面向泛在物联网的电力营销大数据处理方法

李富河

摘要：随着我国因特网技术的不断发展，我国正在构建智能化、共享化的电力物联网，将形成统一的业务和数据的能源互联网。物联网以其处理信息快速、易于应用等特点，给电力营销工作带来了极大的便利。因此，本文就泛在物联网进行电力营销的大数据处理方法进行探讨，并提出改进建议。

关键词：泛在物联网;电力营销;大数据处理方法

1电力营销大数据概况及其发展趋势

随着互联网、云计算、物联网等技术的迅猛发展，大数据时代已进入历史的新时代。所谓大数据，就是指传统数据库系统不能处理的数据，它有四大特点：数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低。大数据技术应用于各行各业。通过对大量采集数据的处理、深度挖掘和分析，运营商或管理人员可以对电力物联网的任何具体情况做出可预测的判断。在生产或管理中，发现异常趋势，处理过程清晰，能正确处理各类典型事故，大大提高了应急处理能力。同时，大数据技术的应用也意味着大量原始数据的采集，要深入挖掘这些数据的潜在价值，把理论与技术结合起来，提高生产效率和管理预测能力。

2泛在物联网的概念及架构

泛在物联网主要是指信息与原始物质在任何时间、任何地点进行有机联系和相互作用。泛在电力物联网主要是指电力用户、电力企业和供应商之间的信息共享。在电力系统中，可以说因特网技术应用于泛在电力系统中，以实现电力设备的信息共享和资源共享，从而实现自我感知与识别的智能处理实体。基于该模型，通过信息共享和资源共享实现了感知和反饋控制，从而实现了一个完整的电力生产系统。一般来说，电力物联网分为四层：感知层、网络层、平台层和应用层。感知层主要是用来收集信息，通过智能系统获取信息。就网络层面而言，所有电力设备都使用互联网技术连接。该系统使用物联网的数据信息来管理电力设备。本设计旨在提高系统的安全性和稳定性。

3泛在物联网推进电力营销大数据建设

3.1重视大数据体系的完善和改进

为了适应时代潮流，泛在电力物联网的建设必将得到国家的大力支持。因此，在这个刚刚开始的关键时期，也是经验不足的时期，我们必须不惜一切代价不断投入资金建设大数据系统，不断完善、发展和完善。无论怎样，只有建立健全、完整的安全体系，才能保证其正常运行，把大数据运用到电力营销中也不例外。因此，建立一个良好的制度非常重要。经营管理考核指标是电力营销管理的重要组成部分。所以，企业和单位必须利用大数据应用来提高大数据应用的效率和能力。

3.2注重电力营销大数据质量

本文提出了基于真实性和有效性的电力营销大数据模型。然而，收集这些数据是非常困难的，然而，我们已经经历了过去。因此，数据挖掘、管理和分析显得尤为重要。拥有大量的数据和有效的知识，这是构建大数据系统的基础，也是至关重要的。应尽力改善资料的真实性和资料质量。

3.3信息技术人员队伍建设

在电力营销中运用大数据已经成为我们生活中不可或缺的一项技术，也成为重中之重。任何科学技术都离不开勤奋、聪明的科研人员，所以我们现在的首要任务是在大数据应用领域培养人才，只有人才，才能使我们的祖国更加繁荣富强。

4泛在物联网在电力营销大数据中的保障措施

4.1提高企业对泛在物联网大数据应用的认知度

首先，我们必须抛弃传统的工作方式，学会接受新事物。将电力营销工作从线下转向线上，将电力营销和电力采购线推广给企业的人员，最好对企业的人员进行系统、良好的培训，每周提供，让应用技术的大数据深入人心，让相关人员的技术得到很大提升。然后，根据企业自身的实际情况，将企业的相关数据引入到大数据应用分析系统中，找出规律，为企业提供更加科学的分析和客观的决策，降低电力营销采购的整体效益，实现利润最大化。

4.2积极发展信息技术，建立良好的数据库

企业在电力营销项目中往往混水摸鱼，因此，应充分利用大数据应用，方便电力采购，实现自我独立。此外，还应建立信息共享机制，让更多的人了解我们的企业，从而更好地完善我们的数据。对参与投标的供应商，我们要谨慎评估自己的可信度，不要与不可信的公司交易。大数据系统决不会毫无理由地使一个企业失去信誉。为了做出最客观的评价，分享的信息让更多的人看到。评估结果可作为供应商在大数据中共享和综合能力信息的使用。

5未来前景

5.1依托海量数据，面向具体服务

电力物联网是收集和有效利用数据的平台。由于电力物联网数据源复杂，数据的实时性和时间价值不同，传统的数据分析结果无法直接应用于电力物联网。监测系统中的历史数据、测量、检测等实时在线数据可以产生海量数据。连结是从大量的数据中获得可操作、可执行的信息，即为特定的服务提供信息。因此物联网是基于特定的服务需求来处理数据的。区别在于系统维护、检测、人机交互等方面也不同。专用系统必须用于特殊领域。例如，其他行业，如家庭和工业，为智能医疗而开发的物联网设备，用户不能使用。

5.2提高配电网供电可靠性

随着复杂配电网规模的扩大，各种不确定性不断增加，传统分析方法的局限性日益明显。在信息化时代，海量数据成为世界“新石油”，革新了科技，改变了人们的思维。随着现代电力公司服务质量的提高，大量结构化、半结构化、非结构化数据开始进入配电系统。这个增长很大，而且让它有用。在常规资料分析中，资料来源和分析结果之间存在因果关系，才能得到最终分析结果。相关性也比较准确地预测分析结果，比较有效。将大数据应用到配送系统中，提高配送系统的数据处理能力，可以有效地提高配送的可靠性，支持对客户的精确服务。

5.3清洁能源的有效分配和减少地域限制

目前，清洁能源在我国能源消费中所占比例仍然很低。风能、太阳能等清洁能源存在着诸多不确定性因素，严重影响电网的安全稳定运行。此外，受地理分布和人群聚集的影响，风能、太阳能等清洁能源尚未得到有效利用。在物联网中引入人工智能，可以在短期内预测新能源的发电量，降低调度的难度。在市场查询中，全息感知能够有效地分配进入网络的能量，实现源、网、荷、储之间的动态交互，形成虚拟电厂，对传统能源与新能源的比例进行补充;通过市场查询，引导客户用电行为，实现调峰填谷。电力物联网的引入可以实现电力交易平台的互联，减少地域限制，动态增减负荷，减少分布式能源并网带来的影响，实现清洁能源的广泛、高效配置。

结语

综上所述，我国正在大力建设无所不在的电力物联网，该系统不仅能够很好地适应现代经济的发展，而且能够解决电力市场开发和整合中的一些问题，使我国电力大数据建设更加智能化、系统化，对于电力企业的发展具有重要意义。

参考文献

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