電力企業資金管控信息化系統的設計與實現

［摘 要］電力企業資金管控信息化系統的設計與實現是現代電力企業提升經營效益的關鍵舉措。該系統采用五層架構，包含預算管理、資金計劃、支付管理等核心功能模塊，通過數據集成、工作流引擎、數據可視化和移動應用等關鍵技術實現。系統的實施采用敏捷開發方法，分三個階段完成。系統上線一年后的評估結果顯示，其效果顯著。為進一步提升系統效能，文章提出性能優化和功能增強的建議，旨在持續提高電力企業的資金管理水平和市場競爭力。

［關鍵詞］電力企業；資金管控；信息化系統；系統設計；系統實現

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.22.026

［中圖分類號］F275；TP311 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）22-00-03

0" " "引 言

作為資金密集型企業，有效的資金管控對電力企業的經營效益和可持續發展至關重要。然而，傳統的人工管理模式已難以滿足現代企業對資金管理精細化、實時化要求。因此，運用信息化手段構建全面、高效的資金管控系統成為電力企業的迫切需求。本文旨在探討電力企業資金管控信息化系統的設計與實現，以期為提升電力企業資金管理水平提供參考。

1" " "電力企業資金管控現狀

電力企業作為資金密集型企業，具有資金規模巨大、流動頻繁、來源多樣等特點。當前，電力企業資金管控存在信息獲取滯后、人工操作效率低、部門間“信息孤島”現象嚴重等問題。傳統管控模式難以應對市場化改革帶來的新挑戰，如電力現貨市場的資金結算等。信息化應用雖有進展，但系統集成度不高、智能化水平不足，難以實現全面預算管理和精準資金決策［1］。

2" " "電力企業

系統設計的具體目標包括使資金計劃準確率達到95%以上，將資金結算周期縮短至T+1，實現資金池集中度超過90%，將資金成本降低0.5個百分點。系統設計原則涵蓋集成性、實時性、安全性、可擴展性和智能化。系統采用面向服務的結構（Service-Oriented Architecture，SOA），實現與企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）、辦公自動化（Office Automation，OA）等系統的無縫對接，確保數據的一致性。分布式處理技術支持百萬級日交易量的實時處理。多因素認證、數據加密、審計跟蹤等技術確保系統安全。

2.1" "系統總體架構設計

系統采用五層架構設計，包括基礎設施層、數據層、服務層、接口層和應用層。基礎設施層采用云架構，支持彈性擴展。數據層使用分布式數據庫集群，支持PB級數據存儲和毫秒級查詢響應。服務層基于微服務架構，包括資金計劃、支付管理、資金監控等核心服務。接口層提供表述性狀態轉移（Representational State Transfer，REST）應用程序編程接口（Application Programming Interface，API），支持多渠道接入。應用層包括Web門戶和移動App，支持個人計算機（Personal Computer，PC）端和移動端操作。

系統采用分布式架構，通過負載均衡實現高可用性。關鍵指標包括支持5 000+并發用戶，90%請求響應時間小于1 s，系統可用性達99.99%。數據一致性采用兩階段提交協議，確保跨服務數據的一致性。

2.2" "系統核心功能模塊設計

系統核心功能模塊包括預算管理、資金計劃、支付管理、資金監控和風險管理。預算管理模塊支持多維度預算編制、調整和控制，采用滾動預算方法，預算準確率提升15%。資金計劃模塊基于機器學習算法，實現資金流入與流出的精準預測，預測準確率達到92%。支付管理模塊集成銀企直連接口，支持批量支付和智能審批，日均處理支付筆數10萬+。資金監控模塊提供實時資金頭寸展示功能，支持多維度資金分析，資金使用率提升12%［2］。風險管理模塊基于規則引擎和異常檢測算法，實現實時風險預警，風險事件發現率提升30%。

2.3" "系統數據庫設計

系統采用混合數據庫架構，包括分布式關系型數據庫、列式存儲和內存數據庫。交易數據使用分布式關系型數據庫（如TiDB），支持原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）等特性，確保數據一致性。歷史數據采用列式存儲（如ClickHouse），支持高效的聯機分析處理（Online Analytical Processing，OLAP）。實時數據使用內存數據庫（如Redis），支持毫秒級查詢。

數據庫主要數據表包括資金計劃表、支付交易表和資金池表。系統采用分庫分表策略，按年度和業務線水平分片，單表數據量控制在1 000萬行以內，確保查詢性能。使用物化視圖技術優化常用報表查詢，將復雜查詢響應時間控制在3 s內。

2.4" "系統安全設計

系統安全設計遵循縱深防御原則，涵蓋身份認證、訪問控制、數據加密、審計日志和安全監控等多個方面。身份認證采用雙因素認證方式，結合生物識別技術，降低賬號被盜風險。訪問控制使用基于角色的訪問控制（Role-Based Access Control，RBAC）模型，實現細粒度的權限管理，支持動態授權。數據加密采用高級加密標準（Advanced Encryption Standard，AES）中的AES-256算法加密存儲，傳輸過程使用傳輸層安全（Transport Layer Security，TLS）中的TLS 1.3協議加密［3］。審計日志記錄所有操作，支持實時分析和異常檢測，日志存儲采用區塊鏈技術，確保其不可篡改。安全監控部署網站應用級入侵防御系統（Web Application Firewall，WAF）、入侵檢測系統（Intrusion Detection System，IDS）等安全設備，實現全方位安全監控，平均檢測時間（Mean Time To Detection，MTTD）小于5 min。

3" " "系統關鍵技術實現

3.1" "數據集成技術

該系統采用抽取-轉換-加載（Extract-Transform-Load，ETL）和實時數據同步相結合的數據集成方案。ETL過程使用開源工具Kettle，支持50余種數據源，處理效率達到10萬條/秒。實時數據同步采用基于Kafka的消息隊列，吞吐量可達100萬條/秒，延遲控制在毫秒級。

數據質量控制采用“預防+檢測+修復”三重機制。源頭數據通過正則表達式和業務規則進行實時校驗，準確率提升15%。數據加工過程中使用機器學習算法檢測異常，識別率達95%。數據倉庫層面實施主動修復策略，包括缺失值填充、異常值處理等，數據完整性提升至99.9%。

3.2" "工作流引擎

系統核心工作流引擎基于開源BPMN 2.0規范實現，采用基于有向無環圖（Direct Acyclic Graph，DAG）

的任務調度算法，支持復雜業務流程的靈活定義和高效執行。引擎采用分布式架構，單節點處理能力達到1 000 TPS，通過橫向擴展可線性提升性能。

工作流引擎支持動態分支、并行處理、子流程等高級特性。引入機器學習算法優化任務路由，根據歷史數據自動選擇最優處理人，審批效率提升30%。采用基于時間的觸發機制和補償事務設計，確保長時間運行的流程具備容錯和恢復能力，流程完整性達到99.99%［4］。表1展示了工作流引擎的關鍵性能指標。

3.3" "數據可視化技術

系統采用基于Web圖形庫（Web Graphics Library，WebGL）的前端渲染技術，結合服務器端預計算，實現了大規模數據的高性能可視化。前端使用ECharts庫，支持60+種圖表類型，可流暢展示10萬級數據點。對于百萬級數據集，采用數據降采樣和漸進式渲染技術，將首屏加載時間控制在3 s內。

為增強數據洞察能力，系統集成了多維分析（OLAP）引擎Apache Kylin。“預計算+內存查詢”的方式將復雜分析查詢的響應時間降至亞秒級，支持用戶進行實時交互式探索。

表2總結了數據可視化技術的主要性能指標。

3.4" "移動應用技術

系統移動應用采用Flutter跨平臺開發框架，實現了iOS和Android的代碼復用率達90%以上。使用Provider狀態管理模式，優化了應用性能，內存占用降低30%，啟動時間縮短至1.5 s。

為解決移動網絡不穩定問題，應用實現了離線操作功能。采用SQLite本地數據庫存儲關鍵業務數據，結合樂觀鎖機制，確保數據一致性。引入增量同步算法，將數據傳輸量減少60%，顯著提升了弱網環境下的用戶體驗。

表3總結了移動應用技術的關鍵指標。

4" " "系統實施與優化建議

4.1" "系統實施方案

系統實施采用敏捷開發方法，分為需求分析與設計、開發與測試、試運行與優化三個階段，總歷時11個月。實施團隊由20名開發人員、5名測試人員和3名項目經理組成。項目采用DevOps持續集成/持續部署流程，平均每兩周發布一個迭代版本。系統部署采用混合云架構，核心業務部署在私有云，非核心業務使用公有云。數據遷移采用增量遷移策略，共遷移5年歷史數據，總數據量達10 TB。系統采用灰度發布方式，從3個試點單位開始，逐步推廣至全集團200個單位。培訓采用線上線下相結合的方式，共開展50場培訓，覆蓋2 000名用戶。系統上線后設立7×24 h技術支持團隊，確保系統穩定運行。整個實施過程總投資1 500萬元，較傳統瀑布式開發方法節省30%的時間和20%的成本。

4.2" "系統運行效果分析

系統上線運行一年后對其進行全面評估。技術指標方面，系統可用性達到99.99%，平均響應時間小于0.5 s，日均處理交易量100萬筆，峰值可達300萬筆/天。

業務指標方面，資金計劃準確率從85%提升至97%，資金周轉率提高25%，資金成本降低0.8個百分點，年化節約資金成本1.2億元。

表4詳細展示了系統運行的主要技術和業務指標。

用戶滿意度調查結果顯示，90%的用戶認為系統顯著提高了工作效率，平均每人每天節省1.5 h工作時間。財務人員工作模式從事后核算轉變為事前預測、事中控制、事后分析，管理決策的及時性和準確性大幅提升。系統還帶來額外效益：通過大數據分析，發現并優化了10個資金沉淀點，盤活沉淀資金50億元；智能預警功能成功預防3起重大資金風險事件，避免了約5 000萬元的潛在損失。

4.3" "系統優化建議

基于系統運行情況和用戶反饋，本文提出以下優化建議：性能方面，優化數據庫索引結構，引入列式存儲技術，預計查詢性能提升50%。功能方面，增加智能資金預測模塊，預測準確率目標在90%以上。集成方面，加強與ERP系統實時數據同步，將數據延遲縮短至5 min內。用戶體驗方面，重新設計操作流程，減少30%的操作步驟；優化移動端界面，控制App啟動時間在1 s內。安全方面，引入區塊鏈技術保護關鍵財務數據，升級至后量子密碼算法［5］。

5" " "結束語

本文設計并實踐了一套適用于電力企業的資金管控信息化系統，該系統通過整合預算、資金計劃、支付管理等核心業務流程，實現了對資金全生命周期的精細化管理。系統的成功實施不僅提高了資金使用效率、降低了資金風險，還為企業管理決策提供了有力支持。未來，隨著大數據、人工智能等技術的不斷發展，資金管控信息化系統將向更智能、更精準的方向演進。

主要參考文獻

［1］胡俊輝，孫曄峰，茅恬穎.電力企業財務管理中的資金管控策略［J］.中國商界，2023（12）：172-173.

［2］裴柏雅.電力企業財務資金管控措施研究［J］.投資與合作，2022（5）：109-111.

［3］孟慧芳.基于財務共享模式的電力企業資金管控分析［J］.中小企業管理與科技，2023（21）：188-190.

［4］白卉.電力企業財務共享模式下的資金管控體系分析［J］.經濟管理文摘，2019（24）：183-184.

［5］宋弘亮，廖海林，江涵，等.基于電力通信網絡的管理信息系統的設計與實現［J］.中國新通信，2024（5）：19-21，172.