《電力大數據》提升企業價值的電力大數據

2018-05-22 16:58:27 大云網　點擊量：評論 (0)

大數據不光可以在一定程度上引發電網的技術變革，也可以在優化企業管理、創新企業業務模式等方面發揮巨大的作用，從而提升企業的價值。

大數據不光可以在一定程度上引發電網的技術變革，也可以在優化企業管理、創新企業業務模式等方面發揮巨大的作用，從而提升企業的價值。例如,通過使用電力企北龐大的歷史銷量數據，進行用戶用電行為分析和用戶市場細分，使管理者能有針對性地優化營銷組織，改善服務模式。通過與外界數據的交換，挖掘用戶用電與電價、天氣、交通等因素所隱藏的關聯關系，完善用戶用電需求預測模型,進而為各級決策者提供多維、直觀、全面、深入的預測數據，主動把握市場動態。大數據在電力行業的應用不僅服務于電力企業自身，還可以對外提供豐富的增值服務。通過給用戶提供其各月份分時明細用電視圖，可讓用戶了解自身用電習慣并能根據需要進行調整，同時也使得電力收費過程更透明。作為重要經濟先行數據，用電數據是一個地區經濟運行的“風向標”，可作為投資決策者的參考依據。

下面將從六個方面闡述電力大數據如何優化企業管理，創新業務模式，促進業務融合，量化企北決策，服務國計民生，為電力企業創造價值，為國家發展增添動力。

4.1數據作為資產驅動公司運營

電網運營監測中心利用大數據分析其各業務指標間的關聯度，將數據轉化為公司的資產，實現參與數據驅動公司運營。

1.現狀和需求

電網運行監測中心是監測公司經營管理活動的綜合部門，承擔著保障公司運營安全、有序、健康、高效的協調職能，運營監測工作平臺集全面監測、運營分析、協調控制、全景展示于一體，全面支撐運營監測中心的業務開展。

運營監測中心、的管理職能包括監測公司核心資源的動態和利用效率、公司各項業務活動的執行動態和管理效率、公司績效目標的執行情況，以及各類運營管理中存在的風險和出現的問題。

從數據現妖和業務需求上來看，運營監測數據分為結構化、非結構化數據和空間地理數據，接入明細數據后，一般網省結構化數據量將達到300GB，非結構化數據將達到500GB，空間地理信息數據將達到300GB,數據量最終達到TB級別。迫切需要實現在線監測、在線分析和在線計算工作臺，需要有綜合數據模型庫和算法庫支撐業務分析，需要能對海量異構數據進行在線數據質檢。

2.應用場景

(1)對經營業績的跨部門指標分解與分析

指標分解是將一個相對復雜的指標分解成若干個子指標，再對每一個子指標進行研究，從而達到易于分析、便于實行的目的。運營監測中心從安全運行、客戶滿意、社會責任、經營效益和持續發展五個方面出發，結合“三集五大”業務部門目標，進行業務指標的制訂，具體流程如下：

一“三集五大”指：人力資源、財務、物資集約化管理;大規劃、大建設、大運行、大檢修、大營銷體系。"三集五大”是在國家電網公司發展戰略中提出的，實施兩個轉變：轉變公司發展方式，轉變電網發展方式。按照集團化運作、集約化發展、精益化管理、標準化建設(簡稱“四化”)要求，實施人力資源、財務、物資集約化管理，構建大規劃、大建設、大運行、大檢修、大營銷(簡稱“三集五大”)體系，實現公司發展方式轉變。

•分析要求和目標，獲取各業務指標數據，形成業務指標集。

•通過關聯分析等數據挖掘技術，尋找經營業績的關鍵影響指標，針對給定的目標，建立關聯性分析模型。

•根據分析結論，準確定位出現問題的業務領域。

•結合業績目標，給出不同部門、不同指標的提升優化建議。

•協調信息發布。

下面針對國網167項同業對標指標，以營銷專業指標為例，說明指標分解的步驟。

步驟1:根據指標特征，選取適合的分解維度。

指標特征主要分為收益類、時間類和質量類三類。復合指標則是由這三類指標賦以一定權重構成的綜合性指標。時間類指標較多人流程角度入手進行分解，質量類和收益類指標更適宜按內容進行分解，而復合指標則采用公式拆分的方法識別子項目指標，再按照上述三類指標進行分解。

步驟2:將分解維度進行問題挖掘。

首先基于指標本身的驅動因素進行逐層分解，之后進行問題挖掘。問題挖掘通常包括：

•準備成熟度包括流程、工具模板、系統支撐、制度、物資、渠道等方面。

•執行有效性包括人員專業性與團隊配合等方面。

此外，對于受外部因素影響非常大的驅動因素，可以從約束條件方面考慮。

(2)對供電可靠性指標的分解與分析

供電可靠性貫穿電網公司規劃設計、電網建設、生產運維、電網調度和營銷五大業務。對供電可靠性的研究，可以更好地指導未來世界內電網的規劃、設計、運行和維修，可以找出電網中可靠性薄弱的環境，尋求提高系統可靠性的途徑，降低停電頻率，縮小停電范圍，減少停電成本。接下來將根據上述指標分解、分析流程，以供電可靠性指標為例，介紹可靠性指標是如何經過數據準備、分析、問題定位、優化建議和決策支持等一系列流程，引導供電企業制訂提高可靠性具體措施的。

1)根據供電可靠性指標的監控思路。

首先，根據供電可靠率公式，得出用戶平均停電時間，用戶平均停電時間是供電可靠性的關鍵變量;之后，對用戶平均停電時間進行層層分解，分析引起停電的各業務流程的主要因素;然后，基于歷史數據計算各因素的影響程度，通過數據挖掘和量化計算的方法進行深入分析;最后，根據分析結果，查找系統中可靠性薄弱的環節，提出有效的改進措施。

2)對指標驅動因素進行分解。

對檢修計劃安排及執行準確率、調度計劃平衡及執行準確率等若干驅動因素進行分解。五大部門，二十項業務內容，分解出131項業務指標。

3)構建可靠性業務指標間的關聯分析。

關聯分析是指如果兩個或多個事物之間存在一定的關聯，那么其中一個事物就能通過其他事物進行預測。它的目的是為了挖掘隱藏在數據間的相互關系。

從電網規模、電網結構適宜性、裝備水平、電網運行方式、運檢績效、作業方式和需求側管理等二十個方面選取代表性指標，運用關聯分析法求出対供電可靠性影響最顯著的數個指標。

4)構建供電可靠性分析模型，對關鍵業務指標進行分析，形成決策依據。

將關鍵業務指標和其他基礎數據作為數據，通過神經網絡、多元回歸等算法建立模型，設置供電可靠率、用戶平均停電時間、用戶停電次數等約束值進行建模，得到可靠性評估結果、可靠性預測結果和管理策略建議。

5)通過可靠性分析，對管理和技術層面問題的解決提供輔助決策支持。

通過對影響供電可靠性指標的相關因素進行分析，可以獲得對供電可靠性指標較敏感的相關特征量，這一信息對引導供電企業制定提高可靠性的具體措施有重要的參考價值。

3.預期效益

運營監測中心通過大數據技術對影響供電可靠性指標的相關因素進行分析，可以獲得對供電可靠性指標較敏感的相關特征量，這一信息對引導供電企業制定提高可靠性的具體措施有重要的參考價值;對經營業績指標的關聯因素進行分析，可以指導企業優化營業策略，提升經濟效益。

通過可靠性、經濟性來綜合分析供電側的投資和運行成本，以及用電側的停電損失，并采用成本/效益分析方法確定總成本最低的電壓等級配置方案和網架結構優化方案。