电力大数据期刊
《大数据》期刊投稿难度大数据如今应用是比较广泛的，这方面可以写作的关联热词有很多，比如数据分析，云计算，数据挖掘等，这样的论文也是很容易投稿的。大家可以发表一些热门的选题论文，选题要新颖，这样投稿成功率是比较高的。大数据时代在论文完成后，就需要挑选合适的数据方面的刊物，可以先投递级别较高的刊物，根据修改意见对论文进行修改，并及时与期刊编辑进行交流沟通，了解论文存在的主要问题。多次修改后，论文就很容易投稿成功了。
大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试
在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。
主动适应“大数据”时代
据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。
“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇，“大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。
数字化时代的诸多挑战
当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。
另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。
对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。
加快数字化转型步伐
在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设；五是善于知识分析工具的开发与利用；六是加强技术的研发和投入。
电力大数据期刊投稿
本期，C君非常荣幸地邀请到了国家电网能源研究所的孙艺新老师。能源行业作为国民经济与社会发展的基础，不可避免地正在受到大数据的深刻影响。在下文中，孙艺新老师结合案例，系统分析了国外几种电力大数据应用案例，并分析了未来的应用前景，可供读者参考借鉴。本文原载于《中国电力企业管理》，转载请联系作者获得授权。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，已为互联网、金融等拥有海量数据的企业在市场开拓、产品研发、客户服务等方面发挥了重要作用。电力大数据则是从能源领域为人们重新开启了认识世界、改造世界的大门。电力大数据 人类从远古进化到现代，能源的每一次进步都带来了生产力的巨大飞跃。如今，能源革命与信息技术革命发生交汇，智能电网、新能源的快速发展与移动终端、物联网、云计算的迅速普及，将为各个产业带来巨大的商业价值。电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用，也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。从商业模式创新来看，电力大数据的内涵包括以下三个方面：一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒，数据范围涵盖电力生产运营全过程；二是注重电力领域综合分析预测，对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判，能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性；三是注重能源领域商业模式创新，充分挖掘能源数据价值，从信息服务、数据分析等方面为智慧城市、智能电网、智能家居等领域提供新的盈利模式。电力大数据拓宽了电力行业乃至能源产业的广度与深度，给传统企业带来机遇与挑战。一方面，电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用，为创新商业模式与管理模式提供了机遇；另一方面，电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊，使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。国外电力大数据应用模式 目前，电力大数据理念尚处于逐步发展过程。从国外主要实践案例来看，已初步形成了三类应用模式。以电力为中心的能源数据综合服务平台该模式通过建立一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。典型案例是美国德克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目（见图1）。该项目以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据，形成一个能源数据的综合服务平台。 图1奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图 该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议，促进节能环保。例如，识别环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。为智能化节能产品研发提供支撑 该模式主要将电力大数据、信息通信与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式方案。以智能家居产品为例，该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验，也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等发挥作用。该模式中，电网企业不一定具备产品研发优势，但利用电力数据采集与分析方面的优势，既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理，也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。该模式的典型案例是美国NEST公司研发的智能恒温器产品的商业模式（见图2）。该产品可以通过记录用户的室内温度数据、智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适状态。 图2NEST产品商业模式示意图 产品制造商、电力企业、用户三方形成共赢：作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据，借此完善预测算法，并通过多种方式（恒温器设备、互联网、分析报告）展示分析结果；电力企业在智能恒温器支持下，改进需求侧管理，节约发电装机与调峰成本；用户使用产品自动控制房间温度，并节省用电费用。据报道，售价250美元的NEST恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元，一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量，相当于2900万美元费用。面向企业内部的管理决策支撑 电力大数据对能源企业自身同样具有重要价值。通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，可充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。对于电网企业，该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。该模式的典型案例是法国电力公司智能电表大数据应用（见图3）。法国电力在筹建大数据研究团队初期，选择用户负荷曲线为突破口，将电网运行数据与气象、电力消费数据、用电合同信息等进行实时分析，以更为准确地预测电力需求侧变化，并识别不同客户群的特点，通过优化需求侧管理，改进投资管理与设备检修管理，提升运营效率效益。其中通过优化需求侧管理，使电网日负荷率提高至85%左右，相当于减少发电容量1900万千瓦。 图3 法国电力大数据支撑内部决策应用示意图 电力大数据应用前景 未来电力大数据的应用前景主要是在已有模式的基础上，进一步发挥“粘合剂”与“助推剂”作用，推动能源产业探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“粘合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。参照电商领域中的阿里集团，该公司成立以来逐渐形成了“数据”与“平台”良性发展的商业模式，收入主要来源于向卖家提供的互联网营销服务和从交易额中抽取的佣金。一方面，阿里通过淘宝、支付宝、余额宝等产品构建了完整的商业生态系统，吸引用户参与到平台中，并采集整理用户大数据；另一方面，阿里通过用户大数据的分析与挖掘，在电子商务、金融、交通、娱乐等不同领域中建立竞争优势，不断巩固壮大其商业生态系统。2013年，阿里集团的中国零售平台交易额达2480亿美元，营业收入493亿元，利润率高达45%。电力大数据下的能源生态系统将为能源企业及相关产业提供一个数据采集、整理、分析、应用、共享、交易等为一体的平台，为参与方提供信息咨询、节能环保、产品研发、管理支撑等服务，为消费者提供节能降费服务及相关产品。可应用的领域包括智慧城市、智能电网、新能源、电动汽车。智能楼宇、智能家电、智能家居、移动终端等一系列相关产业。电力企业在以电力大数据为基础的生态系统中占据主导地位，具有十分重要的作用。一方面，新一轮电力市场改革下，电力企业可以摆脱传统的盈利模式，通过挖掘大数据资源增强企业竞争力；另一方面，电力企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，发挥电力大数据在智慧城市、智能家居中的重要支撑作用，提升相关企业的科技创新与可持续发展能力。积极布局推进电力大数据应用 电力大数据对电力工业优化内外部资源、发展智能电网与构建全球能源互联网具有重要支撑作用，对电网企业创新商业模式、主导建立能源生态系统具有重要意义。电网企业需持续关注其发展动态，积极谋划布局。未来智能电网采集的数据将全面覆盖从主干网到配电网、区域用户和大用户微网，乃至家庭小用户局域网。在此背景下，传统数据存储、计算能力将产生瓶颈，必须运用大数据的采集、处理技术对当前SCADA系统、数据中心、分析预测系统进行全面升级与改造。一是开展大数据应用的顶层设计工作。在企业集团层面建立大数据应用的组织协调机构，研究能源领域大数据与公司、电网发展的协同关系，并对其盈利模式、应用领域、合作机制及分工等全局性问题开展专项研究，在未来竞争领域中占据主动。二是做好信息与技术储备工作。探索建立稳定、可靠的公司内外部数据获取渠道，以及数据共享机制；超前研究制定适用于大数据环境的技术处理方案，提升信息系统处理能力。三是积极培育人才队伍，开展前期应用试点工作。在电网、产业、科研单位中组建大数据研发攻关团队，在安全、生产、经营等业务中开展应用试点探索。
电力大数据期刊级别
是的《计算机工程与应用》是2014版中文核心期刊目录中新增加的。
我在新闻出版总署网站上仔细查了，你所说的刊号，是《前卫》杂志的刊号。目前不存在《警察与法制》这个期刊，如果你看到过，那就是非法期刊。 媒体名称：前卫 单位地址： 武汉市武昌区东湖路181号 刊号：CN 42-1728/G0 主管单位： 湖北日报传媒集团 主办单位：湖北日报楚天传媒（集团）有限责任公司 语种：汉语
核心期刊都不是很好投的！《计算机仿真》期刊级别：北大核心期刊《计算机科学》期刊级别：CSCD核心期刊北大核心期刊统计源期刊《计算机工程与科学》期刊级别：CSCD核心期刊北大核心期刊统计源期刊这些应该都可以，想要好投可以在杂志之家问一下发表老师，可以帮你选择合适的期刊！
电力大数据期刊版面费
北京志翔 科技 股份有限公司(以下简称“志翔 科技 ”)利用大数据技术 探索 出一套数智化转型解决方案：结合智能电能表的回传 历史 数据，以及电表设备计量相关的信息数据，进行监测和分析。在此基础上先进行小规模的抽样和建模研判，而后再进行大规模抽检，进而有效判断出相应区域的失准器具，精准更换失准设备。
5月26日至28日，志翔 科技 的工业大数据和大数据安全技术产品将亮相中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)，围绕“数智变 物致新”主题展示最新技术应用成果。
大数据技术为企业节省数十亿元
志翔 科技 的智能电能表状态评价与更换产品，通过对智能电能表的在线监测、精准研判,对电力大数据检测实现从“定期检定”到“全程监控”的转变。大数据技术应用成果反映到财务数据中，志翔 科技 仅这一款产品，通过精准定位和更换失准智能电表，每年就能为电力企业节约数十亿元费用。
随着智能电表覆盖率的提升，大数据分析在电力行业的重要作用日益凸显。根据国家电网数据显示，目前国网系统接入的终端设备超过5亿只，国家电网规划预计到2025年接入终端设备将超过10亿只，2030年接入的终端设备数量将达到20亿只。
海量的电力大数据具有多重属性。国家电网有限公司大数据中心副主任程志华表示，电力大数据具有覆盖面广、实时性强、真实性高、经济属性强、行业分类规范、数据基础相对理想等特点。电力大数据的复杂性，以及智能化需求不断升级，为管理工作带来挑战。
早在2016年，志翔 科技 就洞察到电力大数据领域的商机，并根据市场需求逐步孵化拓展出大数据运维平台、服务平台和终端产品三大业务。
开篇所述的失准智能电表分析，定位即为其大数据平台和运维产品线中的一个产品。除此之外，市场新趋势如新能源 汽车 的发展，也推动电力行业的新支撑性应用出现，志翔 科技 也根据电力企业的需求，将大数据分析异常发现、定位和报警等功能应用于关口表、充电桩和户变等方面。
如果说大数据平台和运维产品是利用新方法解决新问题，那么志翔 科技 的电力大数据服务平台则是应用新技术解决老问题发展到新规模的挑战，促进电力行业的精细化运营管理。典型的应用场景便是构建异常用电分析模型，实现智能化窃电诊断，以及利用线损分析模型自动诊断结合专家人工诊断，进行智能线损治理。
电力大数据终端产品则是更具未来感的业务，主要是通过端点部署，解决电力IoT的智能优化需求，数据可用于辅助居民、电力公司、机构政府等做出科学决策。
志翔 科技 高级副总裁伍海桑解释道，通过终端产品对用电数据的分析处理，能了解用户用电负荷类别及使用状态；分析功能可集成为模块与下一代电能表搭售，可用于环保监测、用电安全监测、碳计量等事关 社会 发展大方向的场景。目前志翔 科技 的一系列电力大数据分析产品和服务以及应用已经覆盖全国20多个省市，在电力行业积累了丰富的经验，随着电力产品的演进而不断优化，其大数据分析模型在实践验证中已经迭代到第四代。
清华系创始团队瞄准安全业务
2020年，志翔 科技 来自工业领域的大数据技术应用的收入已占据公司营收的重要部分。而最早，志翔 科技 将其这块业务定义为大安全，作为公司创业起步的方向——大数据安全中的一部分。
清华系的创始团队背景，让志翔 科技 甫一诞生便将技术根植于公司的基因中。公司创始人之一蒋天仪本科毕业于清华大学电子工程系，在美国完成博士学位后，曾服务过芯片企业Marvell；创始团队的许多成员包括伍海桑等也都毕业于清华电子系。目前，志翔 科技 团队中研发、产品相关人员占比达到60%，其中半数以上学历都在研究生以上。
数字经济时代，网络安全服务需求激增，催生了巨大的市场空间。赛迪顾问报告显示，2020年中国网络安全市场规模达到734.6亿元，同比增长20.8%。志翔 科技 自2014年开始聚焦大数据、云计算等一系列技术发展带来的安全问题，为集成电路设计、政府、金融等行业客户提供解决方案，开拓了紫光展锐、寒武纪、中兴、国家开发银行、中国农业银行等行业标杆客户。
公司的大数据安全产品基于“零信任”和“无边界”的理念，面向政法、金融、高 科技 行业数字化转型所面临的“上云”和“云上”的提供数据与业务安全等问题。2019-2020年，志翔 科技 的至明产品连续两年入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。
高 科技 定位的公司和清华系创始团队，令志翔 科技 备受资本青睐。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年内即获得近千万元的天使轮投资和数千万元的A轮融资，2017年6月获得国家基金领投的B轮融资，并在2019年10月完成B+轮融资。
谈及未来发展方向，在伍海桑看来，公司所具有的服务能力不仅在纵深上可以向更多的电力行业企业拓展，进入电力系统中“发输变配用”各个环节，从广度上也能将服务延伸至太阳能发电、智能制造等其他能源领域和工业门类。在“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”的目标下，大数据技术还将释放新红利。
电力大数据技术满足电力数据飞速增长，满足各专业工作需要，满足提高电力工业发展需要，服务经济发展需要。电力大数据技术包括：高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。 数据挖掘技术是通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等。 统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。 统计分析可分为描述统计和推断统计。1、描述统计描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度，最常用的指标有平均数、标准差、相关系数等。2、推断统计推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。推断统计包括总体参数估计和假设检验，最常用的方法有Z检验、T检验、卡方检验等 2012年7月10日，信通公司成功举办大数据开启智能电网新时代研讨会。本次研讨会作为公司大数据战略推进重要一环，总结公司大数据战略实施以来的重点工作，加深理解大数据对电力信息通信事业的意义，促进大数据生态环境建设，并展望公司及大数据未来发展方向。本次研讨会特别邀请了中国宽带资本基金董事长田溯宁博士、《证析》作者郑毅先生、浙江海盐供电局徐光年主任做专题演讲。研讨会的成功举办，使大家进一步了解了大数据、信息通信技术在智能电网发展、未来科技发展的重要意义，同与会各位专家的交流也使大家开阔了视野、增长了知识。本次研讨会也标志了电力大数据战略将进入攻坚实战阶段，与会人员纷纷表示，要牢牢把握住电力信息通信引领智能电网飞速发展的宝贵机遇，以昂扬的斗志面对新的挑战！ 2012电力行业信息化年会于2012年11月3-4日在北京举行。年会由中国电机工程学会电力信息化专业委员会、国网信息通信有限公司联合主办，南瑞集团国电通公司承办。国家电监会信息中心、国家电网公司信息化工作部、中国南方电网公司信息中心、中国电力建设集团公司信息中心、中国能源建设集团有限公司科技信息部以及各发电集团公司、各省电网公司信息部门等为会议的支持单位。本次年会主题为“大数据与宽带中国”。“大数据”将给电力企业带来新一轮商业模式转变和价值创新，宽带中国战略更为电力信息化发展提速。来自国家电力监管委员会、国家电网公司、国网信息通信有限公司、辅业集团公司、发电集团公司、网省公司等单位的30多位专家和代表将围绕主题在年会上发言或演讲。
论文发表电力大数据
关于电力企业营销管理创新的论文
1引言
随着计算机的飞速发展，大数据是随着互联网信息技术发展起来的，其战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。目前，大数据已经渗透到我们日常生活等各个领域，电力企业也不例外，推动我国实现由工业化社会向信息化社会的转变。随着电力被逐步放开市场，电力企业的垄断地位被取消，部分电力企业的优势荡然无存，电力营销的重要性就越来越凸显，大数据可以为营销提供技术手段平台，具有十分重要的意义。并且我国电力企业营销管理存在着较大的问题，需要对电力企业的创新营销管理手段做出探究。大数据环境为我国的电力企业发展提供了机遇，也提出了新的挑战，电力企业在大数据环境下对营销管理进行创新更是必不可少的。
2大数据背景下电力企业营销管理创新的意义
2.1大数据基本概念及价值
自从改革开放以来，我国开始引入互联网行业，大数据营销也逐渐产生。经过几十年的发展，我国互联网技术发生了重大变革，大数据技术也十分成熟，其主要被用来进行数据的分析处理，从大量复杂的数据中快速提取有价值的数据信息。从大数据技术在当前的运用情况来看，其具有较强的发展潜力，已经渗透到各行业的营销管理工作中，比如：对客户群体进行某些特征方面的分析提取，对商业行为的信息挖掘等，这些都能为企业制定有针对性的发展决策提供切实有效的依据。具体价值有如下几个方面：①可以进行社情舆论的监测，聚焦社会敏感问题，有针对性提升研究能力水平；②可以利用互联网实现交易信息的获取，提高营销的精准性；③可以及时掌握客户的消费和售后等方面的诉求，从而更好的进行新产品的改进和研发；④对数据进行分析处理，掌握事物发展的大趋势，为管理层实施管理决策提供可靠依据。
2.2电力企业实施营销管理的创新意义
目前，我国电力企业对于大数据的处理分析还处于初步探索阶段，电力企业数据处理的时效性和实效性差距还很大。今后，大数据技术可以运用到发输电、变电、配电和用电等各个环节，随着电力企业业务范畴的拓展和覆盖面的越来越大，电力讯息数据量必将呈几何级增长，大数据理念、技术及方法在电力行业的具体实践就是对数据进行及时的收集、整理和储存，并利用现代统计技术挖掘有价值的信息。所以在电力企业营销管理中，实施大数据技术势在必行，其不仅仅可以减少对经验的依赖，还能较好的提升企业管理效能，借助大数据创新电力企业营销管理，可以使复杂的营销管理活动成为数据分析活动，并对数据背后的关系进行挖掘，增强电力营销的“预见性”，更好的创建出大数据背景下的营销管理体系和模式。
3大数据背景下电力企业营销管理存在的问题
3.1对电力企业大数据营销思想上不够重视
思想上的不重视源于认识上的不够重视，由于我国特有的经济制度，电力企业实施的是长期的国家管控制度，企业的管理层对于大数据技术重要性认识不足，加上缺乏足够的内动力，使得电力企业营销始终处于低水平徘徊。究其原因：①领导层的创新意识不足，管理层的理念滞后；②不管是领导层还是技术专家，对于大数据信息技术缺乏必要的敏感，熟悉和掌握电力营销和大数据交叉专业领域的.人员较少；③作为一些老的国有电力企业，内部缺乏活力，缺乏相应的激励机制，企业内部缺少营销创新的内动力和热情。
3.2电力企业大数据营销缺乏系统性
电力营销工作在某种程度上来说，甚至是电力企业的中心工作，电力营销效率较低的原因有很多，但缺乏营销的系统性是主要原因之一，一个是营销手段较为落后，虽然当前一些电力企业营销管理使用了信息手段，但总的来说，计算机使用效率偏低，满足于一到两个信息处理软件的使用，有的还仅仅是一些基础信息处理软件，营销效率还较为低下。另一个是，企业营销手段还比较陈旧，如：广告的投放作为传统的营销手段，目前还仅仅品牌的宣扬为主，在宣传的手段上，还是传统的报纸、电视、车体、户外为主，这些传统的手段的确会起到一定的效果，但随着新时期人们对手机、互联网广告的关注，新媒体广告的投放要给予高度重视。再一个是在营销核算手段方面，一些电力企业还是人工抄表方式，容易出差错不说，效率还特别低下，与新时期大数据营销方式格格不入。
3.3电力企业大数据营销缺乏有效监管
很多电力企业清醒的认识到了大数据的重要性，也制定了一系列的营销机制，但结果却不太理想，主要原因是缺乏营销管理的监督。一方面，一些电力企业内部结构复杂，很多优秀的营销手段级信息很难及时传递到决策者，并在执行过程遇到困难时，其原因也很难反馈到决策者处，这些都降低了企业营销的效率。另一方面，大数据营销还缺乏科学的配套的内部审计，我国审计制度已经发展很多年，但一些电力企业囿于自身企业的营销模式，内部审计制度不够健全完善，尤其是一些地方电力企业甚至没有自身单独的审计机构，内部审计人员的专业素质也较低，有的甚至是由其他部门人员进行兼任，这些都对于电力企业内部营销监督都非常不利。
4大数据背景下电力企业营销管理创新研究
4.1建立大数据系统
大数据时代的降临对电力企业营销模式产生了深远影响，因此为了让电力企业市场营销更加科学、合理，需要利用大数据技术对电力营销管理进行创新，努力提高电力企业生产服务水平，努力构建完整的内部大数据管理体系，为开展电力企业营销奠定基础。例如，电力企业在开展市场营销之前，可以先借助大数据对自身内部管理机构进行优化，对企业内部各个涉及到电力营销、配电协调等方面的数据进行融合管理，进而形成统一的数据库中心，这种大数据式的信息管理系统，能有效满足现代化电力营销管理的要求，为提高电力营销水平奠定基础。在大数据背景下，电力企业可以利用GIS技术建立城市配电网数据库，依靠大量的城市地理信息技术，对整个城市信息数据进行统计，然后编辑矢量图形，为电力影响提供可操作性的基础数据。
4.2增强营销基础
由于电力改革的实施，厂网实行分离运营，电力市场已经不再是卖方市场，需要遵循市场经济制度的调节。电力企业营销基础的建立必须认识到：①必须建立自身风险管理制度，抓好自身的危机管理。②企业内部的体制必须进行革新，建立灵活机敏的体制，使得营销和客户信息在内部得以快速的更新和流动，同时要对内部员工进行大数据知识的学习普及，提高认识，增强紧迫感。③作为管理层，必须起到领头作用，紧紧抓住时代的脉搏，勇于尝试新鲜事物，主动加强学习，在大数据营销管理工作中当好先锋队。
4.3要提高营销数字化层次
通过尽快普及计算机处理系统的应用，能够提高电力企业的信息化水平，比如使用资金管理计算机软件就能够很好的发挥计算机数字处理功能。①要有相应的管理人员对数据进行采集、分类、储存和备份，要搞好人员内部分工，明确各自的职权。②要加强员工的数据技术培训力度，提高其使用营销管理软件的能力。③营销手段必须从传统媒介向新兴媒介转变，如近几年兴起的微博、微信、建立公众号等，这些对于宣传企业文化、提高企业知名度起到十分重要的作用。④针对营销核算效率低下的问题，必须逐步推开智能电表，降低人工抄表风险，提升内部营销效率。
5结论
大数据时代的到来已经对电力企业的发展产生深远影响，在这一背景下，电力企业在营销管理中要正确认识到大数据对电力企业营销工作的影响，能依托大数据技术立足自身在营销中的优势，不断优化营销管理的思路与方法，努力对营销管理方法进行创新，确保能为用户提供更好的电力服务，最终为推动电力企业发展奠定基础。
作者:吴庆 单位:国网湖北省电力公司江陵县供电公司
参考文献
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本期，C君非常荣幸地邀请到了国家电网能源研究所的孙艺新老师。能源行业作为国民经济与社会发展的基础，不可避免地正在受到大数据的深刻影响。在下文中，孙艺新老师结合案例，系统分析了国外几种电力大数据应用案例，并分析了未来的应用前景，可供读者参考借鉴。本文原载于《中国电力企业管理》，转载请联系作者获得授权。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，已为互联网、金融等拥有海量数据的企业在市场开拓、产品研发、客户服务等方面发挥了重要作用。电力大数据则是从能源领域为人们重新开启了认识世界、改造世界的大门。电力大数据 人类从远古进化到现代，能源的每一次进步都带来了生产力的巨大飞跃。如今，能源革命与信息技术革命发生交汇，智能电网、新能源的快速发展与移动终端、物联网、云计算的迅速普及，将为各个产业带来巨大的商业价值。电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用，也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。从商业模式创新来看，电力大数据的内涵包括以下三个方面：一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒，数据范围涵盖电力生产运营全过程；二是注重电力领域综合分析预测，对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判，能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性；三是注重能源领域商业模式创新，充分挖掘能源数据价值，从信息服务、数据分析等方面为智慧城市、智能电网、智能家居等领域提供新的盈利模式。电力大数据拓宽了电力行业乃至能源产业的广度与深度，给传统企业带来机遇与挑战。一方面，电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用，为创新商业模式与管理模式提供了机遇；另一方面，电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊，使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。国外电力大数据应用模式 目前，电力大数据理念尚处于逐步发展过程。从国外主要实践案例来看，已初步形成了三类应用模式。以电力为中心的能源数据综合服务平台该模式通过建立一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。典型案例是美国德克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目（见图1）。该项目以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据，形成一个能源数据的综合服务平台。 图1奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图 该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议，促进节能环保。例如，识别环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。为智能化节能产品研发提供支撑 该模式主要将电力大数据、信息通信与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式方案。以智能家居产品为例，该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验，也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等发挥作用。该模式中，电网企业不一定具备产品研发优势，但利用电力数据采集与分析方面的优势，既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理，也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。该模式的典型案例是美国NEST公司研发的智能恒温器产品的商业模式（见图2）。该产品可以通过记录用户的室内温度数据、智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适状态。 图2NEST产品商业模式示意图 产品制造商、电力企业、用户三方形成共赢：作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据，借此完善预测算法，并通过多种方式（恒温器设备、互联网、分析报告）展示分析结果；电力企业在智能恒温器支持下，改进需求侧管理，节约发电装机与调峰成本；用户使用产品自动控制房间温度，并节省用电费用。据报道，售价250美元的NEST恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元，一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量，相当于2900万美元费用。面向企业内部的管理决策支撑 电力大数据对能源企业自身同样具有重要价值。通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，可充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。对于电网企业，该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。该模式的典型案例是法国电力公司智能电表大数据应用（见图3）。法国电力在筹建大数据研究团队初期，选择用户负荷曲线为突破口，将电网运行数据与气象、电力消费数据、用电合同信息等进行实时分析，以更为准确地预测电力需求侧变化，并识别不同客户群的特点，通过优化需求侧管理，改进投资管理与设备检修管理，提升运营效率效益。其中通过优化需求侧管理，使电网日负荷率提高至85%左右，相当于减少发电容量1900万千瓦。 图3 法国电力大数据支撑内部决策应用示意图 电力大数据应用前景 未来电力大数据的应用前景主要是在已有模式的基础上，进一步发挥“粘合剂”与“助推剂”作用，推动能源产业探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“粘合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。参照电商领域中的阿里集团，该公司成立以来逐渐形成了“数据”与“平台”良性发展的商业模式，收入主要来源于向卖家提供的互联网营销服务和从交易额中抽取的佣金。一方面，阿里通过淘宝、支付宝、余额宝等产品构建了完整的商业生态系统，吸引用户参与到平台中，并采集整理用户大数据；另一方面，阿里通过用户大数据的分析与挖掘，在电子商务、金融、交通、娱乐等不同领域中建立竞争优势，不断巩固壮大其商业生态系统。2013年，阿里集团的中国零售平台交易额达2480亿美元，营业收入493亿元，利润率高达45%。电力大数据下的能源生态系统将为能源企业及相关产业提供一个数据采集、整理、分析、应用、共享、交易等为一体的平台，为参与方提供信息咨询、节能环保、产品研发、管理支撑等服务，为消费者提供节能降费服务及相关产品。可应用的领域包括智慧城市、智能电网、新能源、电动汽车。智能楼宇、智能家电、智能家居、移动终端等一系列相关产业。电力企业在以电力大数据为基础的生态系统中占据主导地位，具有十分重要的作用。一方面，新一轮电力市场改革下，电力企业可以摆脱传统的盈利模式，通过挖掘大数据资源增强企业竞争力；另一方面，电力企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，发挥电力大数据在智慧城市、智能家居中的重要支撑作用，提升相关企业的科技创新与可持续发展能力。积极布局推进电力大数据应用 电力大数据对电力工业优化内外部资源、发展智能电网与构建全球能源互联网具有重要支撑作用，对电网企业创新商业模式、主导建立能源生态系统具有重要意义。电网企业需持续关注其发展动态，积极谋划布局。未来智能电网采集的数据将全面覆盖从主干网到配电网、区域用户和大用户微网，乃至家庭小用户局域网。在此背景下，传统数据存储、计算能力将产生瓶颈，必须运用大数据的采集、处理技术对当前SCADA系统、数据中心、分析预测系统进行全面升级与改造。一是开展大数据应用的顶层设计工作。在企业集团层面建立大数据应用的组织协调机构，研究能源领域大数据与公司、电网发展的协同关系，并对其盈利模式、应用领域、合作机制及分工等全局性问题开展专项研究，在未来竞争领域中占据主动。二是做好信息与技术储备工作。探索建立稳定、可靠的公司内外部数据获取渠道，以及数据共享机制；超前研究制定适用于大数据环境的技术处理方案，提升信息系统处理能力。三是积极培育人才队伍，开展前期应用试点工作。在电网、产业、科研单位中组建大数据研发攻关团队，在安全、生产、经营等业务中开展应用试点探索。