大數據不光可以在一定程度上引發(fā)電網的技術變革，也可以在優(yōu)化企業(yè)管理、創(chuàng)新企業(yè)業(yè)務模式等方面發(fā)揮巨大的作用，從而提升企業(yè)的價值。例如,通過使用電力企北龐大的歷史銷量數據，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(yōu)化營銷組織，改善服務模式。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，完善用戶用電需求預測模型,進而為各級決策者提供多維、直觀、全面、深入的預測數據，主動把握市場動態(tài)。大數據在電力行業(yè)的應用不僅服務于電力企業(yè)自身，還可以對外提供豐富的增值服務。通過給用戶提供其各月份分時明細用電視圖，可讓用戶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更透明。作為重要經濟先行數據，用電數據是一個地區(qū)經濟運行的“風向標”，可作為投資決策者的參考依據。

下面將從六個方面闡述電力大數據如何優(yōu)化企業(yè)管理，創(chuàng)新業(yè)務模式，促進業(yè)務融合，量化企北決策，服務國計民生，為電力企業(yè)創(chuàng)造價值，為國家發(fā)展增添動力。

4.1數據作為資產驅動公司運營

電網運營監(jiān)測中心利用大數據分析其各業(yè)務指標間的關聯度，將數據轉化為公司的資產，實現參與數據驅動公司運營。

1.現狀和需求

電網運行監(jiān)測中心是監(jiān)測公司經營管理活動的綜合部門，承擔著保障公司運營安全、有序、健康、高效的協調職能，運營監(jiān)測工作平臺集全面監(jiān)測、運營分析、協調控制、全景展示于一體，全面支撐運營監(jiān)測中心的業(yè)務開展。

運營監(jiān)測中心、的管理職能包括監(jiān)測公司核心資源的動態(tài)和利用效率、公司各項業(yè)務活動的執(zhí)行動態(tài)和管理效率、公司績效目標的執(zhí)行情況，以及各類運營管理中存在的風險和出現的問題。

從數據現妖和業(yè)務需求上來看，運營監(jiān)測數據分為結構化、非結構化數據和空間地理數據，接入明細數據后，一般網省結構化數據量將達到300GB，非結構化數據將達到500GB，空間地理信息數據將達到300GB,數據量最終達到TB級別。迫切需要實現在線監(jiān)測、在線分析和在線計算工作臺，需要有綜合數據模型庫和算法庫支撐業(yè)務分析，需要能對海量異構數據進行在線數據質檢。

2.應用場景

(1)對經營業(yè)績的跨部門指標分解與分析

指標分解是將一個相對復雜的指標分解成若干個子指標，再對每一個子指標進行研究，從而達到易于分析、便于實行的目的。運營監(jiān)測中心從安全運行、客戶滿意、社會責任、經營效益和持續(xù)發(fā)展五個方面出發(fā)，結合“三集五大”業(yè)務部門目標，進行業(yè)務指標的制訂，具體流程如下：

一“三集五大”指：人力資源、財務、物資集約化管理;大規(guī)劃、大建設、大運行、大檢修、大營銷體系。"三集五大”是在國家電網公司發(fā)展戰(zhàn)略中提出的，實施兩個轉變：轉變公司發(fā)展方式，轉變電網發(fā)展方式。按照集團化運作、集約化發(fā)展、精益化管理、標準化建設(簡稱“四化”)要求，實施人力資源、財務、物資集約化管理，構建大規(guī)劃、大建設、大運行、大檢修、大營銷(簡稱“三集五大”)體系，實現公司發(fā)展方式轉變。

•分析要求和目標，獲取各業(yè)務指標數據，形成業(yè)務指標集。

•通過關聯分析等數據挖掘技術，尋找經營業(yè)績的關鍵影響指標，針對給定的目標，建立關聯性分析模型。

•根據分析結論，準確定位出現問題的業(yè)務領域。

•結合業(yè)績目標，給出不同部門、不同指標的提升優(yōu)化建議。

•協調信息發(fā)布。

下面針對國網167項同業(yè)對標指標，以營銷專業(yè)指標為例，說明指標分解的步驟。

步驟1:根據指標特征，選取適合的分解維度。

指標特征主要分為收益類、時間類和質量類三類。復合指標則是由這三類指標賦以一定權重構成的綜合性指標。時間類指標較多人流程角度入手進行分解，質量類和收益類指標更適宜按內容進行分解，而復合指標則采用公式拆分的方法識別子項目指標，再按照上述三類指標進行分解。

步驟2:將分解維度進行問題挖掘。

首先基于指標本身的驅動因素進行逐層分解，之后進行問題挖掘。問題挖掘通常包括：

•準備成熟度包括流程、工具模板、系統支撐、制度、物資、渠道等方面。

•執(zhí)行有效性包括人員專業(yè)性與團隊配合等方面。

此外，對于受外部因素影響非常大的驅動因素，可以從約束條件方面考慮。

(2)對供電可靠性指標的分解與分析

供電可靠性貫穿電網公司規(guī)劃設計、電網建設、生產運維、電網調度和營銷五大業(yè)務。對供電可靠性的研究，可以更好地指導未來世界內電網的規(guī)劃、設計、運行和維修，可以找出電網中可靠性薄弱的環(huán)境，尋求提高系統可靠性的途徑，降低停電頻率，縮小停電范圍，減少停電成本。接下來將根據上述指標分解、分析流程，以供電可靠性指標為例，介紹可靠性指標是如何經過數據準備、分析、問題定位、優(yōu)化建議和決策支持等一系列流程，引導供電企業(yè)制訂提高可靠性具體措施的。

1)根據供電可靠性指標的監(jiān)控思路。

首先，根據供電可靠率公式，得出用戶平均停電時間，用戶平均停電時間是供電可靠性的關鍵變量;之后，對用戶平均停電時間進行層層分解，分析引起停電的各業(yè)務流程的主要因素;然后，基于歷史數據計算各因素的影響程度，通過數據挖掘和量化計算的方法進行深入分析;最后，根據分析結果，查找系統中可靠性薄弱的環(huán)節(jié)，提出有效的改進措施。

2)對指標驅動因素進行分解。

對檢修計劃安排及執(zhí)行準確率、調度計劃平衡及執(zhí)行準確率等若干驅動因素進行分解。五大部門，二十項業(yè)務內容，分解出131項業(yè)務指標。

3)構建可靠性業(yè)務指標間的關聯分析。

關聯分析是指如果兩個或多個事物之間存在一定的關聯，那么其中一個事物就能通過其他事物進行預測。它的目的是為了挖掘隱藏在數據間的相互關系。

從電網規(guī)模、電網結構適宜性、裝備水平、電網運行方式、運檢績效、作業(yè)方式和需求側管理等二十個方面選取代表性指標，運用關聯分析法求出対供電可靠性影響最顯著的數個指標。

4)構建供電可靠性分析模型，對關鍵業(yè)務指標進行分析，形成決策依據。

將關鍵業(yè)務指標和其他基礎數據作為數據，通過神經網絡、多元回歸等算法建立模型，設置供電可靠率、用戶平均停電時間、用戶停電次數等約束值進行建模，得到可靠性評估結果、可靠性預測結果和管理策略建議。

5)通過可靠性分析，對管理和技術層面問題的解決提供輔助決策支持。

通過對影響供電可靠性指標的相關因素進行分析，可以獲得對供電可靠性指標較敏感的相關特征量，這一信息對引導供電企業(yè)制定提高可靠性的具體措施有重要的參考價值。

3.預期效益

運營監(jiān)測中心通過大數據技術對影響供電可靠性指標的相關因素進行分析，可以獲得對供電可靠性指標較敏感的相關特征量，這一信息對引導供電企業(yè)制定提高可靠性的具體措施有重要的參考價值;對經營業(yè)績指標的關聯因素進行分析，可以指導企業(yè)優(yōu)化營業(yè)策略，提升經濟效益。

通過可靠性、經濟性來綜合分析供電側的投資和運行成本，以及用電側的停電損失，并采用成本/效益分析方法確定總成本最低的電壓等級配置方案和網架結構優(yōu)化方案。

書名：電力大數據：能源互聯網時代的電力企業(yè)轉型與價值創(chuàng)造

ISBN：978-7-111-51693-4

作者：賴征田

出版日期：2016-01

出版社：機械工業(yè)出版社