大數據環境下電力企業商業模式創新

吳鵬　周紅林

摘 要： 大數據環境下電力企業的商業模式創新，既要立足電力行業的特點及基礎，又要有前瞻的意識。有鑒于此，結合電力大數據現狀，列舉了大數據的定義，闡述了其在電力行業中的特性，在此基礎上，分析了電力企業現有的商業模式，探討了大數據環境下電力企業的商業模式創新，并就電力企業創新商業模式提出了建議。

關鍵詞： 大數據； 電力企業； 商業模式； 創新

中圖分類號：TP399 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2015）11-101-04

Abstract： The business mode innovation of electric power enterprises in Big data environment should not only be based on the characteristics and basis of electric power industry， but also have the consciousness of foresight. Because of this， combining with the present situation of electric power Big data， this paper lists the definitions of Big data， and expounds its characteristics in the power industry. then analyzes the electric power enterprise's existing business mode， discusses the business mode innovation of the electric power enterprises in Big data environment， and the suggestions on the business mode innovation of electric power enterprise are proposed.

Key words： Big data； electric power enterprise； business model； innovation

0 引言

以社會媒體、云計算、物聯網、移動互聯網等為標志的世界范圍的信息化變革，使幾乎每個行業都面臨著大數據（Big Data）的問題，電力行業亦是如此。隨著智能電網及“三集五大”管理體系的決策的部署，江蘇省電力公司核心系統及數據中心積累了海量的數據資源，也使得江蘇公司逐步進入大數據時代。大數據的“量類時”特性，已在海量的、實時的電網業務數據中進一步凸顯。抓住大數據時代帶來的機遇，進行電力大數據質量處理與分析，創新企業商業模式，是電力企業提高自身核心競爭力的有效手段，亦是大數據環境下公司信息化建設的高級階段和實現智能電網的必然選擇。

1 電力大數據現狀

電力大數據產生于電力生產和使用過程中，其來源包括發電側、輸變電側、用電側等多個環節，從調控監控信號到生產報修數據，從電能計量到設備檢修、巡視記錄，從PMS生產管理系統到GIS地理信息系統。如在用電側，伴隨著大量智能電表及終端的安裝部署，電力公司和用戶之間的交互迅速增長，電力公司每隔一段時間獲取用戶的用電信息，從而收集了海量電力消費數據[1]。據統計，截至2013年底，國家電網建成了世界上最大的電能計量自動化系統，累計安裝智能電表1.82億只，實現采集1.91億戶，采集覆蓋率56%，自動抄表核算率超過97%。由此，國家電網在全國采集獲得的計量數據總量達到近10PB[2]。

目前，電力大數據一般分為三類：一是電網運行和設備檢（監）測數據；二是電力營銷數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據；三是公司管理數據。這些數據可進一步分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，大量的半結構化和非結構化數據無法直接使用傳統的關系型數據庫管理和存儲[3]，而這些數據較結構化數據而言其增長更迅速，每年以幾何級數速度增長，這導致需要有專業化的解決方案應對大數據帶來的挑戰。

2 電力大數據定義及其特性

2.1 電力大數據定義

推動大數據環境下的電力企業商業模式創新，首先要正確認識何為電力大數據，目前業內對電力大數據尚未形成一個公認的、完整的定義。“大數據”源自英文Big Data，對這個概念的解釋千差萬別，本文列舉其中具有代表性的三種[4-7]：

麥肯錫全球研究院在《The next frontier for innovation， completion， and productivity》報告中的描述：“大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。”

美國數據科學的權威舍恩伯格在他的專著《大數據時代》中指出：“大數據，就是我們可以在更大規模的數據上，做到更多我們無法在小規模數據基礎上完成的事情。”

亞馬遜網絡服務（AWS）、大數據科學家John Rauser提出一個簡單的定義：“大數據就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數據量。”

雖然大數據還沒有統一的定義，本文認為大數據是指由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據構成的數據集合。目前，全球互聯網巨頭包括IBM、EMC、惠普、微軟在內都已意識到了大數據環境下數據的重要意義，紛紛通過收購“大數據”相關廠商來實現技術整合，可見其對“大數據”的重視。

2.2 電力大數據特性

電力大數據的特性包含以下五個方面：一是體量大（Volume），二是類型多（Variety），三是處理速度快（Velocity），四是價值大（Value），五是準確性高（Veracity）[8]。電力大數據特性的具體描述見表1。

3 大數據環境下的電力企業商業模式創新探討

“大數據”正以各種方式影響著電力企業的商業生態，已經成為電力企業商業模式創新的基本時代背景。大數據環境下，電力企業的生產經營與管理決策擁有前所未有的挑戰和機遇，這種情況下電力企業商業模式創新則更聚焦于商業活動和管理模式的作用與影響。

3.1 智能電網電力企業現有商業模式

隨著智能電網建設的深入推進，當前電力企業的商業模式從產品、服務、信息交互以及價值鏈集成等方面分為四類：基于產品銷售的商業模式、基于服務銷售的商業模式、基于信息交付的商業模式以及價值鏈集成的商業模式[9-10]。詳述如下：

⑴ 基于產品銷售的商業模式。這種商業模式分為兩類：一是設備產品和應用軟件提供商模式，即電力企業通過控股與投資等方式，參與電網設備和服務提供商的具體研發和運營，并積極參與和制定電力行業標準，并在此過程中起主導作用；二是合作聯盟模式，即電力企業通過參股或業務合作等方式，與設備和服務提供商建立聯盟關系，但不參與設備和服務提供商的具體研發和運營，只起輔助作用。

⑵ 基于服務銷售的商業模式。這種商業模式分為四類：一是直接面向客戶服務模式，即電力企業給用戶提供節能方案，用戶購買儲能設備，通過電網發電來獲利或滿足自己的消費需求；二是通道服務模式，即電力企業立足于自身的輸配供服務，結合設備和服務提供商提供的先進的設備和服務，優化自身的生產經營方式，提升電網整體服務能力和質量；三是全程服務模式，即充分利用各方資源，為客戶提供全方位和全領域的電網服務；四是資本運作模式，即通過資本運作，改善企業資本結構或債務結構，快速介入其他產業鏈，整合或重新配置資源。

⑶ 基于信息交互的商業模式。這種商業模式分為兩類：一是信息中介模式，即電力企業提供電力市場交易信息，使得發電企業、電力批發商或大用戶獲得充分交易信息，實現自由交易；二是第三方服務模式，即電力企業提供電力市場交易中的信用中介和第三方支付服務，解決買家不信任的問題，促使發電企業、電力批發商或大用戶自由交易。

⑷ 價值鏈集成模式。這種商業模式是通過建立強大的信息系統來連接電網價值鏈的各個環節，匯集、集成和分配信息，協調價值鏈上的各利益方的活動。

3.2 大數據環境下電力企業商業模式創新

大數據環境下，電力行業不僅要收集和存儲數據，更要圍繞數據采用相關數據挖掘和分析技術，獲取更加有價值的信息，重塑電力核心價值和轉變電力發展方式。因此，在企業現有主導商業模式的基礎上，通過挖掘市場個性化需求和企業自身良性發展，驅動企業經營戰略逐漸從“以電力生產為中心”向“以客戶服務為中心”轉變；通過對電力系統生產運行方式的優化，以及對全社會節能減排觀念的引導，推動電力行業由高耗能、高排放、低效率的粗放發展方式向低耗能、低排放、高效率的綠色發展方式轉變。此外，電力大數據的有效挖掘與應用還能面向行業內外提供大量的高附加值的內容增值服務。具體的商業模式創新如下：

⑴ 營銷方式靈活化

電力企業一方面，通過對龐大的歷史銷售數據的挖掘與分析，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方式，改善服務模式；另一方面，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，預測用戶的用電習慣，進而為管理者提供多維、直觀、深入的決策依據，幫助決策者掌握市場動態。

⑵ 電網控制智能化

大數據技術將加速電力企業智能化控制的步伐，促進智能電網的快速發展。例如，通過為電力設備布置多個傳感器，動態監控設備實時運行狀態，并基于大數據挖掘、分析和在線可視化技術，設計在線監控與可視化調度管理系統，集成在線監測、視頻監控、應急指揮、檢修查詢等多項功能，從而有效改變傳統的運維方式，實現運維智能化。

⑶ 運營管理精細化

通過對電力企業生產、經營和管理的數據進行整合，實現電力發電、輸電、變電、配電、用電、調度全環節數據集成與共享，以用電需求預測為驅動優化資源配置的動力，協調電力生產、運維、銷售的管理，提升電力生產效率和資源利用率。此外，電力企業各部門數據的集成將優化內部信息溝通，有助于企業實行精細化經營管理，提高企業管控水平。

⑷ 增值服務豐富化

利用電力行業大數據給用戶提供豐富的增值服務。例如，通過給用戶提供其各月份的明細用電視圖，讓其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透明化。此外，隨著無線M2M傳感器和大數據挖掘與分析的普及，智能恒溫控制器等新型工具進入樓宇成為可能，這些技術的應用將給用電用戶帶來很大的節能空間。

4 大數據環境下的商業模式創新建議

大數據時代的到來，為電力企業發展帶來了新的機遇和挑戰。通過良好的大數據挖掘、分析與管理，可切實提高電力生產、營銷及管理等方面的水平。為實踐大數據戰略，就電力企業創新大數據環境下的商業模式提出如下建議。

⑴ 融入電力企業的數據整體方案

電力企業將來自不同數據源的數據經過清洗、轉換與集成，形成企業級統一的數據視圖，將會產生新的業務洞察力。例如，電力企業將用電家庭成員的住宅類型、平均年齡、學歷水平、生活習慣等信息與電量消耗的數據融合分析，這會使得從智能電表上讀取的數據更有價值、更有意義。因此，需要將大數據融入企業的數據整體方案中，這樣才能讓數據產生最大的價值。

⑵ 切實做好數據聚合和管理工作

數據質量是有效分析和利用大數據的前提，是大數據產生價值的保障。如果數據有錯誤、不及時或不全面，對其挖掘與分析的結果必定不正確；而如果數據冗余、不一致，則會增加獲取數據有效信息的難度，并使數據處理效率低下[11]。目前電力企業數據正以前所未有的速度激增，數據類型多樣，數據來源于不同的環節，有效管理企業的數據資產，并從大規模的數據中挖掘有價值的數據，成為企業管理者在大數據時代分析決策的基礎。

⑶ 具備足夠的大數據相關技術能力

在獲得優質的數據后，企業還需要具備一定的數據存儲、處理和分析能力，才能有效應用大數據。電力企業必須了解并研究適合自身發展的大數據解決方案，提高海量數據存儲、分布式計算、高性能數據挖掘、數據可視化等技術水平，實現各個系統的數據交換與共享，為企業各種智能應用提供統一的數據視圖，以滿足大數據戰略的需求。

⑷ 培養大數據技術人才

據美國天瑞公司調查顯示，業內對大數據分析類職位的需求在上升，如系統分析師（35%）、程序開發員（32%）和商業分析師（22%），但符合要求的人才卻只有0.41%。大數據技術人才是復合型人才，需要對數學、統計學等多方面知識有綜合掌握，電力企業可以通過與高校聯合培養，或建立專門的大數據科研團隊，亦或與專業的數據處理企業合作，培養大數據技術專業型人才，以保障大數據戰略的順利實施。

5 結束語

電力企業生存的外部環境在不斷改變，電力企業傳統的商業模式已無法適應電網對企業經營管理的要求。本文介紹了在智能電網大數據的現狀以及特點，提出了在云計算、物聯網、社交網絡、移動互聯網的影響下電力企業商業模式創新的建議。為電力企業加快商業模式創新的步伐，適應大數據環境提供借鑒。讓電力企業主動掌握不同用戶的用電需求，促進智能電網的可持續發展。

參考文獻（References）：

[1] Peijian Wang. D-pro： dynamic data center operations with

demand-responsive electricity prices in smart grid[J]. IEEE Transactions on Smart Grid， 2012.3（4）：1743-1754

[2] 北極星電力網新聞中心.電力企業的大數據時代. 2014/04/

10.http：//news.bjx.com.cn/html/20140410/502859.shtml.

[3] 李國杰.大數據研究的科學價值[J].中國計算機學會通訊，

2012.8（9）：8-15

[4] 孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究

與發展，2013.50（1）：146-169

[5] Manyika J， Chui M， Bown B， et al. Big data： The next

frontier for innovation，completion，andproductivity.2012/10/02.http：//www.mickinsey.com/Insights/MGI/Research/Technology_and_Innovation/Big_data_The_next_frontier_

for_innovation.

[6] Nature.BigData.2012/10/02.http：//www.nature.com/news/

specials/bigdata/index.html.

[7] Bill Franks，黃海，車皓陽，王悅譯.駕馭大數據[M].人民郵電出

版社，2013.

[8] 姚瑋，江櫻.淺析電力企業如何應對大數據[J].科協論壇，

2013.8：49-50

[9] 褚燕.基于智能電網的電力企業商業模式創新研究[J].華東

電力，2010.38（11）：1667-1770

[10] Paul Timmers. Business models for electronic markets[J].

Electronic Markets Journal，1998.8（2）：3-8

[11] 宗威，吳峰.大數據時代下數據質量的挑戰[J].西安交通大學

學報（社會科學版），2013.33（5）：38-43