基于大数据的电力营销信息化技术应用研究.pdf
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1、电力管理Power Management电力系统装备Electric Power System Equipment182丨电力系统装备 2023.62 0 2 3 年第6 期2023 No.6电力企业为适应激烈的行业竞争,提升自身市场份额和客户满意度成为迫切需要解决的问题。大数据技术以其强大的数据处理和分析能力,为电力营销带来了前所未有的机遇。1 电力营销信息化技术应用需求1.1 电力市场信息的实时共享、分析和调度电力市场信息化技术需求主要包括数据实时共享、数据分析和调度。数据实时共享指的是电力市场各参与者(发电企业、输电企业、售电企业、调度中心等)之间的信息传递和沟通。这些信息包括市场价格、
2、用电需求、可再生能源发电量等。数据实时共享可以帮助各参与者及时了解市场动态,科学决策;数据分析则是对市场信息进行处理和挖掘,以了解市场趋势、竞争对手情况等有价值的信息。数据分析技术包括统计分析、时间序列分析、关联规则挖掘等。通过数据分析,电力企业可以制定精准的市场策略,提高市场竞争力;调度则是在市场信息共享和数据分析的基础上,对电力系统进行实时监控和管理。调度涉及发电计划、输电线路、变电站等设施的优化配置,确保电力系统的稳定运行。调度技术包括优化算法、仿真模拟等。1.2 智能电表数据采集与分析智能电表是电力营销的关键设备之一,具有远程抄表、实时监控等功能。智能电表数据采集与分析是电力营销信息化
3、的基础需求。数据采集主要包括实时读取用户的用电量、功率、电压等数据。数据采集技术涉及通信协议、网络架构等方面;数据分析则是对采集到的智能电表数据进行处理,以发现用户用电特点、异常用电行为等信息。数据分析技术包括聚类分析、异常检测、关联规则挖掘等。通过对智能电表数据的分析,电力企业可以制定个性化的营销策略,提高用户满意度。1.3 电力客户关系管理电力客户关系管理主要包括客户信息管理、客户服务、客户满意度评价等。客户信息管理涉及对客户基本信息、用电记录、交易记录等数据的收集、存储和管理。客户服务则包括为客户提供咨询、投诉处理、业务办理等服务。客户满意度评价则涉及对客户满意度进行定期调查、评估和改进
4、。通过客户关系管理,电力企业可以提高客户满意度、增强客户忠诚度,从而提高市场份额。电力客户关系管理技术包括数据库管理、数据挖掘、文本分析等。数据库管理用于收集、存储和管理客户信息,确保数据的准确性和安全性。数据挖掘用于发现客户的需求、行为特点和潜在价值,制定个性化的服务和营销策略。文本分析则用于处理客户咨询、投诉等文本数据,可提高客户服务的质量和效率。摘 要随着社会经济的快速发展和科技的不断进步,电力需求不断增长,电力市场竞争日益激烈。近年来大数据技术的发展极为迅速,在各领域得到广泛的应用,电力营销信息化领域便属于其中的代表。基于此,文章简单分析了电力营销信息化技术应用需求、关键技术,并深入探
5、讨了基于大数据的电力营销信息化技术应用要点,希望研究内容能够给相关从业人员带来一定启发。关键词大数据;电力营销;信息化技术中图分类号F274 文献标志码A 文章编号1001523X(2023)06018203Research on the Application of Power Marketing Informatization Technology Based on Big DataWANG Xiaofeng,HAN Lin,YIN Tao,YAO XiaoliangAbstractWith the rapid development of social economy and techn
6、ological progress,the demand for electricity continues to grow,and the competition in the electricity market is becoming increasingly fierce.In recent years,the development of big data technology has been extremely rapid and has been widely applied in various fields,including the field of power mark
7、eting informatization.Based on this,a brief analysis of the application needs and key technologies of power marketing informatization technology is conducted,and in-depth exploration of the key points of power marketing informatization technology application based on big data is conducted.It is hope
8、d that the research content can provide some inspiration to relevant practitioners.Keywordsbig data;electricity marketing;information technology基于大数据的电力营销信息化技术应用研究王晓峰,韩琳,殷涛,姚晓亮(国网内蒙古东部电力有限公司通辽市供电公司,内蒙古通辽028000)电力管理Power Management电力系统装备Electric Power System Equipment2023.6 电力系统装备丨1832 0 2 3 年第6 期202
9、3 No.61.4 用电需求预测、调度、优化、控制准确的用电需求预测有助于电力企业合理配置资源,确保电力系统的稳定运行。用电需求预测技术包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。通过对历史用电数据的分析,预测未来一段时间内的用电需求;调度是根据用电需求预测结果,对电力系统进行实时监控和管理。调度涉及发电计划、输电线路、变电站等设施的优化配置。调度技术包括优化算法、仿真模拟等。通过调度,电力企业可以实现电力能源的高效利用,降低运行成本;优化是在用电需求预测和调度的基础上,对电力系统进行性能改进。优化目标包括提高电力系统的可靠性、安全性、经济性等。优化技术包括线性规划、非线性规划、遗传算法等。通过优
10、化,电力企业可以进一步提高电力系统的运行效率,降低运行风险。控制是对电力系统进行实时监测和干预,以确保其稳定运行。控制技术包括闭环控制、开环控制、模糊控制等。通过控 制,电力企业可以应对突发事件,如电力设备故障、恶劣天气影响等,确保电力供应的连续性和安全性。2 基于大数据的电力营销信息化关键技术2.1 数据采集与预处理技术数据采集是大数据电力营销信息化技术的基础,其中采集渠道包括智能电表、传感器、SCADA 系统等。数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、数据归一化等。数据清洗主要涉及去除重复值、异常值和噪声数据。以Z-Score 方法为例,异常值检测公式为:Z=(X)/(1)式中,X 为数据点,
11、为平均值,为标准差。当 Z大于一定阈值时,数据点被视为异常值。缺失值处理方法包括插值法、回归法、拉格朗日插值法等,以线性插值法为例,设有两个数据点 A(x1,y1)、B(x2,y2),计算缺失值的公式为:y=y1+(xx1)(y2y1)/(x2x1)(2)数据归一化是将不同量纲的数据转换为无量纲数据,常用方法有最大最小值归一化、Z-Score 归一化等。以最大最小值归一化为例,公式为:X=(XXmin)/(XmaxXmin)(3)2.2 数据存储与管理技术电力营销大数据存储技术需要支持高容量、高性能和高可靠性,常用技术包括分布式文件系统、列式数据库、NoSQL 数据库等。以分布式文件系统 HD
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