面向泛在物聯網的電力營銷大數據處理方法

李富河

摘要：隨著我國因特網技術的不斷發展，我國正在構建智能化、共享化的電力物聯網，將形成統一的業務和數據的能源互聯網。物聯網以其處理信息快速、易于應用等特點，給電力營銷工作帶來了極大的便利。因此，本文就泛在物聯網進行電力營銷的大數據處理方法進行探討，并提出改進建議。

關鍵詞：泛在物聯網;電力營銷;大數據處理方法

1電力營銷大數據概況及其發展趨勢

隨著互聯網、云計算、物聯網等技術的迅猛發展，大數據時代已進入歷史的新時代。所謂大數據，就是指傳統數據庫系統不能處理的數據，它有四大特點：數據量大、數據種類多、處理速度快、價值密度低。大數據技術應用于各行各業。通過對大量采集數據的處理、深度挖掘和分析，運營商或管理人員可以對電力物聯網的任何具體情況做出可預測的判斷。在生產或管理中，發現異常趨勢，處理過程清晰，能正確處理各類典型事故，大大提高了應急處理能力。同時，大數據技術的應用也意味著大量原始數據的采集，要深入挖掘這些數據的潛在價值，把理論與技術結合起來，提高生產效率和管理預測能力。

2泛在物聯網的概念及架構

泛在物聯網主要是指信息與原始物質在任何時間、任何地點進行有機聯系和相互作用。泛在電力物聯網主要是指電力用戶、電力企業和供應商之間的信息共享。在電力系統中，可以說因特網技術應用于泛在電力系統中，以實現電力設備的信息共享和資源共享，從而實現自我感知與識別的智能處理實體?；谠撃Ｐ停ㄟ^信息共享和資源共享實現了感知和反饋控制，從而實現了一個完整的電力生產系統。一般來說，電力物聯網分為四層：感知層、網絡層、平臺層和應用層。感知層主要是用來收集信息，通過智能系統獲取信息。就網絡層面而言，所有電力設備都使用互聯網技術連接。該系統使用物聯網的數據信息來管理電力設備。本設計旨在提高系統的安全性和穩定性。

3泛在物聯網推進電力營銷大數據建設

3.1重視大數據體系的完善和改進

為了適應時代潮流，泛在電力物聯網的建設必將得到國家的大力支持。因此，在這個剛剛開始的關鍵時期，也是經驗不足的時期，我們必須不惜一切代價不斷投入資金建設大數據系統，不斷完善、發展和完善。無論怎樣，只有建立健全、完整的安全體系，才能保證其正常運行，把大數據運用到電力營銷中也不例外。因此，建立一個良好的制度非常重要。經營管理考核指標是電力營銷管理的重要組成部分。所以，企業和單位必須利用大數據應用來提高大數據應用的效率和能力。

3.2注重電力營銷大數據質量

本文提出了基于真實性和有效性的電力營銷大數據模型。然而，收集這些數據是非常困難的，然而，我們已經經歷了過去。因此，數據挖掘、管理和分析顯得尤為重要。擁有大量的數據和有效的知識，這是構建大數據系統的基礎，也是至關重要的。應盡力改善資料的真實性和資料質量。

3.3信息技術人員隊伍建設

在電力營銷中運用大數據已經成為我們生活中不可或缺的一項技術，也成為重中之重。任何科學技術都離不開勤奮、聰明的科研人員，所以我們現在的首要任務是在大數據應用領域培養人才，只有人才，才能使我們的祖國更加繁榮富強。

4泛在物聯網在電力營銷大數據中的保障措施

4.1提高企業對泛在物聯網大數據應用的認知度

首先，我們必須拋棄傳統的工作方式，學會接受新事物。將電力營銷工作從線下轉向線上，將電力營銷和電力采購線推廣給企業的人員，最好對企業的人員進行系統、良好的培訓，每周提供，讓應用技術的大數據深入人心，讓相關人員的技術得到很大提升。然后，根據企業自身的實際情況，將企業的相關數據引入到大數據應用分析系統中，找出規律，為企業提供更加科學的分析和客觀的決策，降低電力營銷采購的整體效益，實現利潤最大化。

4.2積極發展信息技術，建立良好的數據庫

企業在電力營銷項目中往往混水摸魚，因此，應充分利用大數據應用，方便電力采購，實現自我獨立。此外，還應建立信息共享機制，讓更多的人了解我們的企業，從而更好地完善我們的數據。對參與投標的供應商，我們要謹慎評估自己的可信度，不要與不可信的公司交易。大數據系統決不會毫無理由地使一個企業失去信譽。為了做出最客觀的評價，分享的信息讓更多的人看到。評估結果可作為供應商在大數據中共享和綜合能力信息的使用。

5未來前景

5.1依托海量數據，面向具體服務

電力物聯網是收集和有效利用數據的平臺。由于電力物聯網數據源復雜，數據的實時性和時間價值不同，傳統的數據分析結果無法直接應用于電力物聯網。監測系統中的歷史數據、測量、檢測等實時在線數據可以產生海量數據。連結是從大量的數據中獲得可操作、可執行的信息，即為特定的服務提供信息。因此物聯網是基于特定的服務需求來處理數據的。區別在于系統維護、檢測、人機交互等方面也不同。專用系統必須用于特殊領域。例如，其他行業，如家庭和工業，為智能醫療而開發的物聯網設備，用戶不能使用。

5.2提高配電網供電可靠性

隨著復雜配電網規模的擴大，各種不確定性不斷增加，傳統分析方法的局限性日益明顯。在信息化時代，海量數據成為世界“新石油”，革新了科技，改變了人們的思維。隨著現代電力公司服務質量的提高，大量結構化、半結構化、非結構化數據開始進入配電系統。這個增長很大，而且讓它有用。在常規資料分析中，資料來源和分析結果之間存在因果關系，才能得到最終分析結果。相關性也比較準確地預測分析結果，比較有效。將大數據應用到配送系統中，提高配送系統的數據處理能力，可以有效地提高配送的可靠性，支持對客戶的精確服務。

5.3清潔能源的有效分配和減少地域限制

目前，清潔能源在我國能源消費中所占比例仍然很低。風能、太陽能等清潔能源存在著諸多不確定性因素，嚴重影響電網的安全穩定運行。此外，受地理分布和人群聚集的影響，風能、太陽能等清潔能源尚未得到有效利用。在物聯網中引入人工智能，可以在短期內預測新能源的發電量，降低調度的難度。在市場查詢中，全息感知能夠有效地分配進入網絡的能量，實現源、網、荷、儲之間的動態交互，形成虛擬電廠，對傳統能源與新能源的比例進行補充;通過市場查詢，引導客戶用電行為，實現調峰填谷。電力物聯網的引入可以實現電力交易平臺的互聯，減少地域限制，動態增減負荷，減少分布式能源并網帶來的影響，實現清潔能源的廣泛、高效配置。

結語

綜上所述，我國正在大力建設無所不在的電力物聯網，該系統不僅能夠很好地適應現代經濟的發展，而且能夠解決電力市場開發和整合中的一些問題，使我國電力大數據建設更加智能化、系統化，對于電力企業的發展具有重要意義。

參考文獻

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