大數據時代電力企業對未來的影響與發展

    摘 要：大數據等新技術通過從堆積如山的數據中，快速獲得有價值的信息，為企業提供了新的增長機遇，另一方面電力行業近年來的發展速度逐步放緩，其持續發展需要新的驅動力和突破點，以達到精細化、規范化、標準化管理的目的，本文針對電力行業現有掌握大量電網數據和用戶數據的現狀，分析大數據在網絡運維、客戶服務、市場營銷和資源調配等關鍵環節對未來的影響與發展。

    1 大數據的歷史和發展

    大數據的理念由來已久，而真正提出且明確大數據這一概念的是1997年的Michael Cox和David Ellsworth。用現有的角度看，當時的數據量確實不能看作“大數據”，但是限于當時的硬件的發展水平及信息化發展，處理如此當量的數據已然顯得非常困難。

    隨著硬件處理能力以摩爾定律的速度在發展，使用者在處理數據的能力快速提高。例如1997年Pentium Ⅱ處理器包涵了750萬個晶體管，而2013年Core i7最多包涵了22.7億個晶體管，增長近300倍。但是數據量的規模更為巨大，2005年產生的數據總量約為130 EB，2012年這一數字為2.5 ZB，預計2020年將猛增到40 ZB，如此龐大的數據就圍繞在電力企業的實際工作中。

    大數據的特點有三方面（3V）：數據量（Volume）、高速度（Velocity）、多樣化（Variety）。大數據的上述特點帶來兩個方面的改變，首先傳統的數據處理方式不能滿足大數據的處理要求，當數據達到PB、EB級別時，傳統的設備處理能力已經無能為力；二是大數據的處理帶來新的分析結果，比較典型的案例是google利用其海量用戶產生的搜索記錄成功預測了2009年H5N1禽流感的爆發，且比官方數據更具有時效性；社交網絡twitter的數據成功預測奧巴馬連任；美國的Target百貨公司根據女孩在Target連鎖店中的購物記錄，推斷女孩是否懷孕，并向顧客進行產品推薦；阿里通過對商戶最近100天的數據分析，就能知道哪些商戶可能存在資金問題，此時的阿里貸款平臺就可以同潛在的貸款對象進行溝通。如此看來，以上的分析對電力企業如何突破傳統的模式，并以海量的數據中分析用電客戶的需求，是非常必要的。

    2 電力行業的困境

    電力行業經歷21世紀初至今的快速發展期，發展速度已經放緩。首先用戶增長如天花板隱現。遼寧公司供電營業區域14.8萬平方公里，服務人口4 380余萬人。截至2013年末，全省發電裝機總容量達3 965.72萬千瓦，其中清潔能源裝機占比23.66%；遼寧電網擁有66 kV及以上輸電線路49 009 km、變電容量（含換流容量）17 613萬千伏安、變電站（含換流站）1 647座。2013年，公司售電量完成1 682.16億千瓦時，同比增長8.68%。用電普及率107.3%，新增用戶開發越發困難，存量用戶的搶奪日趨激烈。其次是電力資費的不斷調整。2011年電力綜合價格水平同比下降5.1%，2012年同比下降1.9%。最后是電力業務替代品層出不窮。新技術讓電力產品有了更多可替代性，分布式電源開發等新技術沖擊了電力企業的主營業務。

    3 大數據給電力行業帶來新的發展機遇

    大數據的基礎是必須掌握大量數據。電力企業通過智能電網的普及，在用電客戶數據量方面有著天然的優勢。國內大型國企行業都有著上億的用戶每天都在產生大量的信息，如移動通信技術能記錄每個時間點每個用戶的小區信息，結合手機GPS還能采集更精準的位置信息；流量經營能采集到用戶每個業務的使用情況，用戶的訪問記錄；用戶每月會產生話單信息；用戶在社交網絡中可能會體現對行業的評價信息等。大數據時代的到來，讓充分挖掘上述數據的價值成為可能，大數據在電力企業的信息網絡、客戶服務、市場營銷和電力資源調配等方面都可以帶來不小的機遇。

    （1）信息網絡。大規模網絡的建設時期已經結束，而更多的是網絡的升級和優化。隨著電力行業智能網絡大范圍的普及，電力企業現能夠通過電力線傳輸、無線接收的方式采集用電客戶的實時用電信息，通過對實時數據的分析，可以很清晰地掌握客戶的信息、人均用電情況、7×24小時用電規律、使用電器設備的負荷情況、用電定位、最近繳費中心等信息，為客戶制定合理、方便、快捷的用電方案。

    （2）客戶服務。95598客服熱線大規模的普及，人們對電力客戶服務熱線比較了解，但是95598熱線只是被動接受客戶反映問題的渠道，并不能主動發現客戶的需求。一旦出現群體性的投訴事件，只要在社交網站用戶的微博就能在短時間內發生爆發式的傳播，如微博、微信的轉發，這種投訴對企業形象造成的沖擊更強、影響更大。在大數據時代電力企業內部可以通過與互聯網數據接口的銜接，搜集社交媒體上各類注冊用戶對電力企業的評價意見等數據，進行分類挖掘處理和及時回應，能及時疏導用戶情緒，避免負面信息發生不可控制的傳播，使負面輿情具有可控性。

    （3）市場營銷。利用來自生產運維部、營銷部、售電中心的數據，深度分析大數據尋找目標客戶，制定有針對性的營銷策略、追蹤客戶的用電情況，對電力客戶申請新裝、增容、暫停、銷戶等業擴流程進行合理化追蹤，針對采集到的客戶信息數據進行分析，指定合理的用電方案。

    （4）資源調配。與政府和企業合作進行大數據應用。掌握的數據是整個社會的寶貴資源。如記錄每個用戶每天的用電情況，當記錄的用電量達到一定峰值時，就能監控到某一條供電線路、某一供電區域的電力負荷情況，對供電線路配置提供一手的參考數據。實時的用戶電力數據，還能為調度對缺電、無電地區進行合理化的配置，減少停、限電的次數，合理規避因停電給用電客戶及大、中型生產企業帶來的損失，減少用電客戶與電力企業之間的矛盾，為更好地實現電力企業的優質服務工作。

    4 小結

    大數據時代帶來了從單條數據無法獲得的結果，電力行業對用戶大數據的充分挖掘，將給企業本身和整個社會帶來新的價值。但是大數據也會帶來一些風險，最大的問題莫過于侵犯用戶隱私權，用戶的位置、個人信息泄露之后將變成“透明人”，大數據的應用要注意規避上述風險。<