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摘要：大数据（Big Data）又称为海量数据，这些数据在未经处理前不具备任何参考价值，无法作为参考或辅助决策的依据。但这些数据只要经过恰当的处理与分析就能将海量数据转化为有参考价值的数据，从而提升企业的服务水平及竞争力。本文就大数据分析在供电服务中的应用进行分析，以供参考。
关键词：大数据分析；供电服务；应用
引言
供电服务数据化为我国电力企业的发展提供了必要的技术保证，能够加快我国电力企业公司的发展，面向信息化和数据化，加快电力自动控制，为我国电力企业提供一种更加便利的新兴手段和运作途径。对供电服务大数据进行分析，就是在不断地加深我们对供电行业的认识，用开阔的眼界来进一步认识供电数据化管理，积极改进其缺点和弊端，以便于我国进行电力数据管理化。
1大数据与电力大数据
1.1大数据的定义
大数据又称海量数据，是指无法在一定时间内用常规软件处理的数据集合。近年来，随着大数据处理与应用技术研究的深入，如何将大数据转换为企业生产力和竞争力是目前电力企业改革的趋势。目前，对大数据的定义应具有以下5V特点：
（1）数据量
数据量是大数据的最基本特征；物联网数据及使用者主动、被动分享的数据快速的累积，很容易是数据量达到TB或PB等级；海量数据给处理工作带来了挑战，不仅是数据的提取，资料的管理与存储，更重要的是有效挖掘出隐藏在此数据里的重要信息。
（2）多样性
大数据不仅强调数据量的大小，还涉及数据类型的改变，具体可分为三类：结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据；所谓结构化数据可用二维表结构表述，并可存储在数据库中，而非结构化数据将无法以预定的数据模型存入数据库表中。
（3）数据的时效性
传统的数据分析注重对历史数据的分析与挖掘，并且所有分析数据都以日或月为基准单位产生，然后进行生产计划决策，但随着技术更新速度的加快，这类过长的历史数据以无法满足市场的需要，所以企业必须实时分析所拥有的最新数据。
（4）数据的可靠性
过去数据在分析前均经过预处理，可保证数据的可靠度，如果处理企业实时数据，数据测量往往受到不同外在因素影响而产生不同形态的误差，甚至测量数据不完整，导致品质不良，影响分析结果。
（5）数据价值
所收集的大数据期望可以带来能被利用的价值，将大数据经过适当的处理分析，进而得到各种应对方法。
1.2电力大数据
可以说智能电网就是“大数据”在电力行业中的一种应用，随着电力工业与信息化的深度融合，智能电网将承载着电力流、信息流和业务流，电网和电力信息通信网的用户将发生叠加，电网的整体价值会跃升。这种价值的跃升将使电力企业具有大数据的时代特征，即电力大数据。
1.3传统数据与电力大数据的区别（见下表）
2大数据分析在供电服务中的应用策略
2.1加强采集数据源头，加强数据管理
随着我国电力数据网的不断更新和建设的加快，我国在供电服务中做出了很大的贡献，电力大数据环境正在不断生成。但是为了加快供电服务的进一步加快。我们需要构建数据采集的源头，对数据进行管理。在此条件下，我们应当建立相应的数据评估体系，按照数据的及时性和稳定性建立数据质量评估体系，提高数据的质量，能够确保数据及时准确，为数据的应用提供基础。此外，在数据分享中，要加快建立数据分享监测，加快事后控制与监测，确保数据决策的准确性。加快数据备份、数据丢失恢复，要在很大程度上实现事前准确预估、供电过程全程监控、购电后期进行服务评价、加快供电问题解决。
2.2提高数据高速存储能力
随着供电服务的不断发展，数据量显得越发的膨胀。针对数据量膨胀的这一情况，需要我们从数据高速存储能力上进行提高与改进。这就要求我们对数据结构进行改进处理。数据库系统可以通过不同的系统，分布式、集群等技术进行分布存储，通过以文档方式、图片数据处理方式进行高速存储，使得数据在查询中具有良好的性能，加快弹性的扩展。未来我国大数据发展的趋势是半结构和非结构化的数据逐渐占据重大的比例，在此基础上我们要充分加快环形结构的数据存储，通过分区实行存储，进而减轻节点部分的功能负荷，使得各个部分节点一致、协调性好，进而加快数据的存储能力。在其他很多时候，我们可以通过对大数据性能进行分析处理，进行分类存储；对一些核心的数据进行仓库式存储，对处理速度和时间要求高的数据进行划入数据库系统。
2.3构建数据信息的整合、分析、处理
当前我国电网要求实现信息的全面畅通，加快电力信息的高速传播，提高挖掘数据能力和处理，实现业务服务一体化。目前我国存在着一些能量管理、配电设施管理，他们之间不能够独立运行，需要相互结合后才能发挥作用。因此，我们要加快建立多种信息资源的整合，加强对信息分析和处理的能力，加快采集数据，提高数据采集质量，保证数据的存储能力，对数据进行噪音处理，实现数据转换。另外，我们在面对大量的图片、视频中，要想让用户能够对有限的空间进行直观、容易理解的方式展现给用户，需要通过一系列的数据和算法将其绘制成为高分辨率的图片，并且为其提供交互工具，能够让人们的视觉系统产生共鸣，实现信息的分析和处理。
2.4加快构建更多增值服务
要想真正在大数据时代实现供电服务提升，需要供电服务企业能够加快建立更多的增值服务，通过关注数据中的价值，进而对大数据进行分析和处理，加快增值服务开发利用，不断优化业务流程，降低供电服务成本，帮助企业做出科学的服务决策，为企业的变革提供必要的保证。通过利用多代理技术、实现对电力系统故障的分析，加快故障解决，恢复稳定。另外，要以客户和市场为导向，通过数据分析改善服务模式，提高营销服务体系和服务质量；同时，要优化营销组织模式，进行科学配置计量、构建数据监控体系，为决策者提供直观、全面的数据。在构建企业管理中，要加快增加数据增值服务，满足客户的不同需求，积极探索增值空间，实现供电服务数据创新。
3结束语
供电服务大数据符合当今电力发展的要求，适应国家当代的发展理念。对供电服务大数据进行深入分析和研究，能够帮助人们对供电企业的正确认识，加快我国电力服务的发展。我们对供电服务大数据进行分析，实际上就是在关注我国电力系统发展的未来，促进我国电力服务的演进和提高。
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作者简介：
张娅莲（1986.03-），女，湖北荆州人，三峡大学电气工程硕士，单位：国网湖北省电力公司客户服务中心，研究方向：电力市场营销、供电服务数据分析，
李京（1985.10-），男，湖北天门人，武汉科技大学管理学学士，工程师，单位：国网荆州供电公司，研究方向：电力市场营销
论文作者:张娅莲1,李京2
论文发表刊物:《电力设备》2017年第34期
论文发表时间:2018/5/14
标签：数据论文; 电力论文; 湖北省论文; 大数论文; 电网论文; 价值论文; 结构化论文; 《电力设备》2017年第34期论文;