電網(wǎng)大數(shù)據(jù)跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合交互途徑研究

張 雨 吳永歡

（廣州供電局有限公司，廣東廣州510620）

0 引言

當(dāng)前，國內(nèi)外電網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)在工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測、電網(wǎng)網(wǎng)架建設(shè)優(yōu)化、95598供電客戶服務(wù)等內(nèi)部基本業(yè)務(wù)應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析方面做了一些嘗試，奠定了一定的基礎(chǔ)[1]。在此基礎(chǔ)之上，電網(wǎng)企業(yè)面對龐大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，應(yīng)當(dāng)考慮的另一個(gè)重點(diǎn)應(yīng)用方向是電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的交互。遵循這一思路，電網(wǎng)企業(yè)將不再局限于以往的傳統(tǒng)輸配電業(yè)務(wù)模式，而將發(fā)掘出更加豐富多彩的商業(yè)模式，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值向電網(wǎng)外部的拓展，并最終實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級。

1 電網(wǎng)數(shù)據(jù)跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合交互的發(fā)展現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)正在改變著各行各業(yè)，近年來互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出井噴式的增長，涌現(xiàn)出了線上貿(mào)易、線上金融等互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)相融合的創(chuàng)新途徑，并取得了豐碩的成果。電網(wǎng)企業(yè)通過各類表計(jì)、監(jiān)測設(shè)備等所記錄的海量數(shù)據(jù)中，蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值財(cái)富，同時(shí)也具有獨(dú)特的數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)掘需求[2]。但由于歷史體制原因，過去電力行業(yè)與其他領(lǐng)域跨行業(yè)交互融合的情形還比較鮮見。

如今國家“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃的蓬勃開展，為社會(huì)各部門跨行業(yè)數(shù)據(jù)合作提供了可能。電網(wǎng)公司與其他公用事業(yè)管理部門及社會(huì)企業(yè)進(jìn)行合作，在一定程度上打破數(shù)據(jù)壁壘，可以提高整個(gè)社會(huì)的運(yùn)行效率。

2 外部數(shù)據(jù)與電網(wǎng)的融合交互

2.1 數(shù)據(jù)融合的作用

數(shù)據(jù)融合的概念，最初是針對多傳感器系統(tǒng)而提出的。在最初的多傳感器復(fù)雜系統(tǒng)中，傳感器上送的信號具有信號數(shù)據(jù)的海量性（Volume）、信號形態(tài)的多樣性（Variety）、相互連接的價(jià)值性（Value），以及研判處理的實(shí)時(shí)性（Velocity），當(dāng)時(shí)都已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了過去任何聰明的人類大腦的處理能力。在這種情況下，就出現(xiàn)了多傳感器復(fù)雜系統(tǒng)信號融合技術(shù)。

在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)融合的實(shí)質(zhì)是針對多來源、多維度、多形態(tài)的復(fù)雜海量數(shù)據(jù)進(jìn)行碰撞關(guān)聯(lián)以及線索分析，尋求和發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，進(jìn)而提取優(yōu)化的管理模式和技術(shù)路線[3]，以發(fā)掘提取低價(jià)值密度數(shù)據(jù)的價(jià)值，提高數(shù)據(jù)的可利用率。為此，電網(wǎng)企業(yè)需立足自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及與外部數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)能力，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與具體業(yè)務(wù)場景相結(jié)合，發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的巨大作用。

2.2 數(shù)據(jù)融合的途徑

電網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)融合可以涵蓋很多場景，比較典型的包括天氣數(shù)據(jù)、工商稅務(wù)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)等。除此之外，還有許多種數(shù)據(jù)融合的形式可以為電網(wǎng)所用。凡是與電網(wǎng)發(fā)生關(guān)聯(lián)的、可以獲取到的數(shù)據(jù)，都值得研究其數(shù)據(jù)融合價(jià)值。

2.2.1 氣象數(shù)據(jù)

氣象部門的氣象數(shù)據(jù)，對于電網(wǎng)運(yùn)行是至關(guān)重要的。溫度的高低會(huì)影響負(fù)荷，內(nèi)澇、干旱會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)灌溉負(fù)荷陡降陡升。颶風(fēng)、強(qiáng)降水等災(zāi)害性天氣通常會(huì)使得電力需求明顯變低。在輸變電設(shè)備運(yùn)行的影響方面，大雪、凍雨容易造成高壓線路斷股、斷線，嚴(yán)重覆冰的情形甚至?xí)?dǎo)致倒塔，沙塵或污染物難以擴(kuò)散的無風(fēng)天氣容易造成輸電線路污閃，強(qiáng)風(fēng)容易造成輸電線路相間放電，雷擊容易造成開關(guān)跳閘等。在電力施工的影響方面，大風(fēng)、雨雪等惡劣天氣會(huì)對室外的電力施工、檢修等帶來不同程度的不利影響。電網(wǎng)企業(yè)融合了外部的氣象數(shù)據(jù)之后，將可對因天氣影響而發(fā)生的電力設(shè)備故障進(jìn)行預(yù)測分析，提前給出預(yù)警，對檢修和施工作業(yè)結(jié)合天氣情況進(jìn)行優(yōu)化安排。

2.2.2 大用戶工商、稅務(wù)數(shù)據(jù)

將電力用戶的工商、稅務(wù)數(shù)據(jù)融合進(jìn)電網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以與客戶的電費(fèi)繳費(fèi)行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，通過將客戶的外部工商稅務(wù)信息、客戶基本屬性特征與其繳費(fèi)行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，用大量的數(shù)據(jù)將用戶欠費(fèi)模型訓(xùn)練出來，用于對潛在的欠費(fèi)客戶給出預(yù)警，然后對比預(yù)警結(jié)果與后續(xù)繳費(fèi)記錄中客戶的實(shí)際繳費(fèi)行為。若預(yù)測準(zhǔn)確率較高可信，利用此模型對容易發(fā)生欠費(fèi)行為的重點(diǎn)客戶劃定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級以及進(jìn)行預(yù)警，就可以提前采取應(yīng)對措施，保障企業(yè)的電費(fèi)收入，有效控制企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

2.2.3 實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)

城市電網(wǎng)電力工程的施工常常與道路交通互相影響，如地下電纜工程的破路開溝、電纜敷設(shè)等，往往需要對道路進(jìn)行部分封堵限行。根據(jù)交警提供的實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，以及通過模型預(yù)測出來的分時(shí)段車流量數(shù)據(jù)，可以合理安排施工工期以及封路程度。

2.2.4 行業(yè)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

電網(wǎng)企業(yè)將外部獲取的行業(yè)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與電力用戶的用電信息融合，可為大客戶營銷提供支持。電力工業(yè)大客戶是供電企業(yè)的核心客戶，其電力消費(fèi)對供電企業(yè)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)貢獻(xiàn)特別大，而且其用電量具有受其所在行業(yè)的整體形勢影響較大的特點(diǎn)。電網(wǎng)企業(yè)可以從國家統(tǒng)計(jì)部門、工商部門以及互聯(lián)網(wǎng)上抓取相關(guān)的行業(yè)形勢動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，為大客戶的營銷提供支持和預(yù)警?？蛻艚?jīng)理可以協(xié)助大客戶進(jìn)行用電分析，優(yōu)化用電服務(wù)方案。在節(jié)假日、行業(yè)特殊事件發(fā)生時(shí)，能夠針對大客戶的特殊用電需求，迅速做出響應(yīng)。針對大用戶可能存在的電費(fèi)拖欠風(fēng)險(xiǎn)，也可以進(jìn)行有效的識(shí)別和防范。

3 電網(wǎng)大數(shù)據(jù)跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合交互的實(shí)施策略

在數(shù)據(jù)融合方面，要與外部數(shù)據(jù)源相關(guān)部門進(jìn)行溝通協(xié)調(diào)，建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制。例如，與氣象部門、交通部門達(dá)成協(xié)議，將重點(diǎn)區(qū)域附近的氣象信息和道路交通狀況實(shí)時(shí)推送到電網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)融合平臺(tái)。

3.1 建立基于大數(shù)據(jù)思維的管理思路

要以能源價(jià)值鏈延伸為目標(biāo)，樹立大數(shù)據(jù)融合導(dǎo)向的思維模式。電網(wǎng)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用已積累了一定的經(jīng)驗(yàn)。從長遠(yuǎn)來看，海量數(shù)據(jù)的所有者，即“數(shù)據(jù)主人”對其數(shù)據(jù)資產(chǎn)處置的著力點(diǎn)將是內(nèi)外部數(shù)據(jù)的交互融合。首先，必須更加注重提升用戶價(jià)值，同時(shí)通過利用跨行業(yè)數(shù)據(jù)提高全社會(huì)運(yùn)行效率，為促進(jìn)社會(huì)節(jié)能減排做貢獻(xiàn)。其次，要加快建設(shè)統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，如構(gòu)建企業(yè)級跨行業(yè)融合數(shù)據(jù)倉庫等，聚攏各個(gè)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)需求，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用效率與質(zhì)量，促進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新。

圖1 基于商業(yè)Hadoop發(fā)行版產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)

3.2 構(gòu)建統(tǒng)一的電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合平臺(tái)

為實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合交互，從技術(shù)角度來說，需構(gòu)建基于電網(wǎng)企業(yè)全局的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)體系，建設(shè)服務(wù)于內(nèi)外部數(shù)據(jù)跨行業(yè)融合交互的數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市。

3.2.1 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市搭建

數(shù)據(jù)倉庫是為企業(yè)所有級別的決策制定過程提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合，對于有建構(gòu)企業(yè)級商業(yè)智能業(yè)務(wù)需求的客戶，在企業(yè)運(yùn)營成本降低、生產(chǎn)進(jìn)度和質(zhì)量監(jiān)控方面，有顯著的輔助優(yōu)化作用。

圖1是一個(gè)基于Hadoop商業(yè)發(fā)行版大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑，該圖示出的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)涵蓋了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)匯聚、查詢檢索、交互式數(shù)據(jù)探索以及數(shù)據(jù)挖掘等大的功能模塊，此外還包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)稽查等開發(fā)工具。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層可以通過豐富的中間件和通用接口來對接多種異構(gòu)的數(shù)據(jù)源，不論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以先匯聚到統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的“ODS貼源層”中來。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來說，從最底層的貼源層，到上面的基礎(chǔ)明細(xì)層，再到公共主題模型層，在不同的層次間流轉(zhuǎn)時(shí)，數(shù)據(jù)將按照特定的主題而劃歸為獨(dú)立的分布式批處理task，交由分布式計(jì)算引擎來執(zhí)行離線的批處理計(jì)算，也即分層分步進(jìn)行“數(shù)據(jù)加工”的過程。另外，在這些紛繁的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)層次之間，需要有總體化的資源調(diào)度機(jī)制以及完善的工作流配置工具做保證，避免各個(gè)業(yè)務(wù)之間出現(xiàn)資源爭搶的現(xiàn)象，確保各類批處理任務(wù)有條不紊地執(zhí)行完成。

底層數(shù)據(jù)處理引擎的各項(xiàng)功能提供了對應(yīng)用層業(yè)務(wù)邏輯的強(qiáng)大支持，通過基于容器技術(shù)構(gòu)建的微服務(wù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)的資源分配和管理。經(jīng)過基礎(chǔ)明細(xì)層和公共主題模型層加工過的數(shù)據(jù)，由業(yè)務(wù)應(yīng)用層的軟件獲取，根據(jù)自身的業(yè)務(wù)邏輯特點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的展現(xiàn)和人機(jī)交互，同時(shí)由于底層共用一套基礎(chǔ)平臺(tái)，不同的電網(wǎng)業(yè)務(wù)群的應(yīng)用層軟件之間也可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

3.2.2 數(shù)據(jù)源管理

數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)過程中，需要對數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取和管理。大數(shù)據(jù)平臺(tái)要融合來自各個(gè)單位和部門的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)方式非常多樣化，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、音視頻等。面對于多種數(shù)據(jù)接入的需求，通過Flume、Sqoop等多種數(shù)據(jù)抽取中間件進(jìn)行對接。

3.2.3 算法建模

數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)依賴大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘組件進(jìn)行。該組件主要由R語言環(huán)境、Spark分布式內(nèi)存計(jì)算框架等構(gòu)成，并且后臺(tái)引擎內(nèi)置了大量常用的并行化機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)算法，同時(shí)兼容數(shù)千個(gè)開源的R語言算法包，可高速分析關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等的圖數(shù)據(jù)。并行化算法庫主要包含機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫與統(tǒng)計(jì)算法庫，利用Spark在迭代類型的計(jì)算上天然的優(yōu)勢，將經(jīng)典的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法在Spark上進(jìn)行了分布式的實(shí)現(xiàn)，可以有效提高大數(shù)據(jù)量上算法的執(zhí)行效率，也能充分體現(xiàn)其在內(nèi)存計(jì)算方面的優(yōu)點(diǎn)。另外，該組件同時(shí)還包括一些統(tǒng)計(jì)類算法的分布式化，可充分支撐電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合業(yè)務(wù)的算法建模工作。

3.2.4 平臺(tái)安全管控

數(shù)據(jù)融合交互大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過Guardian組件，在軟件層面提供資源管理控制和數(shù)據(jù)訪問權(quán)限安全的能力，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)“4A”級（即包括賬號管理、賬號認(rèn)證、權(quán)限授權(quán)、日志審計(jì)）統(tǒng)一控制管理多租戶方案，有效地對各個(gè)部門以及下級單位的用戶數(shù)據(jù)提供多租戶的開發(fā)平臺(tái)服務(wù)。

3.3 數(shù)據(jù)交互案例：基于大數(shù)據(jù)分析的95598客服工單全過程監(jiān)控

由于歷史因素的影響，長久以來，電網(wǎng)企業(yè)的客戶服務(wù)一直采用的是傳統(tǒng)的人工應(yīng)答和記錄模式，對于客戶的需求響應(yīng)不及時(shí)，會(huì)埋下一定的風(fēng)險(xiǎn)隱患，尤其是針對大的工業(yè)用戶，以及部分老舊線路的居民用戶，需要投入大量的人力進(jìn)行客戶服務(wù)以及關(guān)系維護(hù)工作。一旦出現(xiàn)服務(wù)不及時(shí)、不到位，在當(dāng)今這個(gè)輿論體系和“自媒體”發(fā)達(dá)的年代，極有可能造成惡劣的社會(huì)影響。如能對可能出現(xiàn)問題的用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控乃至提前預(yù)警，則可以使得電力營銷和95598客服工作準(zhǔn)備更充分、更有針對性。

通過使用大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)總線技術(shù)，準(zhǔn)實(shí)時(shí)接收95598渠道工單及工單流程變化信息，實(shí)時(shí)展現(xiàn)95598工單變化情況，并與進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺(tái)的其他數(shù)據(jù)相融合，對其中的關(guān)鍵客戶發(fā)出預(yù)警，是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的技術(shù)手段。大數(shù)據(jù)平臺(tái)融合的數(shù)據(jù)來源包括電網(wǎng)公司內(nèi)部的營銷綜合管理平臺(tái)、企業(yè)工商信息公示平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等。

在技術(shù)方面，借助大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)，實(shí)時(shí)消費(fèi)Kafka的隊(duì)列消息，并按照業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，把計(jì)算結(jié)果封裝成JSON串寫入到Kafka消息隊(duì)列，可以供前端進(jìn)行實(shí)時(shí)的消費(fèi)展現(xiàn)。若要對前端的操作型數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)融合平臺(tái)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)同步，需要借助于OGG（或Shareplex）所生成的操作型的日志，并在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)行同樣的事務(wù)處理。數(shù)據(jù)采集時(shí)，需要同時(shí)配置源端以及目標(biāo)端的Goldengate進(jìn)程，實(shí)時(shí)把增量日志解釋成變化數(shù)據(jù)，并把變化數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)地同步到大數(shù)據(jù)平臺(tái)的各個(gè)存儲(chǔ)引擎。

在業(yè)務(wù)方面，95598工單類別包括報(bào)修、咨詢、查詢、投訴、舉報(bào)等類別。將95598工單信息與其他渠道獲取的相關(guān)用戶信息進(jìn)行融合，加以語義解析和語義挖掘，就可以進(jìn)而探查出特定用戶或用戶群體的投訴、抱怨甚至欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)，并給出及時(shí)的預(yù)警。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)融合的數(shù)據(jù)源多種多樣，既包括國家公示的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)、電網(wǎng)企業(yè)掌握的居民數(shù)據(jù)，也包括互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于電力大用戶的企業(yè)新聞、貼吧評論、法院裁決、招投標(biāo)信息等，以及對居民用戶的新聞采訪及評論。根據(jù)關(guān)鍵詞將這些與分析的目標(biāo)企業(yè)相關(guān)的零碎信息通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲以及離線的文件傳輸工具統(tǒng)一匯聚到大數(shù)據(jù)平臺(tái)后，對海量的、低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，可以形成客戶知識(shí)圖譜，分析出企業(yè)的經(jīng)營趨勢以及居民用戶的用電行為特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)上述的業(yè)務(wù)目標(biāo)。該系統(tǒng)能夠幫助電網(wǎng)企業(yè)的營銷部門更加深入地了解客戶，大大提高電網(wǎng)公司95598客服工作的效率。

3.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與風(fēng)險(xiǎn)防范

電網(wǎng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，是一種全方位的無形資產(chǎn)管理模式。其針對電網(wǎng)企業(yè)現(xiàn)有以及將來可能擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從最初的數(shù)據(jù)匯集，到數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成，到中期數(shù)據(jù)資產(chǎn)維護(hù)，以及到后期的價(jià)值轉(zhuǎn)化，達(dá)到覆蓋每個(gè)步驟的全過程管理的目標(biāo)。這樣可對電網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行統(tǒng)一管理，方便管理者制定相關(guān)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理相關(guān)規(guī)范制度，從而使得電網(wǎng)數(shù)據(jù)在各種業(yè)務(wù)應(yīng)用中的分析和利用更加高效，最終達(dá)到電網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值最大化的目標(biāo)。

建設(shè)電網(wǎng)大數(shù)據(jù)跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合交互平臺(tái)，匯聚了來自于各個(gè)渠道的數(shù)據(jù)，其挑戰(zhàn)主要在于數(shù)據(jù)的可信度與安全性。數(shù)據(jù)質(zhì)量需要進(jìn)行核實(shí)與校驗(yàn)。首先，對于從各個(gè)渠道搜集來的海量數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行清洗和加工，然后基于數(shù)據(jù)溯源關(guān)系以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)全景視圖，采用數(shù)據(jù)資產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測技術(shù)，通過源頭把控、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)監(jiān)督、防篡改監(jiān)控等手段，將企業(yè)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的資產(chǎn)。

4 結(jié)語

電網(wǎng)企業(yè)及其關(guān)聯(lián)單位蘊(yùn)藏著極為豐富的數(shù)據(jù)資源，電網(wǎng)企業(yè)與外部數(shù)據(jù)進(jìn)行交互也是大勢所趨。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為這種數(shù)據(jù)跨行業(yè)融合交互提供了充分的技術(shù)支撐。在關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法的幫助下，數(shù)據(jù)對于電網(wǎng)企業(yè)的價(jià)值終會(huì)凸顯出來。在電網(wǎng)企業(yè)、電力客戶以及外部相關(guān)單位的共同努力下，未來一定會(huì)實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的深度開發(fā)，以及電網(wǎng)內(nèi)外部數(shù)據(jù)充分的跨行業(yè)融合交互，為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富。

[1]張東霞，苗新，劉麗平，等.智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2015，35（1）：2-12.

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