电力行业大数据交流,大数据时代电力营销管理创新研究

电力大数据电力大数据电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据电力大数据技术满足了电力数据的快速增长，满足了各种专业的需求，满足了提高电力行业发展的需要，服务于经济发展的需要，您认为大数据在电力行业的应用前景如何？大数据时代电力营销管理创新研究论文摘要:对于电力企业来说，大数据营销可以为基于海量数据的分析制定营销策略提供依据，如何在大数据的基础上进行电力营销管理创新是一个亟待解决的大问题。

电力营销管理创新研究论文摘要:对于电力企业来说，大数据营销可以基于海量数据的分析为其营销策略提供依据，如何基于大数据进行电力营销管理创新是一个亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据的电力营销管理的弊端；其次，分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后，提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业的稳定和长远发展。

对于电力系统而言，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理和技术改革的重要基础。电力系统的大数据包括生产、运营、管理三个方面。电力营销是电力系统的重要组成部分，对提高企业的核心竞争力，保证企业的可持续发展起着非常重要的作用。然而，由于各种因素的影响，电力营销管理存在诸多弊端。大数据时代，迫切需要研究电力营销的创新管理模式。基于此，作者研究了基于大数据的电力营销管理创新。

因为大数据分析可以更好的分析用户的用电习惯，统计用户用电的各种数据，比如用电高峰，哪个时间段最大等等。，有利于更好地优化和分配电网中的电力资源。因为大数据就是财富，电网可以分析大数据，根据用电高峰和低谷分时段发电，根据用户的用电情况定制阶梯定价，根据区域用电量规划电站...用好大数据，可以节约大量成本，科学有效地规划发展规模。

但这在一定程度上也造成了业务系统之间条块分割的现象，造成一个又一个信息孤岛，业务系统之间没有数据共享的基础和条件，导致各专业部门的报表输出出现“部门级”输出的现象。为满足电网公司卓越管理体系和精益电网业务的要求，宜信华辰电网自动化报表管理方案分两步实现:第一步，建设数据集市，实现数据全集成，统一从数据集市输出报表数据，保证各专业报表输出的重叠部分能够一致，消除信息孤岛，统一对内对外提供报表。

2011美国著名学者杰里米·里夫金在其著作《第三次工业革命》中首次提出了能源互联网的愿景。如今，能源互联网的概念已经像从清平之末开始的风一样席卷全球！能源互联网本质上是通过能源互联、信息互联、能源与信息融合构建的复杂交互网络和系统，其特点是可再生、分布式、开放、互联、智能。而大数据应用是其中的重要一环。

智能电网是“大数据”概念在电力行业的应用，即将用户用电习惯等信息通过网络传回电网企业的信息中心进行分析处理，为电网规划、建设和服务提供更加可靠的依据。日前，美国加州大学洛杉矶分校的研究人员基于“大数据”理论设计了一张“电力地图”，通过整合人口调查、电力公司提供的用户实时用电量、地理、气象等信息，制作了一张加州地图。

这种“大数据”地图也为城市和电网规划提供了直观有效的负荷数量预测依据，还可以根据地图中显示的停电频率高、过载严重的区块，优先进行电网设施改造。同时，对于风能、太阳能等间歇性新能源，通过“大数据”分析进行有效调节，也可以使新能源更好地补充传统水火电，更加灵活地贡献。

电力大数据技术满足了电力数据的快速增长，满足了各种专业的需求，满足了提高电力行业发展的需要，服务于经济发展的需要。电力大数据技术包括:高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。数据挖掘技术是通过对大量数据进行分析，从中发现其规则的技术，主要包括数据准备、规则发现和规则表示三个步骤。数据准备是从相关数据源中选取所需数据，整合成一个数据集进行数据挖掘；规则发现是通过某种方法找出数据集中包含的规则；规则表示就是把发现的规则用用户尽可能能理解的方式表达出来(比如可视化)。

统计分析往往是指对收集到的相关数据进行整理、分类和解释的过程。统计分析可分为描述性统计和推断性统计。1.描述性统计描述性统计是对研究中获得的数据进行整理、分类、简化或绘制，从而描述和概括数据特征和变量间关系的一种基本统计方法。描述性统计主要涉及数据的集中趋势、分散程度和相关强度，最常用的指标有平均值、标准差和相关系数。

Power是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及发电、输电、变电、配电、用电、调度各个环节，是跨单位、跨专业、跨业务的数据分析挖掘，以及数据可视化，电力大数据由结构化数据和非结构化数据组成。随着智能电网的建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据，电力大数据的特点符合大数据的五大特点，即数据量大、处理速度快、数据类型多样、价值高、精度高。