广东电网与大数据的结合研究论文

大数据时代电力营销管理创新研究论文

摘要： 对电力企业来说，大数据营销能基于海量数据的分析，为其制定营销战略提供依据，而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据电力营销管理的弊端；其次分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业稳定、长久发展。

关键词： 大数据；电力营销管理；创新

在当前的大数据环境下，电力系统既面临新的发展机遇，也面临着新的挑战。对电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理及技术改革的重要依据，电力系统的大数据包括生产、运营和管理三方面。电力营销是电力系统的重要部分，对提高企业的核心竞争力及确保企业的可持续发展具有十分重要的作用。然而由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端，在大数据时代，对电力营销创新管理模式进行研究迫在眉睫，基于此，笔者对基于大数据的电力营销管理创新进行研究。

1.基于大数据的电力营销管理的弊端

在大数据背景下，国内电力企业营销管理存在诸多弊端，具体表现在下述几方面：

第一，电力营销管理理念亟待改进。电力行业长久以来属于国家的垄断行业，而随着各种新型能源的不断出现，电能面临着巨大的竞争，然而其营销设计仍以业务导向为核心，很少考虑市场的竞争状况和客户的需求，没有建立一种以客户为核心的营销管理机制；

第二，电力营销业务功能亟待完善。电力系统的营销政策、技术研究、运维及市场开拓等方面的机构不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，电力营销运营效率亟待提升。电能计量检定、人员及相关设备重复配置；规划、生产的部门对电力营销管理支持力度较弱；故障抢修、业扩报装等服务流程不协同。综上所述，电力营销管理亟待进行创新，以适应新形势下客户对供电服务的要求。

2.基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战

2.1机遇

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理面临的机遇主要表现为：

第一，国内经济稳定发展，电力需求仍持续增加；

第二，国家实施节能减排，电能应用范围更加广泛；

第三，国家电网创建“双一流”，为加快营销发展注入新动力。

2.2挑战

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理也面临诸多挑战，具体表现为：

第一，国家经济转型期的'结构优化调整及节能减排战略的实施，国家控制能源消费总量，大工业用电比重会呈现一定程度的下降。循环经济、节能环保产业、分布式电源等会日益增加，对电力营销市场的发展带来威胁，影响电能的市场占有率；

第二，国家大力开发低碳技术，清洁能源要求必须建立一种新型的供用电模式，而现有的供电模式要满足这些应用需要法律、政策、技术等众多方面的支持才能实现；

第三，国家电网推进“三集五大”要求电力系统必须要转变营销发展方式。目前电力系统的营销仍然资源分散、管理层级多，亟待进行整合；营销管理的专业化、组织结构扁平化、管理层级等方面亟待改进，集约化、智能化的服务手段亟待提升等，使得目前电力系统的营销管理面临巨大挑战。

3.基于大数据的电力营销管理创新研究

在大数据及信息化背景下，电力企业要提高核心竞争力，必须要顺应时代潮流，及时对传统的营销管理体系进行重构，通过利用大数据分析研究结果进行电力营销，具有极大的市场价值。

3.1通过大数据分析客户的潜在需求行为

大数据最主要的特征之一是海量的数据，电力企业要获取比较精准的数据，必须进行大量数据的分析研究寻找客户的潜在需求。所以对电力企业来说要重建营销管理体系，提高核心竞争力必须要制定多种方案，通过大数据的分析结果寻找潜在的客户需求，站在用户的角度，分析用户的电能消费行为和特点，通过这些分析及时改变自己的营销管理模式，提升服务质量，提高客户满意度和忠诚度，最终提高电力企业的知名度。

3.2通过大数据分析精准定位消费客户，进行个性化营销

从大数据提供的海量信息中分析客户的消费行为，找出电力系统最精准的用户，以便电力企业的营销能实现精准化，同时根据精准化消费群体的特征建立针对性的营销方式，从而能划分出精准的消费客户，进行个性化营销。随着经济的发展和用户需求的提升，电力企业也逐渐重视电力营销的精准化，而大数据的出现不仅使精准化营销变得更加高效，也极大地提升了服务和产品质量，使得消费者市场也发生一定程度的变化。消费者市场的划分必须要经过大数据才能实现精准的分析，这种分析结果面临的是个体消费者，而并非是群体，在这种情况下，电力系统的个性化营销在不久的将来一定会成为电力系统的营销主体。

3.3运用大数据分析，制品新产品，拓展新市场

对电力系统来说，传统的以业务导向为核心的营销管理已经难以满足现代化的需求，通过大数据分析结果制定针对性的营销策略是十分重要的，这对于电力企业开拓市场和业务起着决定性作用。如腾讯在开发游戏时，总是先通过大数据对游戏用户行为进行精准的分析然后再推出产品，通过这种方法能使其在推出手游时更具有针对性和精准性。因此电力企业通过使用大数据分析客户的消费行为，开拓新业务、新市场是未来发展的必然趋势，根据大数据分析的结果为客户制定更加个性化的需求，并进一步制定针对性的营销渠道，拓宽产品领域。

3.4依靠互联网技术，合作开展大数据营销，开展多元化服务

随着互联网营销的风靡，很多行业越来越重视网络营销，他们通过使用大数据进行网络营销。电力系统要想持续、稳定、可持续发展，必须要充分利用互联网进行大数据营销，除了要在电力系统领域建立相关的数据库，利用资源优势外，还要不断拓展业务，通过业务延伸实现电力企业的多元化发展模式。多样化服务的开展可从下述几方面着手：客户经理对客户的用电状况进行详细的统计和分析，提出的建议中不仅要有生产班次的安排，还必须要为客户的用电状况提供针对性的无功补偿。站在客户角度为客户节约电费着想，为客户的用电负荷进行合理、科学的指导，这不仅能有效地节约电费，还能有效减少设备的能耗。电力企业还要在基于自身优势的基础上，不定期检查用电设备的运营状况，及时排查运行过程中存在的安全隐患，这对确保配电网的稳定运行具有重要作用。要对所在区域的电网进行改造时，要及时通知大客户，并将规划改造的详细情况与大客户进行沟通交流，以得到客户的理解和支持，这对电力企业的稳定发展意义重大。

3.5与税务部门合作减小电费回收风险

对电力企业来说，电费能否正常回收是确保其正常运作和提高经济效益的关键环节，尤其是大客户的电费回收，由于受到各种因素的影响，电费回收难一直是难以解决的难题。目前多数电力企业为了加强电费回收，通常采取如下措施：强化合同管理、建立信用评级制度、严格客户资质审核、高压用户电费担保模式等，在这些措施中，高压用户担保模式具有较好的效果，然而也存在一定的不足之处。对电力企业来说，仅仅具有采集客户的用电信息数据，对客户的资金信息难以准确把握，高压用户担保模式虽然让电力企业通过银行掌握相关的资金信息，然而很多企业的现金流并不通过银行，因此获得信息并不准确，在一定程度上影响电费回收风险的控制效果。为了有效解决这种弊端，可建立一种能将用电企业的资金流动信息整合到电力系统大数据库的营销管理中，而与税务部门进行合作能达到此目的。具体实施措施如下：首先，与税务部门协调，将电力系统大数据平台增加一个调取用电企业每月纳税信息的模块；其次，根据用电企业的纳税和银行信贷状况，计算电费回收风险指数，评估风险；最后，根据评估结果建立预警机制，对于部分电费回收风险较大的企业可采取各种手段介入电费回收。

4结束语

综上所述，大数据时代的来临给传统企业和互联网企业的营销管理带来巨大的冲击，越来越多的企业开始利用大数据进行营销管理，电力企业也要与时俱进，持续改革，在大数据时代下重构营销管理体系，以提高其核心竞争力和经济效益。

参考文献：

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当前电力企业中的火电厂面临着转型的严肃问题，智慧电厂、两化融合和管控一体化、CPS在火电厂的应用与发展将是未来电厂发展的重要方向，目前发展状况如何？一、现实倒逼，智慧电厂成必然趋势中国多煤，贫油，少气。水电开发周期长，核电不稳定，新能源概念化。电能中火电依旧占比60%以上，承担国内电力供应的重担依旧落在传统电厂发展步入新常态，两化要深度融合。电企迫切需要改变粗放型管理模式，推进制度、管理、科技创新，培育新成长优势，提升管控力度，降本增效，提高企业管理水平和核心竞争力中国政府要求环境与经济两手都要抓，两手都要硬。双重压力下，聚焦现有电厂升级改造，智慧电厂的兴起既顺应时代发展，又是传统电力企业自我变革的必经之路二、智慧电厂的定义、特点及技术路线目前对智慧电厂的定义可以说是百家争鸣，尚无统一定论，很多学者提出了不同的见解科远董事长刘国耀认为智慧电厂是数字化电厂结合智能系统后的进一步发展，将以新型传感、物联网、人工智能、虚拟现实为技术支撑，以创新的管理理念、专业化的管控体系、人性化的管理思想、一体化的管理平台为重点，具有数字化、信息化、可视化、智能化等特点，将最大限度地实现电厂的安全、经济、高效、环保运行东南大学王培红先生认为智慧电厂由信息化、数字化、智能化等技术支撑，智能化就是知识化，具有感知能力（获取外部信息的能力）、记忆和思维能力（存储信息并有思维产生知识）、学习能力和自适应能力（学习并运用知识）三类特点《智能电厂技术发展纲要》指出智能电厂是在广泛采用现代数字信息处理和通信技术基础上，集成智能传感与执行、智能控制和管理决策等技术，达到安全、高效、环保运行并与智能电网相互协调华北电力大学李彦斌认为智慧型电厂是以执行力体系、信息化体系、节能环保体系、预警体系、学习型企业体系和企业文化体系六大管理体系作为支撑，是适应我国电力改革的必然产物智慧电厂的标准特点一个标准的智慧电厂要具有5大特点：始于感知、精于计算、巧于决策、勤于执行、善于学习。三、数字化电厂/智慧电厂主要供应商分析西门子：国际巨头。目前主要切入方式是做三维数字化建模和燃机系统诊断，提供三维数字化档案。燃机系统诊断功能非常出色而三维模型与信息化系统、管理系统的集成涉及较少，另费用很高。鹏锐技术：从原PDMS销售转过来，其建设数字化电厂主要依靠其三维建模能力。如其参与的京能高安屯燃机电厂，就是采用的三维建模+档案模式。科远股份：热工控制和电厂信息化业务起家，智慧电厂各功能模块较为完善且同信息化、管理系统融合的较好。目前业绩最多。其参与的大唐姜堰、大唐南电等项目主要通过根据电厂需求有机融合不同功能模块，可行性较好。四、国内电力集团智慧电厂样板工程汇总目前，国内各个发电集团都在积极上马智慧电厂，竖立样板工程。大唐集团大唐集团通过打造大唐姜堰智慧电厂、大唐南电等重点智慧电厂样板工程，走在了中国智慧电厂的建设前列。2016年，中国大唐、东南大学、科远股份共同签署了协同创新及产学研战略合作协议，三方将共同就智慧电厂重要构成模块探索大唐集团智慧电厂和智慧能源集团建设模式。大唐姜堰智慧电厂全国首家智慧电厂。其智慧电厂模式共包含五大功能模块：基于互联网+的安全生产管理系统、基于大数据分析的运行优化系统、基于专家系统的三维可视化故障诊断系统、三维数字化档案和三维可视化智能培训系统。因为其标志性意义，所以网上资料较为公开大唐南电智慧电厂其智慧电厂规划八大功能模块：三维数字档案和可视化立体设备模型、锅炉CT、智能燃烧及智能掺配、智能排放、汽轮机冷端优化、故障诊断和事故预报、基于互联网+的安全生产管理系统、智慧管控中心。据悉作为汽轮机冷端优化部分的凝汽器清洗机器人已投入使用，锅炉CT部分也将在近期上马。整个智慧电厂系统完全完成后其将成为全国首家煤机智慧电厂。京能集团京能高安屯热电是全国第一个数字化热电厂，其首创将互联网技术运用到传统的电力行业，运用大数据进行生产管理、三维仿真训练等。除高安屯之外，据悉京能集团正在建设的十堰热电也将按智慧电厂标准建设，将采用大数据三维仿真平台技术，实施数字化全寿命周期管理，让投资、设计、施工、工期控制、交付、运行、检修、维护、物料保障、专业协作、资金配套等过程在项目全寿命周期内可视化、透明化、实时化、数字化、互动化、仿真化、流程化。项目还将配备自启停功能（APS），达产后将是京能集团首台实现APS功能的超临界燃煤机组。江苏国信集团江苏国信集团正在建设高邮、仪征2座6F级燃机智慧电厂示范项目，其将以现有的数字化电厂为基础，包含智能设备、智能运行、智能检修、厂级智慧决策以及集团级智慧决策五个方面， 从智能设备管理、智能运行管理及优化、智能感知安全管理、可视化仿真培训系统的应用四方面展开，以三维可视化技术，大数据分析，工业机器人等技术为突破口，实现“电力流、信息流、业务流”一体化融合，助力集团在“十三五”期间进一步的发展。格盟国际据悉山西赵庄鑫光发电有限公司将成为格盟集团重点打造的智慧电厂样板工程。其智慧电厂管控系统将建立电厂数据仓库和三维模型，实现三维实时信息监视；结合大数据分析，建立生产和运行优化系统；利用三维可视化技术，实现设备可视化诊断分析和动态寿命管理；通过智能感知技术，实现互联网+的安全管理系统；结合离在线多维度诊断技术，实现设备精密点检系统，开展可预知状态检修；通过在线指标统计和分析，为管理者提供辅助决策。通过智慧化建设，实现对设备的故障诊断和寿命管理、系统的优化控制，达到信息采集数字化、信息传输网络化、数据分析软件化、决策系统科学化、运行控制最优化。神华国华电力公司神华国华电力公司通过将所属电厂中75 类重要设备的全部相关信息集中采集和处理以实现电厂大数据管理，并将在其基础上构建智慧电厂。一横：集成单体设备数据，实现同类型设备信息及知识经验的电厂间横向交流共享，实现信息系统集成，打通信息孤岛；一纵：集成设备数据，实现公司、国华电力研究院和电厂上下贯通的设备数据库；三层次：一层为设备数据库入口导航；二层是针对公司同类设备的集合比较；三层则围绕设备精细化管理，做实设备基础数据，在不同层面支持设备现场分析和专家分析，提升设备管理的科学性。

维克托•迈尔•舍恩伯格曾在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。2013年3月中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》，将 2013 年定为“中国大数据元年”，掀起了电力大数据的研究热潮。作为正向能源互联网转型的传统电力行业，大数据及云计算时代的到来将为传统电力行业的发展注入新的活力，传统电力行业即将发生革命性的变化。

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。电力大数据具有四个特点：（1）数据体量大：PB级；常规的调度自动化系统包含数十万个采集点；配用电、数据中心将达到千万级；（2）数据类型繁多：实时数据历史数据文本数据多媒体数据时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据；（3）价值密度低：所采集的绝大部分数据都是正常数据，只有极少量的异常数据，而异常数据是状态检修的最重要依据；（4）处理速度快：在几分之一秒内对大量数据进行分析，以支持决策制定。