（国网太原供电公司运营监（测）控中心山西省030012）
摘要：供电企业云数据分析应用发展迅猛，本阶段，急需通过标准化的途径整合资源，固化现有成果，促进各方达成共识，形成统一的数据格式、接口、安全、开放等规范，为企业内部数据开放共享提供基础，为数据安全应用提供保障；对外促进数据交易等新兴服务模式规范发展，实现数据资产化、资产价值化。
关键词：云数据；标准化；精益化；专业应用
电力建设的发展规划、调度运行、运维检修、营销等专业数据是开展运营监测分析的主要数据来源，但各专业数据口径不一致，存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，制约了企业的监测分析，特别是以ERP为核心的企业信息系统，数据的集成和共享是其重要的特点，只有实现数据的标准和统一，业务流程才能通畅流转；实现数据的有效积累，决策才有据可循；数据准确，才能顺利开展监测分析。本文基于云数据分析的科学性和严谨性，对当前供电企业云数据分析标准化进行评估。
太原作为省会城市，在城市道路改造的同时积极推动配电网设备状态检修深化、配网自动化先进技术的应用以此提高供电可靠性和优质服务水平。打破电力行业中企业之间、业务之间的数据壁垒，推动电力企业间的数据开放共享，建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台，建立统一的电力数据模型和行业级电力数据中心，开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库，挖掘电力云数据分析价值，面向行业内外提供内容增值服务。
一、运用云数据分析预控电费回收风险
利用云数据分析开展标签库体系建设和基于客户资料的电费风险预控应用，针对高风险客户实施“一户一案”风险管理，提供个性化的收费服务。借助“互联网+”思维，基于营配贯通成果应用，以数据驱动为切入点，建立客户标签管理体系。应用云数据分析采集客户用电信息，构建客户社会特征、行业偏好、信用风险、客户价值的多维度、三维立体化标签，开展客户群分析，从客户满意度、收入增长、风险控制等方面开展标签服务应用，通过提取并分析客户基本信息、用电历史信息、缴费情况、缴费能力、等数据，建立客户信用评级标准，运用算法模型实现客户个体资料和群体信息细分。根据细分结果，在催收、收费等各项业务中制定电费回收风险防范措施，在高风险客户中实施“一户一案”风险管理。针对信用良好的优质低压客户，推行“永不停电”对信用差或高风险居民客户，采用预付电费、电费单胞等差异化措施；针对信用良好的非居民客户，提供电工培训、用电设备健康检查、用电指导延生服务；针对信用差或高风险的非居民客户，则采用缩短电费结算周期、电费单胞、电费保全（预收冻结）、预付电费列入限电虚伪、再行差异化复电策略等措施。
二、基于云数据分析的配电网规划
地市层面的电网规划工作方式简单，配电网规划研究中对运维检修、调度、营销、发展等专业的数据没有全面收集，更没有科学应用；基于云数据分析系统地、有步骤地规划变电站、开关站及相关线路的建设、割接、动态过渡，并规划新老客户的用电。使得在过渡期间及过渡完成后，配电网在经济性、可靠性、供电能力、联络强度及稳定性等各方面都能获得最好的保证，这是一个可行的解决方案。规划搜集数据阶段，通过不同途径收集社会发展及电网发展的客观准确的数据工作量较大，收集难度较高，一直是是科学电网规划决策面临的问题。需要结合信息论、数据挖掘和智能优化领域的研究成果展开更深入的理论和算法研究。
获取运维检修、调度、营销各专业业务与数据，研究个专业数据间的逻辑关系和对应性；结合久安配电网各电压等级的薄弱环节，分别确定了配电网的发展目标，分析了规划的思路，并通过容载比、变压器负载、典型接线模式对现状及目标网架进行了比较分析，对各电压等级典型区域配电网规划方案进行了重点分析。全面调查梳理与配电网有关的运维检修、调度、营销数据，分层分级、自主编制配电网滚动规划报告。
三、安全生产管理引入云数据分析应用
明确安全生产数据来源以及各项指标的计算方法。从分类、对比、关联三方面对对数据进行分析，学习配电网运行维护的相关规程、制度、流程等知识，与调度、运检部、营销部沟通，通过云数据分析对重复停电5次以上的线路监测分析。通过地调自动化专业按月获取每月的10kV停电数据，但是该信息原本是为变电运行人员生成的，其中包含了隔离开关、TV、变压器低压侧断路器、电容器等设备变位信息，这些信息是我们监测不需要的信息，该信息需要人工筛选后才能使用，工作量很大；针对开展10kV配网停电专项监测遇到的问题，对不需要的信息设定关键字，再删除无用信息关键字等方式将其去掉，最终保留有用的信息。
为确保实现配网抢修的优质服务工作效率最高、结果最优，从下达配网抢修优质服务工作单开始，工作的每一个环节与管控小组直接对接，确保创新的抢修工作体系高效运转，打破了原有的配网抢修服务工作流程比较分散的旧格局，将原有的管理分散、各自为政的松散式管理转化为有一个工作团分阶段、分步骤有序实施，管控小组针对具体情况指定相应的工作流程，明晰管控环节，落实责任到位，形成各环节互动的工作氛围。并现场的具体问题为导向，从自身查找造成缺陷的原因后将最高效的专业处理方法进行衔接并且对处理缺陷中可能遇到的薄弱环节和不足之处进行预判和分析，共同制定对策后开始工作，这样创新的工作方式不仅更新了管理模式也大大提高抢修的工作效率，从而提升了优质服务满意度维护供用电双方合法权益。
结论
监测、分析是现代社会各领域的一项经常性的工作，随着人们研究领域的不断扩大，所面临的监测、分析对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，云数据分析综合分析方法应运而生。在云数据分析综合分析体系中，由于各专业数据的产生、需求标准不同、性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。通过良好的云数据分析管理，可切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。为实践云数据分析战略，应做好数据收集和治理工作。如果数据错误、过时或者片面，分析结果将是不正确的；而如果数据冗余、混乱，则会增加获取数据有效信息的难度，并使数据处理效率低下。因此，确保数据高质量、规范化、格式统一是云数据分析应用的基础。提高相关技术能力。有了优质的数据后还需要足够的数据存储、分析和处理能力，才能充分有效地应用数据。