(国网新疆电力有限公司喀什供电公司新疆喀什844000)
摘要：近年来，“大数据、云计算、物联网、移动互联网”等新兴技术在全世界迅猛发展，多年的数字化电网运营经验为电网企业开展大数据应用积累了丰富的数据资产。相比其他行业，电网大数据规模更庞大、信息更丰富，管理也面临更大的挑战。因此，如何提高电力大数据驾驭能力，更好地提高电网企业运营管理和优质服务水平，是电网企业面临的重大课题。
关键词：供电企业；大数据；智能运营
智能运营的核心是先进管理理念、先进信息技术与传统电网业务的有机融合。通过重点推进“大云物移”新技术在精益营销、柔性生产、精准投资、优质服务的创新应用，打造大数据电网企业智能运营体系和示范工程。前端以移动互联网和物联网为数据采集、交互式服务和移动作业的手段，中间以大数据联合监控为分析预警平台，后台以大数据高效挖掘与应用为辅助决策的高级形态，进一步探索能源互联网新型商业模式，促进企业资源优化配置，积极发展“智能化、移动化”的电力生产和营销服务新业态。
1大数据智能运营体系的构建
1.1移动互联网应用
开展APP移动业务硬件平台建设，确保数据交互的安全性。同时在信息内网建设一套后台存储系统，为移动业务应用系统提供数据支撑，并作为开展大数据分析的基础平台。在此硬件基础上，开发应用工程建设APP、营销APP、生产APP和增值服务APP。工程建设APP基于物联网、射频技术及移动互联技术，对各类工程项目从项目立项、物料到货、现场施工到资料归档全过程实现信息实时上传，实现对现场作业的安全监督，有效保障人身、电网和设备安全及工作质量。营销APP实现用户互动，并汇集用户需求大数据。开展面向电力用户的用能大数据信息服务，不断创新互动化、差异化服务手段，从而获得更高的客户满意度、忠诚度。生产APP定位于生产通用基础软件，实现现场工况的实时在线监控、信息高度共享、数据自动调用、安全可控在控，实现从现场运维端到后台调控端快捷高效沟通，有效推动电力企业的柔性生产。增值服务APP将产业公司的产品开关柜、箱变、环网柜、变压器等设备加装传感器，实时采集设备的运行工况，有效监控客户设备，及时判断客户资产故障，减少因客户原因引起的停电，同时实现客户服务的价值增值。
1.2联合监控
成立联合监控中心，打造企业的“天眼”网络，开展工程项目、营销稽查、配网运行、客户服务、营配调数据贯通等五大监控，最大限度发挥联合监控的信息化数据优势。工程项目监控综合展示项目整体情况以及流程节点的预警、告警信息，开展重点项目过程“红、黄、绿”管控在线监测，快速发现项目过程中的问题，提升项目管理水平。营销稽查监控建立科学合理的“量、价、费、损”监测模型，实现对量价费损、计量资产、用电信息采集等营销业务的监控，并就可能风险提出预案。配网运行监控对配网系统运行效率、各级电网运行协调度开展系统性、定量化评价，实现配网“设备层”向配网“系统层”效率计算的转变。客户服务监控全面客观地评估查询、缴费、投诉、业扩、户表、装表、报修等全链条业务的服务质量薄弱环节，提高客户满意度。营配调数据贯通监控推进营配数据核查清理，同步建立多专业协同的数据动态更新协同机制，促进营配调数据质量和营配业务应用水平持续提升。
1.3大数据高级应用
综合应用大数据、云计算等现代信息技术，通过集约整合信息基础资源、数据资源、应用软件及支撑保障体系，优化生产与营销业务，建设云数据平台。通过建立统一运维体系和安全体系，以数据为核心，改变“业务条块化、功能碎片化、流程复杂化”的局面，逐步实现“云端部署、APP应用”的“云+端”运营管理新模式，实现“现场作业数据化、作业数据实时化、实时数据移动化”，大幅提高工作效率与质量。在云数据平台架构基础上，进一步探索大数据应用的高级阶段，即数据产品服务和电网大数据交易的新型商业模式。数据产品服务基于互联网信息技术的发展，利用数据接入、网络爬虫、与金融类征信机构直接合作、或者与第三方数据服务商合作的方式，开展个人与企业征信信息、企业运营情况、行业发展状况等数据应用工作，建立与市场和营销服务相关的企业运营数据资产关联库，依托大数据挖掘分析，建立电费缴费风险、客户信用评价、企业运营风险、渠道偏好、大客户流失预警等分析模型。通过客户画像对客户深层次行为特征进行描述，实现客户精准营销和差异化服务。成立虚拟化的数字经济研究所，为实现数据的市场化交易做准备。进一步整合联合监控和数据挖掘成果，从数据交易中直接获取利润。例如，变压器等设备运行数据可有偿提供给制造厂商，帮助其提升产品质量，进而获得数据交易利润。通过大数据挖掘利用，培育新的商业模式或业务模式，甚至形成新的产业。
2大数据在智能电网中的应用案例
2.1IBM大数据技术在新能源接入中的应用
大数据技术能为电力企业做出更好的预测。IBM微观选址方案结合风资源精细化评估、气象灾害风险评估、风机经济效益评估、风场施工标准评估等因素，通过基于先进成熟的高精度数值天气模型，能够考虑更多的大气动力过程和物理过程，大幅提高模型的精确度和可靠性，从而把风电场备选区域和整个大气有机耦合在一起，做到更长期、全面地分析备选区域各个点的四维风资源分布情况，以及风资源的季节、年、年代变化情况，从而避免由单点推断整个风电场的资源分布，或由于使用时间过短的测风塔资料而无法刻画年和年代变化所带来的偏差问题。
2.2大数据技术在电网灾难预警中的应用
从整体预防的角度出发，通过大数据技术辨识电力网络中的脆弱环节对提高电力系统的可靠性，降低大规模停电事故的发生概率有重要意义。一个典型的基于大数据的电网灾难预警系统。该框架以电网拓扑数据、地理信息数据、电网运行数据为数据基础，在算法模型层通过判据指标计算获得判据指标库，通过原因寻找引擎获得原因分析树，通过评价指标计算获得评价指标库。以此为基础，在业务层通过薄弱区域识别、薄弱区域原因分析，并联合判据层的评价指标库，给出综合预警结果。
3结语
大数据智能运营潜在效益的发挥是循序渐进的，企业需要在这个过程中有规划、分阶段的实现。通过构建大数据智能运营，能够逐步实现四方面的潜在效益。一是存量市场优化运营效率，提高精益化水平；二是增量市场精准发力，争夺新增售电市场；三是刻画业务发展趋势，在量化精准分析的基础上科学预测，进一步实现数据资产价值最大化；四是实现电网大数据价值增值，驱动产生新的商业模式甚至新的产业，为公司在未来的国家数字经济变革中取得领先主动。
参考文献:
[1]李皎.大数据时代到来对电力行业发展提出新要求[J].华北电业，2012（4）.
[2]李翠平，王敏峰.大数据的挑战与机遇[J].科研信息化技术与应用，2013（1）.