大數據時代數據挖掘技術在電力企業中的應用

江 濤，賀超群，劉 洋，唐知涵

（1.國網湖北營銷服務中心（計量中心），湖北 武漢 430000；2.國網鄂州供電公司，湖北 鄂州 436099）

0 引 言

進入了大數據時代后，電力系統中的數據量越來越大，其涵蓋電網設備運行、電網設備檢修以及運營管理等諸多方面。為了發揮出這類數據的價值，需要采用科學的方式來整合、利用數據，以提升企業的經濟效益與管理水平，這也是當前電力企業重點關注的問題。針對電力企業的實際情況，最為適合的技術就是數據挖掘技術，利用這一技術可以充分找到數據中的潛藏價值，處理并深度挖掘各類模糊性和隨意性的數據[1]。

1 數據挖掘技術概述及應用于電力企業的必要性

隨著技術水平的不斷提高，數據挖掘技術在各個領域中得到了廣泛使用，促進了多個行業的發展。大數據屬于海量數據資源庫，借助數據挖掘技術可以對資源進行精準分析。

1.1 數據挖掘法

從本質來看，數據挖掘法就是對多個類型的數據開展歸類、分析以及整理，將各類零散數據整理出來，讓數據信息更加清晰、具有條理。其中，聚類和分類是不同的，在應用數據挖掘法時，不能簡單地對數據來分類，還要深刻分析其中的意義和價值。目前，這一技術已經被廣泛應用到了心理學和數據識別等工作中[2]。

1.2 關聯分析法

理論研究顯示，各個事物之間都有著密切關聯，這是數據最為典型的特征。為了找到海量信息中具有價值的內容，需要分析數據的規律，利用關聯分析法即可有效解決這一問題，通過各類關聯數據找到所需內容，進行辨別、分析以及處理[3]。

1.3 特征分析法

隨著技術的發展，各個行業中的數據類型變得越來越多，表現出結構復雜的特點，針對不同的數據要根據其特征來進行科學分類。應用特征分析法需要借助大數據的支持，分析出不同數據特征，對數據資源做出深度挖掘，從而達到理想的效果。

1.4 數據挖掘技術應用于電力企業的必要性

在科技日新月異的背景下，工作和生產越來越趨向于智能化和自動化的發展，大部分企業內部都開始實施信息智能化管控系統，旨在及時分析與管理數據信息，確保企業的正常運營和穩建發展。作為國家的民生企業，電力企業內部涉及諸多重要信息，如內部管理信息、客戶個人信息、電力設備運營信息以及電價信息等，這些信息數據十分龐雜，極易引發管理問題，造成信息數據的泄露。現階段，我國電力企業的數據管理相對滯后，依舊利用數據庫的方式進行數據的統計、查詢、管理及存儲等工作，嚴重浪費人力資源，不利于工作效率的提高。隨著大數據時代的到來，很多信息數據都是由互聯網技術進行集中管理，在電力企業內部運用大數據技術能改變傳統的信息管理模式，深度挖掘電力信息數據背后的價值可以進一步完善信息數據管理，促進工作效率和質量的提升。隨著國家產業鏈的持續優化，更多的企業開始使用數據挖掘技術，以便增強自身的核心競爭力，實現人力資源優化以及提高管理效率和經濟效益的目標。

2 電力企業中營銷稽查的內涵

從電力企業營銷稽查的內涵上來看，其主要包含用電檢查與稽查、內部控制制度稽查以及營銷系統稽查等[4]。

用電檢查與稽查是整個電力營銷稽查的核心內容，主要作用是完成對電力企業營銷過程中所簽署供需合同的詳細檢查與實時監督，能夠有效保證電力企業與終端用戶雙方的合法權益，確保雙方合同是在法律框架下簽訂的，具有一定的法律效力。與此同時，電力企業常態化稽查手段能夠更好地發揮營銷稽查的檢查與監督作用，第一時間發現電力企業運行過程中所存在的問題，并進行針對性的改正。

內部控制制度稽查也是營銷稽查的重要組成部分，是為了有效實施電力營銷稽查過程中政策與制度，確保相關內部制度的貫徹與落實。與此同時，在確保企業內部的政策制度得到實施后，還需要掌握與反饋這些政策實施的效率和效果。對于內控稽查過程中所發現的問題要采取積極主動的態度，不斷思考總結有效的方法與手段，促進相關政策制度效果的提升。

除了以上兩個方面，電力營銷系統稽查也同樣是營銷稽查不可或缺的組成部分。其職能就是對相關電力企業終端用戶的基本資料進行審查、維護以及挖掘，并根據相關數據的變化進行實時更新與核實。這也就從側面說明了電力營銷領域的相關工作人員在進行電力營銷系統稽查過程中要做到準確、全面，這樣才能強化終端用戶數據和資料的價值。除此以外，通過電力企業營銷系統中執行數據的反饋也能夠充分掌握相關電力營銷制度落實的效果。

3 數據挖掘技術在電力營銷稽查中的應用

電力營銷稽查信息系統的建設需要建立在對電力企業數據資源進行詳細分析和審查的基礎上，電力營銷數據經過系統的分析和處理之后會表現出立體化、動態化以及連續性等特點，幫助電力企業相關人員從數據中提取出具有價值的信息內容[5]。通過分析數據信息可以總結出電力營銷工作的規律，從而為電力客戶提供優質、精準服務。在電力營銷工作中，數據挖掘工作的價值涵蓋到用戶識別、電力銷售分析、營銷業務支持、市場需求分析以及重點客戶的研判等。借助數據挖掘算法可以精準分析出客戶的信息，明確客戶情況、客戶關系、市場情況以及售電情況，從而為企業的管理人員和決策人員提供用電動態變化，幫助管理者轉變思路，從以往的事后處理轉化為事前處理，提高企業的管理和經營能力。

3.1 數據來源

在數據的來源方面，電力營銷稽查信息系統的數據來源涵蓋多個方面，包括外部數據庫、監控系統以及內部數據庫等，通過對各類數據庫的整合、分析與處理作為后續的數據來源。

3.2 數據過濾

通過數據過濾篩選出具有價值的數據，打造出可以滿足系統運行要求的最小數據庫。過濾掉有污點、噪點以及殘缺的數據，展現出需要的內容。在數據規律環節，關注的重點在于原始數據、分類指標以及時間信息。

3.3 模型設計

將數據挖掘算法作為基礎，打造與實際對象相符的模型系統，在特定的假設條件下可以對模型做出精準描述。在整個稽查信息系統中，打造模型可以對原始數據進行定量分析和處理，將分析結果轉化為直觀信息。

3.4 電力銷售分析

對于電力銷售分析，需要從時間和地點等角度來實施。從宏觀角度上，對電費收繳、電力銷售數據指標進行分析、處理，幫助決策人員把握業務的整體實施情況，及時發現營銷環節存在的問題，根據問題來制定策略。電力銷售分析模塊的功能包括以下4個部分。一是評估銷售，分析銷售情況，包括銷售收入、總銷售量、電量、平均電價以及重點行業的電量銷售情況。二是分析銷售結構，從多個層面來剖析電量的總銷售結構。三是分析銷售構成變化，分析電量總銷售量的各個階段，針對市場變化趨勢進行總結。四是分析銷售區段，劃分、對比平均電價、總電量以及應收金額等。

在電力企業中，應用數據挖掘算法能夠對相關的數據信息進行規律的抽取和分析，打造出相關的數據模型，直觀展示分析結果。綜合各類數據信息，做到對客戶的精準識別和分析，為營銷決策的制定奠定基礎，幫助管理人員制定出有效的營銷策略，從而滿足客戶的精準需求，為提升企業的經濟效益和社會效益奠定基礎。

4 結 論

在電網體制的改革下，數據挖掘技術的應用變得更加廣泛，將這一技術應用到電力企業的實際工作中可以充分挖掘出現有數據的價值，為電力資源的優化配置提供支持，從而有效提升電力企業的綜合競爭力，為電力企業的健康穩定發展提供幫助。

對于電力企業的電力營銷稽查來說，它是一份長遠且龐大的系統性工程，因此電力企業需從更遠出發建立起建全的營銷稽查管理體系，并逐步推行相關法律法規的建立，強化相關稽查工作人員在營銷稽查方面的專業素質與技術水平，確保稽查工作具有客觀性，能夠有效發揮其檢查與監督作用。通過營銷稽查來對電力營銷稽查工作進行梳理，發現其中所存在的問題，快速制定相關問題的解決方案，并積極構建問責制，確保獎懲分明，完成監督、鼓勵機制的構建，促進電力企業競爭能力的提升，確保企業的利益。此外，在電力營銷稽查中應用數據挖掘技術具有重要作用，可以有效減少電力營銷稽查業務中的差錯次數，避免出現一些疏漏現象，提高了電力企業的營銷稽查管理水平，促進了電力企業的發展。