雷君杰 生一兵 喬嬌 趙娜

摘 要：隨著我國經(jīng)濟水平不斷提升，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也得到了極大發(fā)展。電力行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)充分融合，推出了全新的互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)電力行業(yè)運營、管理模式。為了防范電費風(fēng)險，避免出現(xiàn)損失，電力企業(yè)可以采用大數(shù)據(jù)這一全新手段，將電力大客戶電費風(fēng)險進(jìn)行細(xì)化、論證大數(shù)據(jù)運行過程中收集和處理信息的技術(shù)流程，及時尋找其中出現(xiàn)的風(fēng)險隱患，找到適合的解決方法，將電費風(fēng)險防患于未然。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；電費風(fēng)險；潛在問題；技術(shù)應(yīng)用

1 引言

隨著電力大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體應(yīng)用，可以實現(xiàn)對電力企業(yè)售電、用電、風(fēng)控等環(huán)節(jié)的深入挖掘和分析。電力大客戶作為電力企業(yè)重要的客戶構(gòu)成，其用電需求大、對供電的安全性、穩(wěn)定性要求高。特別是鋼鐵、煤炭等行業(yè)，更易受政策和國際形勢影響，這就造成以鋼鐵行業(yè)為代表的電力大客戶用電情況波動較大，電費風(fēng)險也相對較高。為了解決這一難題，電力企業(yè)可以通過采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立起一套全新的適應(yīng)市場的電費風(fēng)險管控體系，加強電費管理工作，實現(xiàn)電費信息處理全流程治理，細(xì)化任務(wù)指標(biāo)，對潛在風(fēng)險和隱患及時發(fā)出預(yù)警，從而降低電費風(fēng)險，保證電費回收。

2 電費風(fēng)險數(shù)據(jù)的主要來源

各類電費數(shù)據(jù)信息是衡量整個電力企業(yè)營銷工作的重要指標(biāo)之一，能體現(xiàn)電力企業(yè)的公司經(jīng)營管理效果。電力企業(yè)電費管理主要涉及抄表、核算、收費三個業(yè)務(wù)。電費回收主要包括：發(fā)行電費、實收電費、預(yù)收電費、欠費電費四個主要部分。其中發(fā)行電費、預(yù)收電費和欠費電費回收這三個方面流程較為復(fù)雜，時間耗費較長，電費風(fēng)險問題存在較多，現(xiàn)在針對這幾方面進(jìn)行討論。

2.1 電力企業(yè)的內(nèi)部因素

2.1.1 供電企業(yè)

電力企業(yè)需要對所轄各個供電單位的電費回收情況和電費回收風(fēng)險進(jìn)行對比，以掌握基層單位電費回收的壓力和痛點，并制定出切實可行的電費管理辦法。供電企業(yè)本身的電費管理工作是否到位，會直接影響電費回收。若在供電期間綜合運用多種手段，采用有效預(yù)防措施，比如：分次結(jié)算電費、采用預(yù)付費裝置、制定有針對性的電費回收策略等，能夠有效達(dá)到降低電費風(fēng)險的目的。

2.1.2 電費信息

電力企業(yè)在對用戶進(jìn)行電費回收的過程中很容易發(fā)現(xiàn)，電費信息當(dāng)中數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量一般比較大。數(shù)據(jù)中包含的種類較為繁雜，包括用戶信息、用電信息和電費信息等內(nèi)部數(shù)據(jù)，還有不同結(jié)構(gòu)分化的外部、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。電力企業(yè)要對這部分信息進(jìn)行采集和整理，工作強度較大，而且風(fēng)險分析管控制難以深入。

2.2電力企業(yè)的外部因素

2.2.1 電壓等級

不同電壓等級的用戶電費回收情況差異較大，能從側(cè)面反映電費風(fēng)險問題的存在。針對這部分用戶，電力企業(yè)可以從負(fù)荷、容量和安全方面入手，深入分析，結(jié)合市場形勢，及時識別出其中存在的風(fēng)險隱患，適時干預(yù)，盡可能地將電費風(fēng)險從初始階段進(jìn)行控制和消除。

2.2.2 用戶信息

按照用電類別區(qū)分，用電客戶分為居民用戶和非居民用戶。非居民用戶又包括工業(yè)用戶、商業(yè)用戶等。各類用戶對電壓需求的高低有很大的不同。通常居民用戶的基數(shù)較大、個體的電費風(fēng)險和比例影響相對來說會比較低。但是從大型企業(yè)單位來看，部分企業(yè)需要進(jìn)行調(diào)控的因素較多，管理起來出現(xiàn)的問題也較多，電費風(fēng)險較大。

2.2.3 行業(yè)類別

電費回收情況受用戶企業(yè)的行業(yè)類別的影響。這些因素來自于多個方面，包括用戶企業(yè)的性質(zhì)、市場形勢、國際環(huán)境等，導(dǎo)致用戶電費風(fēng)險級別不同。供電企業(yè)前期應(yīng)該對這部分企業(yè)全面了解，及時掌握行業(yè)動態(tài)，實現(xiàn)電費管理工作前置，從而保證電費的回收情況。

3 電費風(fēng)險主要技術(shù)研究

現(xiàn)階段我國在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面還沒有形成自己的系統(tǒng)，主要還是依靠來自于國外的系統(tǒng)。美國 ASF 基金會成功研發(fā)出了分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu) （ Hadoop） 。Hadoop 分布式文件系統(tǒng)是由Apache基金會所開發(fā)的。該系統(tǒng)具有解決海量數(shù)據(jù)存儲、多樣化數(shù)據(jù)分析支持的能力，另外軟硬件的成本較低也是該系統(tǒng)的優(yōu)勢。 Hadoop技術(shù)構(gòu)架可以從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析五層模型進(jìn)行研究。

3.1 數(shù)據(jù)采集

電力企業(yè)在使用管理系統(tǒng)時期數(shù)據(jù)庫主要是存儲客戶、電費等數(shù)據(jù)信息。其中企業(yè)的基本信息、法人代表等都可以從相關(guān)政府渠道獲得。另外企業(yè)的經(jīng)營狀況，國家整體的經(jīng)濟環(huán)境等結(jié)構(gòu)類型的問題可以從網(wǎng)站公開的系統(tǒng)中提取。

Hadoop在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集肯處理主要方式有Kafka、Sqoop兩種技術(shù)的相互協(xié)作來進(jìn)行，最終實現(xiàn)電費、用戶等信息的采集，是企業(yè)進(jìn)行場景分析的技術(shù)支撐。Kafka讀取用戶信息的方式是分布式的，而且信息的吞吐量非常高，可以線上線下進(jìn)行操作。加上集群機提供用戶的實時電費情況，可以即時顯示已收電費和欠費情況。

Sqoo則是和Hadoop協(xié)作，根據(jù)自己本身的技術(shù)特點可以將數(shù)據(jù)庫中的電費數(shù)據(jù)信息進(jìn)行交換移動，將最原始的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)出到Hadoop上。Sqoo具備創(chuàng)建子任務(wù)系系統(tǒng)的功能，既能將各個任務(wù)模塊進(jìn)行處理，也能輸送海量的電費信息數(shù)據(jù)，這樣既能保證系統(tǒng)的基本安全問題，也能實現(xiàn)用戶信息、預(yù)收電費信息的整合。

3.2 數(shù)據(jù)存儲

“大數(shù)據(jù)存儲從系統(tǒng)內(nèi)部來講是將大量各種不同類型的存儲設(shè)備通過應(yīng)用軟件集合起來協(xié)同工作。對外來講系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)存儲和業(yè)務(wù)訪問。目前我國數(shù)據(jù)庫存儲管理包括分布式存儲、NoSQL、內(nèi)存存儲技術(shù)三個方面。”

Hadoop中存儲可以用分布式文件存儲系統(tǒng)（HDFS），該系統(tǒng)可以進(jìn)行擴展并通過備份實現(xiàn)高容錯性，能夠?qū)⒎稚⒌挠脩?、電費信息資料數(shù)據(jù)資源構(gòu)成一個虛擬的尋出設(shè)備，通過網(wǎng)絡(luò)分散存儲。

NoSQL數(shù)據(jù)存儲的內(nèi)部存儲技術(shù)主要應(yīng)用于對數(shù)據(jù)的讀取并處理響應(yīng)較高的場景部分，具有不需要固定的電費數(shù)據(jù)信息表結(jié)構(gòu)的性能優(yōu)勢。

3.3 數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)技術(shù)在對電力企業(yè)內(nèi)部電費、用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，主要是對原始數(shù)據(jù)的清理、填補、合并檢查數(shù)據(jù)的一致性，將互相之間沒有關(guān)聯(lián)的沒有章程的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加工成方便的結(jié)構(gòu)類型。已經(jīng)收取的電費數(shù)據(jù)清理也可以依靠工具Sqoop將網(wǎng)絡(luò)上的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)haul的方式進(jìn)行集中處理。

3.4 數(shù)據(jù)計算和分析

在進(jìn)行大數(shù)據(jù)運算時首先用Kafka采集數(shù)據(jù)，加上用MapReduce方法，將大數(shù)據(jù)信息劃分出多個數(shù)據(jù)塊，對數(shù)據(jù)塊進(jìn)行計算任務(wù)設(shè)置，調(diào)度數(shù)據(jù)中的相應(yīng)計算節(jié)點，進(jìn)行處理和計算。通過Hadoop進(jìn)行監(jiān)控，了解數(shù)據(jù)模塊中的節(jié)點基本情況并進(jìn)行實時控制。在進(jìn)行數(shù)據(jù)的計算中通常是使用機器學(xué)習(xí)方法建立模型，通過數(shù)據(jù)建?？梢酝ㄟ^變量進(jìn)行參數(shù)預(yù)測。

4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的分析

電力企業(yè)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)對用電客戶信息的收集，找出其中的風(fēng)險類型進(jìn)行預(yù)測從而建立起電費回收的風(fēng)險評價體系。其中對數(shù)據(jù)信息處理主要內(nèi)容有數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、基于距離計算的聚類分析將用戶電費信息相關(guān)數(shù)據(jù)收集，將其中風(fēng)險發(fā)生的因素找出，從業(yè)務(wù)側(cè)深入分析發(fā)現(xiàn)風(fēng)險點，進(jìn)行最初的電費風(fēng)險評估。根據(jù)風(fēng)險程度的高低進(jìn)行差異化的電費回收方式，制定整改措施。風(fēng)險評價要通過大數(shù)據(jù)支持的科學(xué)評價體系支持，全面分析用戶的行業(yè)、城市、類型等方面，通過對相關(guān)用戶的風(fēng)險提示，減少電費風(fēng)險的產(chǎn)生。

5 結(jié)語

現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)在電力企業(yè)運用的程度還有待提高，但可以確定的是通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶的信息采集和分析數(shù)據(jù)，測出其中的電費風(fēng)險問題對于電力企業(yè)來說必然是一個未來發(fā)展的趨勢，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐，電力企業(yè)采取相關(guān)措施，保證企業(yè)的基本經(jīng)濟效應(yīng)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 吳軍英，辛銳.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電費風(fēng)險分析[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2017（7）：121～122.