（国网安徽省电力公司铜陵供电公司安徽铜陵244000）
摘要：随着智能电网技术的飞速发展和电力企业信息化的不断建设，在电力营销、生产、服务过程中，每天都会生成大量的信息数据，各个业务系统都积累了大量的历史业务数据。企业付出了大量的精力和时间对这些数据进行运维、分析和管理。然而面对如此庞大的数据，其分析和处理结果对企业生产、决策的支撑却频频表现出不足和乏力，为此，需要借助大数据技术来解决电力企业在发展过程中各种业务数据的增长所带来的潜在性问题。
关键词：大数据；电力企业；信息化；管理策略
1大数据时代下企业信息化管理变革的必要性
1.1掌握企业的实际需求
大数据开启了一次重大的时代转型，企业所有运行单元每天都会产生大量的业务数据，如果这些数据不能在短时间内进行及时有效的处理，企业的决策者不能掌握有价值的数据，甚至被大量无用甚至错误信息所蒙蔽。在大数据时代下，管理者应了解并及时处理企业在管理过程中产生的大量数据，提取反映企业真实管理状况的有价值的信息，为制定下一步的发展计划做好充分的准备。
1.2提升企业工作效率和竟争实力
大数据时代的到来，将各个行业置身于瞬息万变的竞争环境之中，数据信息是企业的无形资产，因此，开发利用大数据将成为企业不断改革与发展的重要抓手。通过建立大数据下的信息管理系统，通过无形的数据资产对企业资源进行实时监控，以此确定企业下一步改革与发展的战略决策。对于企业而言，先进的营运管理系统、生产管理系统、财务管理系统、后勤运营系统能够转变企业的管理模式，提升工作效率，为企业的发展提供强有力的支撑。
1.3推进数据驱动型管理模式转型
大数据时代大量信息共享，随着信息技术的不断进步，传统的企业信息管理与运营模式逐渐被取代，对大数据的深入分析和挖掘，将成为企业管理与决策的重心，这要求企业逐步完善信息管理流程，使企业从粗放式的管理模式逐渐向精细化、数据驱动型的管理模式转型。掌握具体到每一个消费者的需求，并以此为依据进行有针对性的生产。企业要从大数据中挖掘对自身发展有利的信息资源，为自己量身定制精细化发展策略。
2大数据技术现状
大数据的技术包括分布式计算框架、分布式资源调度管理、分布式文件系统、大规模并行处理数据库和可扩展的分布式存储系统及数据分析、挖掘能力。大数据技术是数据挖掘、分析、计算全过程的前沿技术。简而言之，大数据技术就是对各式各样类型的数据中进行挖掘、分析和计算，快速获得有价值信息的能力。如果把大数据比作一种产业，其增值点就是对数据的“加工”，“加工”的过程，正是对数据挖掘、分析、计算的全过程。目前电力企业在数据大集中之后所面临的尴尬和困境主要是海量数据、信息枯竭，原因主要体现在2个方面：具有数据量大、查询分析复杂等特点；大多数系统采用关系型数据库解决方案。因此，目前的数据管理仅仅实现了数据录入、查询和统计等较低层的应用，不能挖掘数据中存在的有用信息，更不能通过数据分析发现更高的信息价值。通过数据的大量有效收集和分析，探寻其数据结构及特征，发现某个用户、群体或组织的兴趣和行为规律，企业将可以预测到未来可能发生的变化趋势。从而提高企业的核心价值及其竞争力。同时，如果能够借助高性能的机器和强健的算法更加迅速、及时地对每个数据源获取的元数据进行定时、定量的分析，从海量数据中寻找其规律、关联、继承关系，构建企业数据的价值链，充分应用于企业生产、经营、决策中，最终实现企业运营模式的根本性转变。
3大数据时代下推进电力企业信息化管理策略
3.1服务管理
电能的不可储存性使得电力企业面临着极其复杂的安全生产管理形势，电能的光传输特性决定了瞬间的电网失衡而造成无法挽回的价值损失。单靠人工、传统生产管理模式已无法保证企业的高效运转。再次，在电力经营环节，在高度灵活的数据驱动下，新的动态、敏捷的电力供应链将逐步取代传统、静止的电力供应链。其中，智能电网也是大数据技术在电力行业中的应用，通过获取更多关于用户如何用电、怎样用电的用电习惯等信息，对其进行分析处理，以此来优化电能的生产、分配以及消耗，同时对电网规划、建设、服务等提供更可靠的依据。
3.2加速企业信息系统的规范和整合
企业信息管理系统的建设要通过顶层设计、过程管控、终端控制来实现，各个层级的数据信息之间相互关联，需要进行系统的整合才能为企业发展所用。面对大数据的冲击，企业不能盲目的进行分析，如何将海量数据加以整合并进行后续利用是目前企业进一步加强信息化建设必须要解决的问题。大数据技术最吸引人的地方不在于“大”，而在于数据的整合、分析和利用等。在大数据应用系统发挥作用前，企业急需对自身系统和数据进行规范和整合。
3.3建立网络资源共享平台，实现与客户的实时互动
随着信息技术日益发达，为适应社会发展，电力企业可以通过建立网络资源共享平台，全面实现缴费、催费、查询、业务咨询、意见反馈等网络业务，达到与客户的实时互动。具体操作就是，有效利用当前最新的网络信息技术建立网络资源共享平台，及时收集客户的意见和建议，并及时交流反馈，同时将好的意见和建议投放于电力企业生产管理中，这不仅能及时优化电力企业内部管理和外部营销，提高客户满意度，还能及时掌握市场变动，少走弯路或不走弯路，在一定程度上降低生产成本，提高经济效益，进而实现电力企业的可持续发展。
3.4设备检修策略改进
基于数据挖掘技术的电力设备状态检修：首先收集设备的基础信息、历史运行数据、设备缺陷信息等，通过对历史运行数据和缺陷信息进行数据挖掘，得到设备缺陷状态下特征值及关联参数值，将挖掘得到的信息与设备当前运行监值进行对比分析，即可以判断设备当前运行状态是否正常。例如，通过关联规则分析，往往可以发现A设备振动报警后，B设备也会有较大概率出现振动报警，该关联规则可以提供早期故障预测及原因分析。
4评价和展望
随着大数据技术在电力企业的融合与发展，大数据将综合电力企业的生产、营销、运行、管理等业务归口数据，并在电力企业的发展中将着重于对数据的采集、传输、存储、分析，并最终指导生产，服务终端用户。电力企业从数据运维监控角度实现信息、知识、价值发掘的基础和条件，将能够在数据运监的领域创造出数据的增值价值空间，提供全新的交付式服务与用户消费形态。通过在智能电网中引入信息流概念，研究如何利用电网将电能流和信息流有效的分离和融合，实现电网在传输能源的同时还能满足信息数据采集和传输的需要。利用优化算法和模型对采集数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终一定能够实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电，这一智能电网的建设目标。
结束语
信息化管理对电力企业的发展起着积极的推动作用，电力企业要从实际出发，培养专业技术人才和信息化复合型人才，及时掌握电力及信息化先进技术；优化内部管理体系，加强系统与系统间协作关系；建立网络资源共享平台，实现与客户实时互动，这样才能使电力企业内部和外部结构得到进一步巩固，实现真正意义上的可持续发展，为国民生活与发展提供保障，进而促进我国经济的进一步发展。
作者简介
王涛（1990-），男，安徽安庆人，硕士研究生，助理工程师，从事电力信息运维工作
杨连营（1966-），男，安徽六安人，本科，高级工程师，从事电力信息通信规划管理工作
汪文杰（1972-），男，安徽铜陵人，本科，高级工程师，从事电力信息运维与安全运维工作