京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代电力企业的发展探析
大数据等新技术通过从堆积如山的数据中,快速获得有价值的信息,为企业提供了新的增长机遇,另一方面电力行业近年来的发展速度逐步放缓,其持续发展需要新的驱动力和突破点,以达到精细化、规范化、标准化管理的目的,本文针对电力行业现有掌握大量电网数据和用户数据的现状,分析大数据在网络运维、客户服务、市场营销和资源调配等关键环节对未来的影响与发展。
1 大数据的历史和发展
大数据的理念由来已久,而真正提出且明确大数据这一概念的是1997年的Michael Cox和David Ellsworth。用现有的角度看,当时的数据量确实不能看作“大数据”,但是限于当时的硬件的发展水平及信息化发展,处理如此当量的数据已然显得非常困难。
随着硬件处理能力以摩尔定律的速度在发展,使用者在处理数据的能力快速提高。例如1997年Pentium Ⅱ处理器包涵了750万个晶体管,而2013年Core i7最多包涵了22.7亿个晶体管,增长近300倍。但是数据量的规模更为巨大,2005年产生的数据总量约为130 EB,2012年这一数字为2.5 ZB,预计2020年将猛增到40 ZB,如此庞大的数据就围绕在电力企业的实际工作中。
大数据的特点有三方面(3V):数据量(Volume)、高速度(Velocity)、多样化(Variety)。大数据的上述特点带来两个方面的改变,首先传统的数据处理方式不能满足大数据的处理要求,当数据达到PB、EB级别时,传统的设备处理能力已经无能为力;二是大数据的处理带来新的分析结果,比较典型的案例是google利用其海量用户产生的搜索记录成功预测了2009年H5N1禽流感的爆发,且比官方数据更具有时效性;社交网络twitter的数据成功预测奥巴马连任;美国的Target百货公司根据女孩在Target连锁店中的购物记录,推断女孩是否怀孕,并向顾客进行产品推荐;阿里通过对商户最近100天的数据分析,就能知道哪些商户可能存在资金问题,此时的阿里贷款平台就可以同潜在的贷款对象进行沟通。如此看来,以上的分析对电力企业如何突破传统的模式,并以海量的数据中分析用电客户的需求,是非常必要的。
2 电力行业的困境
电力行业经历21世纪初至今的快速发展期,发展速度已经放缓。首先用户增长如天花板隐现。辽宁公司供电营业区域14.8万平方公里,服务人口4 380余万人。截至2013年末,全省发电装机总容量达3 965.72万千瓦,其中清洁能源装机占比23.66%;辽宁电网拥有66 kV及以上输电线路49 009 km、变电容量(含换流容量)17 613万千伏安、变电站(含换流站)1 647座。2013年,公司售电量完成1 682.16亿千瓦时,同比增长8.68%。用电普及率107.3%,新增用户开发越发困难,存量用户的抢夺日趋激烈。其次是电力资费的不断调整。2011年电力综合价格水平同比下降5.1%,2012年同比下降1.9%。最后是电力业务替代品层出不穷。新技术让电力产品有了更多可替代性,分布式电源开发等新技术冲击了电力企业的主营业务。
3 大数据给电力行业带来新的发展机遇
大数据的基础是必须掌握大量数据。电力企业通过智能电网的普及,在用电客户数据量方面有着天然的优势。国内大型国企行业都有着上亿的用户每天都在产生大量的信息,如移动通信技术能记录每个时间点每个用户的小区信息,结合手机GPS还能采集更精准的位置信息;流量经营能采集到用户每个业务的使用情况,用户的访问记录;用户每月会产生话单信息;用户在社交网络中可能会体现对行业的评价信息等。大数据时代的到来,让充分挖掘上述数据的价值成为可能,大数据在电力企业的信息网络、客户服务、市场营销和电力资源调配等方面都可以带来不小的机遇。
(1)信息网络。大规模网络的建设时期已经结束,而更多的是网络的升级和优化。随着电力行业智能网络大范围的普及,电力企业现能够通过电力线传输、无线接收的方式采集用电客户的实时用电信息,通过对实时数据的分析,可以很清晰地掌握客户的信息、人均用电情况、7×24小时用电规律、使用电器设备的负荷情况、用电定位、最近缴费中心等信息,为客户制定合理、方便、快捷的用电方案。
(2)客户服务。95598客服热线大规模的普及,人们对电力客户服务热线比较了解,但是95598热线只是被动接受客户反映问题的渠道,并不能主动发现客户的需求。一旦出现群体性的投诉事件,只要在社交网站用户的微博就能在短时间内发生爆发式的传播,如微博、微信的转发,这种投诉对企业形象造成的冲击更强、影响更大。在大数据时代电力企业内部可以通过与互联网数据接口的衔接,搜集社交媒体上各类注册用户对电力企业的评价意见等数据,进行分类挖掘处理和及时回应,能及时疏导用户情绪,避免负面信息发生不可控制的传播,使负面舆情具有可控性。
(3)市场营销。利用来自生产运维部、营销部、售电中心的数据,深度分析大数据寻找目标客户,制定有针对性的营销策略、追踪客户的用电情况,对电力客户申请新装、增容、暂停、销户等业扩流程进行合理化追踪,针对采集到的客户信息数据进行分析,指定合理的用电方案。
(4)资源调配。与政府和企业合作进行大数据应用。掌握的数据是整个社会的宝贵资源。如记录每个用户每天的用电情况,当记录的用电量达到一定峰值时,就能监控到某一条供电线路、某一供电区域的电力负荷情况,对供电线路配置提供一手的参考数据。实时的用户电力数据,还能为调度对缺电、无电地区进行合理化的配置,减少停、限电的次数,合理规避因停电给用电客户及大、中型生产企业带来的损失,减少用电客户与电力企业之间的矛盾,为更好地实现电力企业的优质服务工作。
4 小结
大数据时代带来了从单条数据无法获得的结果,电力行业对用户大数据的充分挖掘,将给企业本身和整个社会带来新的价值。但是大数据也会带来一些风险,最大的问题莫过于侵犯用户隐私权,用户的位置、个人信息泄露之后将变成“透明人”,大数据的应用要注意规避上述风险。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27