力企业庞大的历 公司发电机数据结合，利用气温、气 器，动态监控设施运行状况，并基于 史销量数据，进行用户用电行为分析 压、空气湿度、空气沉淀物、风向、 大数据分析挖掘理念和可视化展现技 和用户市场细分，使管理者能有针对 风速等数据以及公司历史数据，通过 术手段，采用集成了在线检测、视频 性地优化营销组织，改善服务模式。 使用超级计算机及大数据模型解决方 监控、应急指挥、检修查询等功能的 另一方面，通过与外界数据的交换， 案，来支持其风力发电机的选址，以 “智能在线监控与可视化调度管理系 挖掘用户用电与电价、天气、交通等 充分利用风速、风力、气流等因素达 统”，有效改变运维方式，从萌芽阶 因素所隐藏的关联关系，完善用户用 到最大发电量，并减少能源成本。此 段消除部分运维故障，实现运维智能 电需求预测模型，进而为各级决策者 外， VESTAS还将添加全球森林砍伐追 整合电力行业生产、运营、销售、管 化。 提供多维、直观、全面、深入的预测 踪图、卫星图像、地理数据以及月相 理的数据，实现电力发电、输电、变 数据，主动把握市场动态。 与潮汐数据，以便更好地支持基础建 电、配电、用电、调度全环节数据共 设的决策。 享，以用电需求预测为驱动优化资源 配置，协调电力生产、运维、销售的 管理，提升生产效率和资源利用率。 此外，电力企业各部门数据的集成将 优化内部信息沟通，使财务、人事等 工作的开展更顺畅，有助于企业实行 精细化运营管理，提高集团管控水平。
智慧电力大数据平台建设及应用方案
采集点越来越多，常规的 调度自动化系统数十万点 配用电、数据中心将达到 百万甚至千万级
用户智能电表推行后，对 每家每户的实时用电状态 数据监控，数据量将剧增
数据量爆发式增长
当前数据量级已经每日达到TB级，智能电网的大幅推进后，每日数据量将达到百TB级， 传统的数据处理模式（关系型数据库模式），已经无法满足海量和高效处理的需求，只有 采用大数据处理模式，才能实现低成本，海量、高性能数据的处理！
核心主线
重塑电力核心价值
转变电力发展方式
重塑电力核心价值
中国电力工业长期秉承“以计划为驱动、以电力生产为中心”的价值观念，重视企业价值和客户价值的实现，
却在一定程度上忽视了社会效益，缺乏双向互动，导致电力供需的单方向传递，使得社会资源对电力工业的反馈促进很难实 现。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘和满足，重塑中国电力工业核心价值，驱动电力企业从
丰富社会 效益
用电数据是一个地区经济运行的“风向 标”，可作为投资决策者的参考依据。美 国加州大学洛杉矶分校的研究者根据大数 据理论，将人口调查信息、电力企业提供 的用户实时用电信息和地理、气象等信息 全部整合，设计了一款“电力地图”。该 图以街区为单位，可以反映各时刻的用电 量，并可将用电量与人的平均收入、建筑 类型等信息进行比照。通过完善“电力地 图”，能更准确地反应该区经济状况及各 群体的行为习惯，以辅助投资者的决策， 也可为城市和电网规划提供基础依据。
初始电力生产自动化
电力财务电算化
智能电网
时间：20 世纪60 年代
时间：20 世纪80 年代
时间：21世纪10 年代
电网数据处理面临的问题及应对 – 数据量 剧增
为了真实地记录生产运行 的每一个细节，完整地反 映生产运行过程，应用提 出了“实时变化采样”的 迫切需求；
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析智慧电厂一体化大数据平台是指将电厂运营中产生的各类数据进行采集、存储、分析和应用的平台。
它通过对电厂的数据进行深度挖掘和分析，实现对电厂运营管理和优化的支持，提升电厂的运行效率和经济性。
下面将对智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用进行分析。
智慧电厂一体化大数据平台的关键技术之一是数据采集和存储技术。
数据采集是指对电厂运行时生成的各种数据进行实时采集和传输，其中包括电厂设备的传感器数据、生产数据、能源消耗数据等。
数据采集技术要求高速、高稳定性和高可靠性，实现数据的实时采集和传输。
数据存储技术是指对采集到的大量数据进行存储和管理，包括数据的存储结构和算法设计。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统等。
智慧电厂一体化大数据平台的关键技术之二是数据挖掘和分析技术。
数据挖掘和分析是指对电厂的数据进行分析和建模，提取其中的规律和知识，为电厂运营管理提供支持。
数据挖掘和分析技术主要包括数据清洗和预处理、特征选择和提取、数据建模和算法等。
通过数据挖掘和分析，可以实现对电厂运行状态的监测和预测，为电厂的决策提供科学依据。
智慧电厂一体化大数据平台的关键技术之三是数据可视化和应用技术。
数据可视化是指将采集和分析得到的数据以直观的图表或图形的方式展示出来，使用户更容易理解和使用。
数据可视化技术主要包括数据图表设计、交互式数据可视化等。
应用技术是指将数据分析的结果应用到电厂运营管理中，例如通过数据分析结果实现电厂设备的故障预测和维修优化，实现电厂运行的智能化和自动化。
智慧电厂一体化大数据平台的应用可以提升电厂的运行效率和经济性。
通过对电厂数据的实时采集和分析，可以实现对电厂运行状态的实时监测和预测，及时发现和解决问题，提高设备的利用率和可靠性。
通过对电厂数据的挖掘和分析，可以识别出电厂运营中存在的潜在问题和隐患，为决策者提供科学依据，优化电厂的运营管理。
通过数据可视化和应用技术，可以提供直观的数据展示和操作界面，使用户更方便地进行电厂运营管理和决策，提高管理效率。
基于大数据的供电服务指挥平台建设分析与应用
基于大数据的供电服务指挥平台建设分析与应用近几年来，随着我国经济的飞速发展，电力行业也迅速发展起来。
尤其是近些年在信息时代的发展之下，国家电网公司在日常工作过程中的业务数据量也在不断地增多，使得整个企业在进行信息资源的整合过程中遇到了更大的困难。
因此，本文就当前大数据发展背景之下電力企业如何灵活运用大数据思维提供更加优质的供电服务展开探讨。
以期在今后的企业发展规划中，起到一定的借鉴和学习作用。
标签：大数据;供电服务;指挥平台建设引言当前我们所处的时代，称之为信息时代，也称作大数据时代。
在这样的时代发展背景之下，信息和信息管理以及信息运用技术就成为一个企业或单位发展的重中之重。
因此，不管是在何种行业，信息早已成为一个企业极为重要的资源。
1大数据思维之下供电企业优质服务的意义1.1提高企业的经济效益电力企业作为一种资源供给型企业，除了要为用户提供优质和稳定的电力输送，还应该在物质保障的基础之上为用户提供更为完善的服务。
在如今的市场经济发展情况下，大众对于产品的使用体验和服务极为重视，如果供电企业之将自身的发展目标停留在保证电力供给方面，就有可能会造成用户使用体验和服务体验降低，从而影响到企业整体的效益。
除此之外，在如今的大数据发展背景之下，一个企业整体的服务水平也将会逐渐地成为企业综合竞争力的一个重要的体现方面，优质的服务会为企业带来更好的市场接受程度以及更为良好的市场销售环境。
企业在发展的过程中，其自身的稳定发展会与企业的管理者有着极大的关系。
因此，企业只有从管理层就明确发展目标和方向，坚定信念，从上到下的重视企业的服务质量，以及结合大数据进行更加优质服务的思维。
只有这样才能使得企业在今后的发展过程中能够获得更大的市场接受程度，使得企业能够更加稳定、高效的发展。
1.2优质的服务是企业实现可持续发展的根本途径在如今的时代发展背景之下，可持续发展已经成为各个行业领域不可忽视的发展根本原则。
可持续的发展思想强调能够将产业发展同时代发展有机的结合在一起，在能够满足当下需求的同时，为今后未来的发展做出充足的保障。
大数据在供电企业运营监控中的应用研究
大数据在供电企业运营监控中的应用研究1. 引言1.1 背景介绍随着信息化技术的飞速发展，大数据技术在各个行业中的应用备受关注。
作为基础设施行业之一的供电企业，在日常运营监控中也开始逐渐引入大数据技术，以提高运营效率和服务水平。
传统的供电企业运营监控主要依赖于手动录入和分析数据，存在数据量大、数据来源多样、数据处理效率低等问题，难以满足快速发展的需求。
为了解决这些问题，大数据技术应运而生。
大数据技术可以快速处理海量数据，并通过数据挖掘和分析技术，挖掘出其中隐藏的规律和价值。
在供电企业运营监控中引入大数据技术，有助于提高数据处理效率、优化运营管理、降低运营成本，从而提升企业的竞争力和服务水平。
本文旨在探讨大数据在供电企业运营监控中的应用研究，为进一步推动供电企业信息化发展提供参考和借鉴。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨大数据技术在供电企业运营监控中的应用现状与发展趋势，分析其在提高供电企业运营效率、降低运营成本、优化供电服务质量等方面的作用和意义。
通过研究，可以为供电企业提供更为精准的数据支持，帮助企业管理者更好地监控和管理供电系统运营情况，提升企业整体竞争力。
本研究还旨在探讨大数据技术在供电企业中的应用优势与挑战，为企业在实际应用中遇到的问题提供解决方案和参考建议。
最终目的是为了推动大数据技术在供电企业运营监控中的广泛应用，促进企业发展与转型升级。
1.3 研究意义供电企业是国民经济的重要支柱，供电企业的运营监控直接关系到国家能源安全和经济发展。
随着社会经济的不断发展和供电网络的不断扩大，供电企业面临着越来越复杂和庞大的运营管理需求，传统的监控手段已经无法满足日益增长的需求。
大数据技术的出现为供电企业的运营监控带来了新的机遇和挑战。
大数据技术可以帮助供电企业实现对数据的全面监控和分析，挖掘数据背后的规律和价值，提高供电企业的运营效率和安全性，实现智能化管理。
研究大数据在供电企业运营监控中的应用意义重大。
基于互联网+大数据分析供电服务管控系统的设计与应用
基于互联网+大数据分析供电服务管控系统的设计与应用席乐+杨庆摘要供电服务是供电企业的一项重要综合管理指标。
在供电服务管理实践活动中，可以发现供电服务与营销业务管控、电网运行、设备运维、供电能力、电建施工、员工素质、工作标准、管理者思维等诸多因素有关，如何将供电服务管理中存在着的诸多变化和离散因素，运用系统的科学的方法进行分析，寻求管理上的精细化和实现风险最小化，是各级供电企业所面临的最迫切最现实的亟待解决的问题，最终实现客户服务智能化、优质高效。
【关键词】互联网+ 大数据分析供电服务管控系统设计与应用目前，供电公司系统中存在着庞大的数据分析工作，利用数据分析结果进行有效的诊断分析，以更好地指导营销服务，提升客户服务功能，是供电公司必选的最佳途径和手段，开发《基于互联网+大数据分析模式创建供电服务管控系统[本文来自于]》（ The design and application of electricity system managing which is basing on ten huge data analysis ），其核心依托设计是创建大数据分析模式的供电服务管控应用系统，融合拓展开发《开放式用电信息服务平台的应用系统》{《开放式用电信息服务平台》（The Opening Electricity Service Platform——简称：OEEP系统）}是基于互联网模式、计算机通信技术、GIS地理信息系统、用电信息服务的开放式面向客户端的信息平台，通过开发利用计算机、手机智能式服务系统，在确保电网和营销管理系统的安全前提下，链接供电生产系统、营销服务系统与客户端服务大数据系统信息共享，实现互联网+多媒体的一体化开放式管控系统和公共服务平台。
1 供电服务管控系统设计思路1.1 供电服务管控应用系统设计（1）建立与营销系统完整链接的营销服务主系统，基础数据来源和依赖于营销系统数据，分类建立不同功能模块，设定客观的量化指标，加入赛马博弈竞赛评分功能，客观真实的反映出各层级供电单位供电服务业绩，通过营销服务在线管控系统实现综合评价。
大数据环境下的电力客户服务数据分析系统分析
大数据环境下的电力客户服务数据分析系统分析发布时间：2022-06-20T05:29:50.577Z 来源：《当代电力文化》2022年第4期作者：卢启恒[导读] 随着时代社会经济的高速发展下，大数据的发展也越来越快，人民对于电力的需求也越来越高，卢启恒广东新会中集特种运输设备有限公司，529144摘要：随着时代社会经济的高速发展下，大数据的发展也越来越快，人民对于电力的需求也越来越高，给电力的行业也带来了巨大的压力。
那么为了缓解现在能源缺失的状态，可以让电力企业进行高效的优化，提升目前的社会需要以及自身需要。
建立相应的数据分析系统可以为目前电力产生的压力得到相应的解决，具有重大的意义，实现全面的分析，可以让我们对目前的数据有简单明了的了解。
本文将对目前大数据环境下的电力进行有效的分析，在基本上解决目前电力客户服务数据进行分析设计，找出相应的应用措施。
关键词：大数据；数据分析设计；电力客户服务数据；措施前言：时代的发展下，人民的生活水平也逐渐的提高，人民的需求也会随着时间的变化而变化，那当时我们对客户的服务模式也需要随之调整，要需要满足客户在不同时期的需求，让企业可以更深层次更全面地了解顾客，落实客户需求。
了解客户的需求要离不开大数据的建立，我们需要通过大数据分析客户的需求，来进行改革电力企业整体服务态度，可以促进电力企业行业的发展，促进自身企业的发展，也可以发展出更有针对性的电力企业服务模式。
1大数据概述经过时代的长期发展，并且互联网的高速发展下，我们的生活中离不开一个新的产物，被称之为“大数据”。
大数据一般是我们在生活中常用的内容而被大数据所看透，根据我们的个人喜好进行推送，当然他也时刻监控着我们的生活，时刻了解我们在生活中遇到的事情。
大数据的环境下，他也产生了很多的特点。
第一，数据的大量性。
随着信息的飞速发展，数据信息也在突飞猛进，爆发式增加。
然而对于电力行业而言，企业每日产生的数据信息数量也在持续发展使用大数据总结出来的数据需要电力行业有限的整理，才能为电力行业的业务工作提供工作便捷。
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2.2 典型案例8/5：户外媒体监测
分析户外线下广告屏的客流量及受众情况。
2.2 典型案例8/6：交通枢纽及交通要道监测引流
返乡人流量
常驻人口
实时客流
3.功能四：返乡人群归属地分析
返乡人群归属地分析
以行政村为单位，统计一天内当地外 地漫游电信用户的基本信息，判断返 乡人流归属地； 并分析各省返乡人流在当地高用电量 人群中的比重，帮助供电部门了解当 地用电情况，为用电数据模型建立提 供支撑。
3.功能五：返乡人流属性分析
《关于运用大数据加强对市场 主体服务和监管的若干意见》
提高政府运用大数据能力； 推动简政放权和政府职能转变； 提高政府服务水平和监管效率， 降低服务和监管成本；
《大数据产业“十三五”发展规划》
规划支持大数据技术和产业创新 发展，提升大产业支撑能力，培 育新业态新模式。 组织起草《大数据标准化白皮书》
3.系统跨屏展示
网页
APP 报告
系统基于网页、APP、报告等跨屏开发展示，适用于多场景下展示。
3.需提供支撑数据支撑
需要供电部门提供用电数据，包括如下几点： 用电量历史数据 数据粒度可为小时、天、周、月，时间跨度最好能够提供1-3年，以便做预 测分析。 用电量准实时数据 数据可以以准实时接口的形式提供，粒度可以至少到小时。用以实时分析、 计算预测未来一段时间的用电情况。
返乡人流量监测
以行政村为单位，分区域统计一天内实 时返乡人员流量，根据返乡人员对当地 用电负荷的影响和历史用电数据模型， 提前保障当地用电工作。
3.功能三：人流量对比分析
国庆、春节、 五一等节假日 人流
人流量对比分析
以行政村为单位，分区域统计当前实 时人流与特大节假日人流量对比情况， 以折线图等形式进行展示，为供电量 对比分析提供数据支撑。
城市到访人群交通方式
• 利于用户的漫游、基站切换、开关机信息，分析到访某地市的人群
所采用的交通方式。包括飞机、火车、长途汽车、自驾等。 市内交通分析
• 利于用户的基站切换，结合用户轨迹，分析市内人群的出行方式。包 括地铁、步行、自驾等出行方式。
数据预处理
数据清洗
数据建模
结果分析
典型案例8/7：无锡市公安局大数据监测与分析平台
功能介绍
3.功能一：实时人流量监测
实时人流量监测
以县/乡镇/行政村为单位统计当地实时 人口数量，并按实时人口数量和用电负 荷之间的关系模型，设定相应的用电负 荷等级。 当实时人流量达到限定阈值时，用电负 荷系统在地图上相关区域发出红色预警， 提示供电部门提升保障等级。
3.功能二：返乡人流量监测
1.8 需求分析
灌南供电大数据分析平台基于供电公司需求，初步实现实时人流量监测、来
访人流量监测、人流量对比分析、来访人群归属地分析、来访人群属性
分析、来访人流量与供电量对比分析等功能，并开发灌南供电大数据APP，保障
一线供电部门的相关工作，为工作人员制定相关应急策略和服务保障等级提供数据依据。
PART2
返乡人流属性分析
分析整个灌南外出务工人群 的性别、年龄分布情况。分 析性别、年龄段等对供电量 的影响。
3.功能六：返乡人流量与供电量对比分析
返乡人流量与供电量对比分析
以行政村为单位，统计返乡人 流量与对应日期供电量，以折 线图的方式展示对比情况，为 供电策略提供支撑。
3.功能七：片区人流供电统计
3.功能九：供电量预测
供电量预测
以实时人流量、返乡人流量、 返乡人员归属地，返乡人流 量预测作为分析因素，预测 供电部门未来一天供电量， 保障供电工作稳定进行。
3.功能十：历史数据分析
历史数据分析
针对人流总量分析、返乡人 流总量分析、返乡人流归属 地分析、返乡人流属性分析 提供自定义的时间区间选择， 展示历史数据。 针对人流总量分析、返乡人 流总量分析，展现同比、环 比数据分析。 提供报表下载功能。
2.2 典型案例8/2：智慧足迹分析报告成果展示
微信公众号： 温泉大数据分析
大型活动： 无锡马拉松
旅游报告： 句容旅游月报
2.2 典型案例8/3：盱眙县供电大数据分析平台
县
镇
村
片区
实时人流量监测 返乡人流量监测 返乡人流归属地分析 返乡人流属性分析 返乡人流量与供电量对比分析
2.2 典型案例8/4：苏果超市
上网搜索、 浏览、点击等 行为数据 100亿条/天
固定电话 2000万/ 用户
家庭、公共 景区WiFi 使用者 90%以上
全省网民 6500万
手机用户 2300万
携程、途牛、去 哪儿、同程、美 团等月上网总量 5.02亿条/月
基站定位 CDMA软切换 51亿条/天
GPS定位 500万/天次
1.3 电信大数据品牌体系：大数据智观
高速公路流量监控
• 对特定区域（包括特定路段、服务区、收费
站等）实现实时客流量的监测，及时反馈道 路拥堵情况
交通枢纽客流分析
• 对重要枢纽（如火车站、飞机场、长途客 运站等）进行实时客流监控及预测、客流 属性分析
节假日客流预报
• 基于历史节假日数据，对未来节假日客流
进行分析与预报
2.2 典型案例8/6：交通枢纽及交通要道监测引流
大力推动政府信息系统和公共数据互 联开放共享，加快政府信息平台整合； 以企业为主体，加大大数据关键技术 研发，着力推进数据汇集和发掘，深 化大数据在各行业创新应用；
1.1 中国电信：全球最大的宽带服务商
10T
政府大企业 200万
仅江苏省每天数据量
海量数据 覆盖人口
海量数据 实时获取
IPTV用户 600万
2.2 典型案例8/1：江苏省旅游局项目-全省各市合作推进
无锡国际马拉松
与移动同步测试数 据，测试结果获客 户认可 常州旅游局战略签约、2016年项目已确认 徐州旅游局战略签约并已中标
苏州枇杷节 宜兴素斋节 盱眙龙虾节 苏州6-7月份旅游 月报 苏州高价值客群 分析
徐州1-11月游客 客情分析
初步确定2016年合 作方向 苏宁彩虹跑分析报告 南京国庆黄金周报告 南京国际马拉松报告
实现对于特定重点区域（市政府、火车站、清真寺等）、特定重点人员（涉恐、涉 疆、涉军、涉毒、前科人员）、特定网络行为（搜索特定商品）的分析挖掘，服务公安 业务。
基础信息 关联分析
特定区域 监测分析
重点人员 管控分析
重大事件 监控分析
基础信息关联 特殊人员预警 异常人员分析
区域人流量分析 人群统计分析 人群来源地分析 重点人群分析
1. 2. 3. 4.
线下常去商场、酒店； 线上常访问的网站； 目标人群小区分布； ……
1. 2. 3. 4. 5.
目标群体总数； 常用的APP top 10； 常访问的网站top 10； 目标人群小区分布； ……
适用行业
实时人口数监测 人群归属地分析
人群特征分析
客流量预测
实时人口数监测（示意点：南京中山陵）
政府：指定区域 客流密度监测与 预警，外来人口 统计、城市典型 功能区识别
商圈：商场、超 市、大型商圈等 实时客流量、消 费人群特征属性 分析
媒体：户外媒体、 地铁等广告投放 效果监测
客户拓展 已签约客户：江苏省旅游局、江苏省交通厅、苏州旅游局、徐 州旅游局、南京大学商学院、苏果超市、盱眙供电公司等 即将签约客户：无锡公安、南京综治办、新华报业交汇点等 智慧足迹产品支持全省业务拓展：无锡政府马拉松项目、苏州政府世乒
赛、镇江政府西津渡、南京马拉松、南京禄口机场、盱眙龙虾节等
2.2 典型案例8/1：江苏省旅游局客情监测与分析系统
客情监测与分析系统 主要功能
实时客流分析 游客属性分析 客流对比分析 旅游线路分析 游客来源分析 停留时间统计 首访区域统计 客流预测分析
2.2 典型案例8/1：江苏省旅游局项目-合作里程碑
人口 密度 监测 人群 轨迹 分析 人口 属性 分析 中小 企业 分析 消费 者研 究 竞品 分析 个人 征信 价值 评估 风险 控制 预警 精准 目标 锁定 程序 化购 买 多屏 投放
应用服务
智慧足迹 （基于位置数据）
智慧洞察 （基于上网行为）
智慧征信 （基于个人价值）
（基于人群画像标签）
智慧广告
昆山品牌产品进口 交易会
苏州旅游局客情系统合作
更 多
……
2.2 典型案例8/1：江苏省旅游局项目-省长关注
江苏旅游客情监测与分析系统
120
100 80 60 40 20 0
客情系统数据查阅情况（次）
110 107 103 97 55
江苏省
97
85
79
65
65
63
60
59
55
44
42
1 客情总体分析 2 实时客流分析
2015.09.20 ，国家旅游局“旅游 + 互联网” 常州会议亮相，CCTV详细报道同行好评
2015.09.29 ，江苏旅游大数据客情监测 与分析平台正式上线
2015.11.26，向许副省长和方伟秘书长汇报旅游 客情分析监测系统，获得与会领导的一致好评。
2015.12.16，无锡举办的全省智慧旅游推介大会上， 平台获“旅游+互联网”模式创新优秀项目奖。
PART3
成功案例
2.1 智慧足迹：基于位置的大数据服务
八大产品功能
停留时长分析 客流对比分析 人群轨迹分析 目标区域关联
旅游 ：景区、大型 活动场所等客流、 客源、游客特征分 析 选址：银行、零售、 连锁等地段价值 （实时客流量、消 费能力）评估 交通：机场、车 站等客流客源分 析，交通拥堵情 况预测