浅谈电力一户一册档案管理智能化建设

黄泽敏　林沃彬　沈桐洲

摘 要 在信息化和大数据时代，电力用户的各类档案作为电力企业的核心知识库，其价值已被广泛认识，但其数量的膨胀与利用方式的落后使得档案管理的信息化与智能化提上日程。本文首先对电力企业计量档案管理工作进行了分析，提出了档案管理的需求，其次研究和设计了档案管理系统的具体功能，最后对档案的利用采取统计聚类分析应用。

关键词 智能 档案管理系统 设计 实现 聚类分析

中图分类号：TM73 文献标识码：A

0引言

目前电力企业的用户各类档案如用电申报资料、设计图纸和现场照片等，大部分采用取物理归类存放，没有一个完整的体系和系统管理这部分档案。每当工作需要查找某些档案时，均需要耗费大量的时间进行定位与查找，特别是当需要统计某些用户现场的某个具体现象时，更是需要耗费大量的人力进行查找统计，由于资料均为纸质，对于查找工作影响特别大，且采用人工统计，容易导致统计出错，最终的统计结果可能会影响新的计划，从而影响工作效率和质量。因此研究和设计一款符合电力企业档案管理与利用实际需求的系统迫在眉睫。

1档案管理功能分析與设计

我国大部分电力公司下属的计量部门，都有自己的档案室，大部分都没有自己的档案管理软件，只有一个简单的分类登记管理文档。 随着时代的进步，特别是在互联网和大数据时代，也急需要有自己的档案管理软件。 该文在总结电力公司计量档案管理需求的基础上，调查和收集该校档案管理工作的实际需求， 并进行相关功能设计，为下一步的实现打下坚实的基础。 根据电力公司各类用户实际需求，确定档案管理系统的功能模块：主要分为信息收集模块、档案管理模块、 档案数字化模块、档案利用模块、档案统计分析模块及档案室2D建模。

信息收集：支持各种常用电子文件格式，包括Office、CAD、PDF等文档格式以及压缩文件、音频和视频文件等；通过加密、索引、数字签名、RMS等技术保证电子文件的安全性以及可用性。

档案智能化管理系统包含以下模块：信息收集、档案管理、档案数字化、档案利用、档案统计分析及档案室3D建模等几个功能，具体描述如下：

档案管理模块：档案管理模块功能包括：档案录入功能、档案审核功能、档案鉴定功能、 档案归档功能、档案修改功能和档案删除功能。由档案提供者把档案的基本信息录入到系统中，同时将电子稿导入，做到档案基本信息、纸质稿完整信息、电子稿完整信息一一对应。档案管理员对档案提供者录入的信息进行审核， 如果有必要保存，则审核通过；如果没有必要保存，则不通过。如果通过，则对档案的密级和保存的时间进行鉴定，密级程度分为公开、保密、机密、 绝密4种，根据档案的性质鉴定为不同的密级和保存时间。最后由系统管理员对需要归档的档案的所有信息进行审核，查看是否满足档案信息化建设的各种标准， 对通过审核的档案进行立卷、 编目和保存。对不符合档案信息化建设标准的档案退回，给出不符合标准的条目，并限期重填。此外，系统管理员可以对档案的个别属性进行修改，若某些档案没有保存的必要或保存时间到期时，系统管理员将档案删除。

档案数字化：主要是对一些纸质的资料进行扫描或拍照，对文档进行电子化的处理过程。

档案利用模块包括档案查询、借阅及统计三个功能。查询者在查询框中输入文件的关键字、文件号、文件名等关键字信息进行查询，系统会根据查询者的权限快 速地反应查询到档案的详细信息。借阅功能是用户提交档案借阅申请，包括借阅的档案、借阅日期、归还日期等，经档案管理人员审核批准后，即可完成档案借阅。统计功能主要是对各类档案信息查询次数、 查询者部门、 查询内容、借阅档案、 借阅次数等进行统计。

档案统计分析功能主要是对档案里面的内容根据用户用电类型、用户用电容量、用户业扩类型等几方面聚类分析，让查询、借读的工作人员更方便快捷找到自己所要的文档，从而对借阅人员的工作有指导性的帮助。

档案室3D建模功能主要是对档案室进行3D建模，并实现数据的交互。实现点击或查询文档时，系统能在3D模型上显示出文档所处位置，并显示出档案的当前状态。

2档案统计聚类分析

模式识别，也被称为分类或者是统计分类，模式识别学科的研究目的就是为了构建能够自动判别输入数据类别信息的分类系统。聚类分析是一种无监督的模式识别方法，是模式识别研究中的一个重要领域。无监督的聚类分析算法能够探索输入数据的内部群组结构。本系统主要运用数据挖掘中的聚类分析对用户的申报容量、互感器、电能表等对用电用户进行分类，并结合模糊数学建立判别准则，以对评估对象进行分析，从而得出结论，本系统当用户可以设定查找条件，系统会找出最接近查找条件的用户信息，为施工人员提供参考指导。

3结束语

该文主要分析和设计了基于电力公司现状的档案管理系统，随着电力公司信息化建设的逐步深入，会有更多的电子数据信息流入到档案管理系统中，数据的大量累积必然形成大数据，如何让大数据通过数据分析、数据挖掘发挥出其应有的作用，能够与电力企业的日常工作相结合，对工作提供决策支撑是今后需要努力的方向。

参考文献

[1] 许敏.大数据时代下专科院校档案管理系统的研究与设计[J].科技创新导报，2017（03）.

[2] 彭显刚，赖家文，陈奕.基于聚类分析的客户用电模式智能识别方法[J].电力系统保护与控制，？2014（19）.