摘要：大数据时代已经到来，电力企业管理充满机遇和挑战，现代电力企业管理必须顺应智能电网建设发展需要，充分认识大数据潜在应用价值，并正视应用大数据管理面临的问题，充分依托大数据资源，以业务管理需求为导 向，从企业战略、观念、制度、业务等方面开启新变革，促进公司运营效率和服务水平的提升。
关键词：电力企业管理；大数据
电力企业虽然属于传统行业，但每时每刻都在产生海量的实时数据，有电网运行、设备运营、业务运行、客户服务、经营管理等各方面的数据，具有大数据的基因。
1电力企业大数据主要特点
在大数据时代，电力行业应用大数据，可以使得生产、输电、变电、售电以及用电等各个环节的效率得到很大的提升。根据大数据的4V特性，即 Volu me（大量）、Velocit y（高 速）、Variet y（多样）、Valu e（价值），结合电力系统供电服务特性，电力大数据具有以下特点：（1）数量巨大。随着智能电网建设不断推进，供电企业信息化速度不断加快，围绕城市各类社会活动所建设的110千伏及以上变电站、输电线路数量、服务供电客户数量不断增加，仅与之对应的各类计量实时数据单元已逾百万个，月度统计数据累计已过亿，信息技术日益发展，也使得这些庞大基础数据的采集存储变得可行。
（2）速度较快。在电力系统中，业务的处理对于时间的要求比较严格，“1S”时限是电力系统中处理数据最为重要的特征，需要基于所采集的庞大电力数据，通过快速计算，实时分析报表和结果数据来随时掌握企业运营状况，迅速做出判断和决策。
（3）类型较多。电力大数据所涉及的种类包括结构化数据、半结构化以及非结构化数据等多种类型。目前电力系统中的大部分为存储在关系型数据库中的结构化数据；半结构化数据，具有一定结构，但语义不够确定；而非结构化数据是指不能用或不便于用数据库二维逻辑表来表达的数：主要包括视频监控、图形图像处理等产生的数据。非结构化数据占到智能电网数据的很大比重，处理利用难度也较高。
（4）价值巨大。电力大数据将供电企业输电、变电、配电、售电以及用电等各个环节的数据进行整合，其数据应 用范围将超出电力行业，潜在价值巨大。
2大数据时代下电力企业管理的特征
电力企业管理工作中，科学的管理理念、绝对的理论学派、经验专家的多重研究工作都需要一定的时间和空间。而 传统意义上的电力企业管理则主要依靠经验专家的实际工作经验判断，这是传统电力企业管理的惯常手法。但在如今的大数据时代背景下，强大的计算机网络能力甚至远超经验专家的实际工作经验，更具备科学性和逻辑性。大数据时代背景下，技术的不断提升使得电力企业管理工作具有更高的权威性和执行力。通过网络数据的大量分析，电力企业管理的可靠性增强，错误率降低，进而提升了电力企业管理质量。大数据时代的盛行，也离不开企业规模的发展进步。当今时代，大数据对于企业发展所起的作用是全面的，即包含传统商业模式的优化革新，也包括企业自身发展的运行模式改革。大数据时代下，电力企业管理模式已经逐渐由“上级吩 咐”向“数据表明”转变。这不仅仅是传统管理模式的改变 更是社会进步的体现和表达。在大数据时代最重要的就是数据的资产化以及数据的负责制。通过这两者的分析，才能凸 显大数据的时代特点。
3大数据时代电力企业管理工作开展的原则和方案
3.1大数据时代电力企业管理工作开展的原则
（1）“用得着”是出发点。一切从实际出发，不搞华而不实的东西，大数据技术引入以业务系统实用化为目标，综合考虑与业务需求的匹配性、实施难易度、影响程度等因素，从典型业务应用出发，科学合理开展规划、典型设计、试点建设和推广实施。
（2）“管得住”是内涵。全面开展数据资产生命周期研究，形成完整的数据资产管理体系、管理流程和技术标准，构 建统一的数据服务与数据资产管理平台。
（3）“看得见”是外延。充分整合现有分散的数据分析系统，通过可视化技术，实现海量的智能电网数据直观、清晰展现，提升电网运营、供电服务、经营管理的洞察分析能力。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
3.2大数据时代电力企业管理工作开展的方案
现阶段的大数据技术运用仍以信息部门为主，然而将来的企业管理工作却要以业务部为主要工作点，业务部是电力企业公司管理工作的直接执行者，对数据分布和具体的管理工作有更深刻的了解。
（1）数据资产化。电力企业发展必须依靠大数据这一时代背景，电力企业公司也要积极促进大数据资产化进行。大数据所特有的价值就在于其能够在整体规划、统筹、维护、客服以及投资等方面都有相对较好的资源运用。大数据时代直接提升电力企业的核心工作效率，从而提升智能工作水平。电力企业公司自身应注意大数据信息的采集工作，包括公司内部管理的细节问题以及各类数据峰值等。通过数据分析，确定电力企业管理的发展方向和发展目标。（2）数据责任机制。数据的重要性就在于其资源的高效利用，当然数据的使用也必须保证各种数据的正常运营，因而必须制定专门的数据责任制。保证数据运营的安全性。在此基础上电力企业管理可以实行分部管理政策，以数据责任制为基准，对电力公司企业管理工作进行适当安排，降低制造成本的同时强调利益，数据责任制的意义就在于数据的分配具有合理性以及科学性。
4大数据带来的电力企业管理提升
供电企业业务数据主要来自生产和运营管理，充分利用好各业务系 统中所包含的与电力规划、基建、生 产、维护、营销、管理、电网状态、设备状态等相关的各类海量数据，以业务目标为导向，深度剖析数据背后所蕴含的价值。
（1）配电网规划方面。可利用海量的用电量历史数据，结合规划区域的面积和人口数量以及历史经济数据等情况，对区域配电网内用电量进行预估，实现空间负荷预测。根据配电网 中每个小片区的占地面积、用地类型 以及容积率，加上各个行业的面积负荷密度以及行业的负荷值等众多的数值进行综合分析，可实现远景年负荷预测，实现多种指标的关联度分 析。通过 GIS、PMS 等多个系统获取的众多数据进行综合分析，完成配网内设备资源与负荷的最佳关联匹配。
（2）电力生产运行方面。一方面可运用电力生产 PMS 系统，结合从地理信息系统中获取的众多数据及地域自然特征因素，运用大数据技术进行判断，可以对电网输送功率极限的影 响因素进行分析，设计科学合理电网输送功率极限（潮流分布），保证电网运行的安全；另一方面结合计算机技术以及分布式处理，对大量来自监控系统的实时数据（如环境监控、潮流 分布等），进行综合的分析，提供最佳运行策略，从而提升对电网安全运行监控水平。
（3）电力计量营销方面。电力计量及营销所涉及的数据最为繁杂，涉及计量点管理、计量体系管理、电能信息采集、抄表计费、购电量、售电量以及供电合同管理的数据，还有客服数 据、市场管理数据以及客户关系管理、客户档案管理、国家政策和社会经济的发展形势等数据，甚至包含不 同地区和不同用户的用电行为习惯及自然因素等。通过对以上数据进行综合分析，可以对用电电量进行预测，实现对用电需求合理有序的管理，提升资源使用率。可以针对不同的客户，制定专属营销策略，建立起客户信用等级模型，实施费用回收预警机制，提升电费回收率。实施用户用电行为异常分析，可有效地避免偷电、漏电情况的发生。
（4）电力设备维护方面。将管辖范围内各种电力设备系统的基本信息、设备系统的检修次数、维修费用、维修人员技能水平和数量分布等数据整合起来，运用大数据技术进行综合分 析，建立起对潜在问题出现的预测机制，及时诊断故障诱因，发起前瞻性的设备系统维护，从而实现对设备的有效维护。
5结束语
智能电网作为未来电网的发展方向，是新一轮能源革命的基础平台，智能电网的基础是数字 电网，如果没有大数据的支撑，智能电网将会形同虚设。智能电网只是大数据在电力行业应用的一个缩影，未来，在电网规划、设备管理、客户服务、经营管理等领域，大数据的应用将更为广泛和深入。
有人说，得数据者得天下。我们想说，无论企业是否想要“天下”，面对大数据的布局已经迫在眉睫、势在必行。对电力企业而言，新一轮电力体制改革已拉开大幕，企业唯有更加注重精益管理，更加注重个性化的客户服务，才能在改革浪潮中赢得竞争优势，而大数据必将在其中发挥关键和推动作用。
参考文献：
[1]庆蕾，郝思远，梁景云，罗健斌.以战略视野迎接大数据时代——南方电网广州供电局有限公司的大数据布局之路[J].中国电力企业管理，2015（11）：46-49.
[2]温满华.刍议大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].现代国 企研究，2015，（24）：26.
[3]谢珍贵，陈振宇.电力企业应对大数据时代的技术策略研究[J].重庆文 理学院学报（社会科学版），2015，（02）：135-138
论文作者:金小莉
论文发表刊物:《电力设备》2018年第22期
论文发表时间:2018/12/5
标签：数据论文; 电网论文; 电力论文; 电力企业论文; 时代论文; 企业管理论文; 管理工作论文; 《电力设备》2018年第22期论文;