浅谈电力营销数据挖掘

[摘 要]如何从海量的电力营销数据中提取出有价值的信息，进而快速地为决策者提供尽可能准确、翔实的等量化指标和决策数据，提高经营管理水平，指导电网的经济运行工作，是目前信息技术在电力营销系统应用中面临的主要问题。数据挖掘（DataMining，DM）技术的出现，无疑将在电力营销领域引起一场革命性的变革。

[关键词]电力营销数据；数据挖掘；数据挖掘技术

中图分类号：TM769 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）37-0168-01

一、“大数据”

据统计，2011年全球数据量已达到1.8ZB（即1.8万亿GB），相当于全世界人均产生200GB以上的数据，并且还将以每年50%的速度在增长。概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量（Volume）、类（Variety）、时（Velocity）。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

二、数据挖掘及数据挖掘技术

数据挖掘，又称为知识发现（Knowledge Discovery），是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来；规律表示则是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的主要技术有：关联规则、分类、时间序列挖掘和序列挖掘、聚类、Web挖掘、空间挖掘等。

三、电力营销数据

电力营销系统以业扩报装、电能计量、用电管理、营业计费和线损管理等关键业务为核心，在各业务模块之上提供服务模块和分析模块。服务模块包括电话服务、因特网服务和客户中心服务等，侧重于为电力用户提供各种快捷优质的服务；而分析模块则包括综合业务查询、基于历史数据的统计、效益分析和决策支持，侧重于为企业领导提供及时准确的决策依据。因此，一切为电力系统正常运行提供决策的原始数据都可归结为营销数据范畴，比如生产系统规划设计、负荷预测及用户特征提取、经济调度、电力系统故障诊断、动态安全评估、异常数据的挖掘及相应处理等。

四、数据挖掘的应用前景

在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。

当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压质量等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、电力客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制（包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测），客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量；建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系， 为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据， 进而主动把握市场动态，采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。

为了给坚强智能电网建设，“三集五大”体系构架提供更有力的支撑。电力大数据与互联网数据、经济数据、交通数据等社会数据融合，一方面促进智慧城市的建设，为用户提供便捷的电力服务；另一方面为政策制定、公共事业管理以及商业经营提供有益帮助。

未来的智能电力系统不仅承载电力流，也将承载着信息流和业务流，智能电力系统的价值也将随之跃升，而这种跃升显然具有大数据的时代特征。网络中传输不只是电能，更重要的还有数据，我们电力人也需要积极主动的去探索如何来科学合理的释放数据能量，以推动传统电力工业的升级，以适应未来经济社会的发展需要。

五、结束语

电力工业作为国家基础性能源设施，为国民经济发展提供动力支撑，与社会发展和人民生活息息相关，是国民经济健康稳定持续快速发展的重要条件。电力大数据的价值已经相当庞大，但如果实现进一步延伸，将电力大数据与人们生产生活数据，与政府企业等多行业数据相结合，将产生更多更大的增值潜力，实现数据价值在电力系统外部的流动和发展。积极应用大数据技术，推动中国电力大数据事业发展，重塑电力“以人为本”的核心价值，重构电力“绿色和谐”的发展方式，对真正实现中国电力工业更安全、更经济、更绿色和更和谐的发展具有极大的现实意义。

参考文献

[1] 中国电机工程学会.中国电力大数据发展白皮书，2013.

[2] 朱明.数据挖掘[M].北京：中国科学技术大学出版社，2002.

[3] 纪希禹.数据挖掘技术应用实例[M].北京：机械工业出版社，2009.