营销采集一体化平台关键技术的研究

引言：

在电力行业中，营销采集一体化平台主要是一个集成化的信息系统，能够对电力数据进行采集、传输以及处理，为企业提供更为全面的营销以及管理支持。营销采集一体化平台主要是整合各类的数据，实现数据集成与共享，为企业的营销策略的制定以及用户服务提供主要的参考。通过构建营销采集一体化平台，可以优化资源的配置，提升企业运营效率。

1. 构建营销采集一体化平台的必要性

营销采集一体化平台的构建，可以充分整合分散的数据和信息流，进而简化数据的采集和处理的流程，减少了数据处理中的人工干预，提高企业的运营效率。在某企业当中，人员利用营销采集一体化平台，就可以对实时数据进行采集，以实时的监控用户的电力使用情况以及设备运行状态，快速的识别出异常数据，并对其进行解决，保证系统可以稳定运行。营销采集一体化平台还为企业人员提供更加深入的数据分析，实现智能化的用户行为预测，帮助电力企业制定出更加精准的营销策略，满足不同用户对电力的需求，提升了市场的竞争力 [1]。此外，一体化平台还能使用户获得更加精准的用电信息，为用户提供个性化的服务，增强了用户的体验感和满意度。同时，用户可以通过平台，自助查询自身的用电情况，并主动缴费，以提高了用户的自主性。总的来说，营销采集一体化平台，可以为企业提供数据分析和预测功能，保证电力企业的战略决策有了技术的支持，帮助企业能够在动态的市场环境中，做出更科学的决策。

2. 营销采集一体化平台构建的关键技术

2.1 数据采集技术

在构建营销采集一体化平台的时候，就要采用数据采集技术，通过这一技术，可以让平台实时、准确的获取大量的数据，完成数据的采集和储存等工作。在开展数据采集技术的时候，主要使用一体表，将电表与通讯模块集成在一起，形成智能化的数据采集终端。一体表中主要是由计量模块和通讯模块所构成，计量模块负责电能计量，记录用电量等基础数据；通讯模块则是实现数据远程传输的核心组件。利用通讯模块，能够实时采集用电数据，使得数据能够实时的传输到营销采集一体化平台内的中央系统中，实现数据分析。通过使用一体表，在采集数据的时候无需外置采集设备，减少故障点，而且能够自动完成用电数据采集和上传，实时监测用电负荷，支持需求响应。在对远程数据进行采集时，主要是利用一体化平台中的远程监控功能，对分布在其他区域的电力设备进行实时数据的采集，实现跨地域采集效果，保证信息的采集更加全面、及时。

2.2 通信技术

在营销采集一体化平台的构建中，通信技术主要是保证数据可以高效、安全的得到传输和处理，实现数据共享，在选择通信协议时，主要是选择互联网通信协议，此通信协议一般是比较适用于长距离、低功耗的数据传输当中，在对大规模的电力设备进行监测和管理时，就可以采用这一通信协议，支持设备的远程连接和管理，保证数据可以从分散的设备，实时传输到中央平台当中。在一些特殊的情况下，当需要传输大数据量的时候，那么营销采集一体化平台就要使用光纤网络和宽带连接，以保证数据可以实现快速传输，提高数据的可靠性 [2]。而在一些短距离和移动环境中，那么就可以使用 Wi-Fi、4G、5G 等一些移动网络，保证数据传输更加快速、灵活，提升通信效果。尤其是对于 5G技术来说，其支持实时数据的传输，降低数据延迟。在通信技术中，要开展边缘计算，主要是通过边缘计算设备，就可以对本地数据进行处理和分析，减少数据的传输量，提高系统的响应速度。边缘计算设备可以与中央系统进行高效的通信，保证数据可以及时更新和处理。为了保证数据在通信中更加安全，不会出现泄露等现象，那么就要实施数据加密和用户认证技术，以保护通信过程中的数据安全，防止数据泄露等问题的发生。此外，也要利用实时流处理技术，让数据实现实时的传输和处理，支持动态电力负荷管理，实现快速响应。

2.3 数据处理与储存技术

在营销采集一体化平台中，数据处理与储存技术是非常重要的。在数据处理时，主要是利用凝思安全操作系统，基于自主可控技术路线，内置固域内核子系统，对电力、分布式光伏电站等场景进行数据处理，提升数据处理的安全性。同时，凝思系统还提供了服务器版、工业互联网版等多版本，满足不同的场景需求，使其在数据处理时更加深入。在数据处理的时候，也采用云桌面等一些云计算解决方案，降低企业的运维成本，保证数据处理更加高效。

在数据储存技术中，主要是构建数据湖和数据库，来存储一些结构化和非结构化的数据，支持复杂数据的查询和分析。在数据库技术中，凝思系统主要安装 postgreSQL16 这一数据库，数据库的并行查询能力增强，数据预读高效，权限、认证等安全管理水平较高，保证数据储存更加安全。在一体化平台中，也要实施数据压缩技术，以减少存储空间的需求，提高数据传输效率。并且要利用索引和缓存技术，提升数据的访问速度，提高查询效果。

在进行数据处理时，采用实时分析平台，对数据的实时进行处理和分析，达到动态电力负荷管理的效果 [3]。为了保证平台内的数据能够更加安全，那么就要设计数据备份储存技术，设计可靠的数据备份和恢复机制，让数据储存更安全，实现了业务的连续性。

2.4 数据挖掘与预测技术

采用数据挖掘和预测技术，就能帮助电力企业从大量的数据中，提取到一些有价值的信息，并预测出未来的发展趋势。在开展数据挖掘技术时，平台可以从智能电表、用电设备、用户信息系统等多种来源采集数据，实现对用户用电行为的全面监控。通过凝思系统的数据处理能力，将来自不同来源的数据进行清洗、转换和整合，形成统一的数据视图，便于后续分析。同时，也要利用数据挖掘技术，来充分的分析用户的用电习惯和行为模式，帮助电力公司制定出更加个性化的营销策略。通过历史用电数据分析，预测未来的电力需求，优化电力资源的配置，降低运营成本。此外，也要实时的监控用电数据，识别出异常的用电行为或设备故障，提高电力系统的安全性和可靠性。在数据预测的时候，需要结合实时数据分析技术，实现数据的动态预测，为企业的实时决策提供技术支持。最后，就要基于用户数据，进行客户细分，识别高价值客户和潜在客户，制定差异化的营销策略。根据用户的用电行为和需求，向用户推荐合适的电价套餐和节能方案，提高用户满意度。

结论：

综上所述，对营销采集一体化平台的关键技术进行分析，可以保证平台功能得到充分的发挥，精准实现信息预测，帮助用户优化用电行为，提升了企业的服务水平。在对关键技术进行分析的时候，主要是从数据采集、通信、储存、挖掘及预测等技术方面入手，保证营销采集一体化平台的构建更加全面，为智能电网建设提供技术支持。

参考文献：

[1] 张波 ， 左松林 ， 刘辉舟等 . 电力营销全渠道数据共享应用平台架构设计及关键技术研究 [J]. 供用电 ，2021，38（09）：81-88.

[2] 夏展鹏 . 电力企业营销指标管控系统的设计与实现 [D]. 电子科技大学 ，2021.

[3] 王梓嫣 . 电力用户用电信息采集系统的研究与应用 [D]. 长春工业大学 ，2020.