大数据驱动下电力企业运营管理决策优化路径探索

引言

大数据为构建智能化决策支持系统提供了技术保障。在复杂的运营环境中，借助高精度的数据分析模型，企业能凭借大数据有效解决多目标、多约束下的决策难题，提升响应速度和管理水平。大数据驱动的运营管理决策优化，是技术革新的体现，更是推动电力行业迈向智慧能源时代的重要路径。

一、电力企业运营管理决策的关键问题

（一）数据孤岛与信息不对称

电力企业数据孤岛表现为一个企业的运营活动内，不同部门、不同系统之间共享缺乏相互分享与交流而造成信息不通畅、片面化，信息流过于单一的现象。电力企业内包含着发电、输电、配电、售电等各环节，而每项环节产生的数据结构、种类繁多，数据标准规范体系也欠缺，数据互联十分困难。另外信息不对称较为普遍，还有许多核心数据仅局限于某一处系统或企业内部局部部门，没办法将企业整体信息真实完整展现出来，导致在企业领导人员进行管理与决策时，局部系统、局部部门掩盖许多核心问题，甚至片面掌握的信息来进行决策。于是做出一系列错误的决策导致资源的浪费，更甚则直接出现了严重的误判。在新形势下电力企业数字化转型中，破除信息孤岛，实现企业信息共享，实现数据企业化建设是提升企业运营管理效率、实现决策高效的关键。

（二）预测准确性不足

在电力企业运营管理的过程中，通常需要进行相关电力负荷预测、用电设备预测、用电市场的预测等，但是受气候变化、用户多样化以及设备老化等因素的影响，因此导致很多传统的电力预测模型都存在诸多不足，预测精度难以保障。最终将影响电网的合理安全运行，导致资源的浪费或是短路现象的发生。传统预测模型通常根据一定的历史数据或简单的统计方式预测电力的负荷需求以及用电量需求情况，在影响因素多变的复杂系统条件下很难符合现有的电力数据，导致该预测模型的准确性存在一定的问题。此外，噪声数据也大大削弱预测结果，增大了系统维护的成本，还会致使用户企业运营效率的流失以及经济效益的流失，因而提高电力数据的预测准确度，需要借助大数据预测手段，综合应用机器学习与深度学习，从各种非结构化的海量多维度数据挖掘出有效的数据规律和趋势，从而进行更加细化的预测、更加动态的预测，进而为相应运营提供有力的数据支持。

（三）决策响应速度滞后

电力企业在生产经营中会受到环境、市场剧烈变动的影响，特别是在突发异常事件或波动性负荷的处理中，能否快速作出有效决定直接影响到电网的安全稳定以及经济运行。受传统的决策多为人工分析、经验作出判断的制约，其决策实施的响应速度很难快速满足突发性或近实时性的要求，存在数据处理慢、数据信息传递不畅的问题，从而导致对设备及操作情况等信息反应不及时、决定滞后于运行，甚至错过了对运行的有效控制机会，增加了运行成本，同时繁琐的审批手续和多部门的协商组织也使决策过程的速度更难提高。因此，电力企业需要建立智能化的决策支撑系统，使用大数据技术将快速、准确地对数据进行处理及信息的分析，实现快速生成决策的目的。

二、大数据驱动的运营管理决策优化路径探索

（一）数据整合与共享机制构建

对数据进行统一收集、整理和有效利用，实现高效的数据统一和共享，是大数据指导企业经营管理的前提条件。电力企业的数据来源众多，异构数据类型杂多，包括发电、输电、配电、售电等多个数据环节，并且每个环节的数据量巨大，难以做到数据结构同标准。例如发电数据信息大多是指标、指令等时间点的数值信息，而输电和配电环节的信息主要是线路电压、电流、负荷等历史数据信息，且所有发电、输电、配电等环节的数据存在严重的信息孤岛现象，无法同时进行整合，这就需要相关人员利用数据融合技术，对不同系统、不同格式的数据进行数据清洗、转换和数据存储，并对多种数据格式和标准进行统一管理，使其符合企业管理的基本框架结构。为企业管理中大数据的发展提供可行的存储基础，在构建标准型企业级数据平台的同时，要对多源数据进行收集和有效管理，做到数据的有效融合应用。随着数据共享模式的形成，各部门的数据融合存在“碎片化”、数据泄露等现象，因此可以为数据访问设定不同的规则或限制，避免产生数据泄露问题，并保障电力企业数据安全的技术手段和安全保护策略。

（二）高精度数据分析模型构建

传统分析手段较多地采用简单统计处理，不满足大维度、动态、多变量的数据特征，预测诊断能力受限。大数据技术基于机器学习、深度学习等多种算法，通过对大量数据的挖掘，发现隐藏的规则和知识，进一步加强负荷预测、设备故障诊断、市场预测的精准性和动态跟踪能力。如深度神经网络对负荷数据训练学习，可以捕捉负荷数据的非线性时序性特征，提高负荷预测的精准度及鲁棒性；通过对设备运行参数及故障历史数据采集，采用设备健康状态评估模型，提前诊断设备故障，防止停机造成损失；针对复杂的多目标能源调度问题，多目标优化及强化学习，有效保障调度决策在满足电网安全的条件下，提升经济性与环境效应。高精度数据模型应用需要关注模型的自适应动态更新功能，在动态运行条件下保障模型长期有效性。

（三）智能化决策支持系统设计

大数据智能辅助决策技术是大数据分析的实践与成果，是大电量分析的主要体现方式。大数据辅助决策技术是通过大数据分析后，根据电力企业单位在实际中的具体运行情况，做出即时应对决策；并可以自动运用人工智能的方法计算、推算出某一事件所涉及的最终结果。同时，实时数据显示界面尽可能地做到实时处理，保持良好的可视化特性，以便于上级管理人员了解具体的数据含义，做出正确的判断。为辅助决策技术提供数据处理支持的是多源数据关联和数据的预测和模型优化，这一大数据辅助决策的高级技术旨在为负荷预测、设备检修安排、市场行情分析等做参考。决策反馈也是大数据辅助决策的关键，在处理完决策的问题之后，根据各个处理阶段的运转结果去调整和优化，具体的功能如图4 所示。

结语

以大数据为代表的新技术正在深刻地影响着社会的发展，大数据技术带来了电力企业海量信息资源，带来了复杂运维管理新的视角，当电力企业所处的环境发生不可控的变化、所面临的环保压力日益严峻时，必须明确数据化的含义与作用，积极寻求数据驱动管理机制的应用，积极提高数据集成与管理，促进技术和管理的创新发展。

参考文献

[1] 李新华 . 大数据时代民营企业加强业财融合管理的策略研究 [J]. 中国集体经济 , 2025(2):53-56.

[2] 张亮亮 . 大数据背景下电力信息管理的创新路径 [J]. 濮阳职业技术学院学报 , 2024(6):15-17.

作者简介：张子豪（1995.3-），男，汉族，江苏省徐州市人，硕士研究生，助理工程师，研究方向：企业管理、综合管理。