电力对外数据分析服务方法探究

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摘要：近年来，在国网公司电力体制改革不断推进的背景下，电力市场的主体开始变得更加多元化。为此，设计了一种电力对外数据分析服务方法，以进一步提升供电公司的供电服务能力和水平，拓宽电力数据服务市场，转变传统营销服务模式。

关键词：数据服务；行业集中度；赫希曼指数；对外服务

1电力对外数据分析服务的重要性

在国网公司电力体制改革不断推进的背景下，电力市场的主体开始变得更加多元化，面对愈发多元化的数据来源，探索新型的智能用电服务模式，拓宽电力数据服务市场，进一步提升供电服务能力和水平，转变传统营销服务模式，研究用户智慧用电策略和挖掘智慧服务对电力市场进行有效开发、保护与培育，已成为当前供电企业所面临的迫切任务。这也是池州供电公司未来智能用电服务发展的一个方向。目前池州供电公司在电力大数据公开、政企数据共享和商业模式等方面探索相对缺乏，仍需持续努力，以形成典型成果和可推广模式。如何立足当前工作实际，基于已有海量电力运行数据，利用大数据技术挖掘潜在的电力数据商业价值，构建对外服务场景，更好地践行“电力数据资产服务社会”的理念，是电网公司所共同关心的问题，也是摆在池州供电公司面前急需解决的问题。

2电力对外数据分析服务方法设计

电力对外数据分析服务方法的系统架构主要划分为四大模块，分别为数据源、数据接入层、模型分析层和应用展示层。数据源主要涉及SG186营销系统的台账数据、用采系统的用电量数据。数据接入层的数据接入技术主要利用MySQL-connector作为数据接入基础。本方法的核心业务是模型分析层，采用行业用电集中度指数分析模型分析行业用电各维度的历史用电情况、用电同比/环比情况和增长率等，并融合用电台账管理模型对用电量进行多维展示；同时建立重要行业的用电热力图监控等。应用展示层通过Web端展示模型分析层的分析结果；在应用展示层主要通过H5页面进入，用CSS来规范页面样式，使用JS进行前台业务逻辑和页面控制，向服务器提交的数据以AJAX的方式提交到后台的Controller类进行处理，最终利用Vue前端框架和EChart图表展示组件实现可视化呈现。该方法具体架构如图1所示。这种电力对外数据分析服务的方法利用数据挖掘技术，以池州用电客户海量用电数据为基础，挖掘潜在的数据价值，提供数据对外服务工作。通过建立数据、业务、技术和服务相结合的多维模型及应用，最终提升公司市场竞争水平。具体方法的功能模型如下所示。

2.1用电客户信息管理。该方法通过手动方式集成SG186系统用电客户信息，并基于已有的用电客户信息，为用电客户“打”上行业标签和所属地市标签，保证一个用电客户属于一个行业，为行业集中度分析和区域行业分析奠定数据基础。

2.2用电客户行业集中率（CRn指数）分析。行业集中率主要用于分析该行业的相关市场内前n家最大的企业所占市场份额的总和。行业集中率分析中，CR4是指4个最大的企业占有的相关市场份额。前5个企业集中率（CR5）、前8个企业集中率（CR8）均可通过计算得出。基于行业用电客户的用电量，运用行业集中率分析方法，分析行业发展景气指数，按季度向政府提供行业集中率用电报告，方便政府预测行业宏观经济，支撑政府高效精准决策，主要分析内容如下：（1）以用电客户的用电行业为维度进行分类，分析行业TOP4、TOP8用电客户的用电量占比数。（2）基于用电量分析行业用电行业集中率，可将行业产业市场结构粗分为寡占型（CR8≥40%）和竞争型（CR8＜40%）2类。寡占型又可细分为极高寡占型（CR8≥70%）和低集中寡占型（40%≤CR8＜70%）。竞争型又可细分为低集中竞争型（20%≤CR8＜40%）和分散竞争型（CR8＜20%）。（3）基于行业集中率按月向政府有关职能部门提供行业集中率分析报告，为政务决策提供用电可靠性参考依据。

2.3用电客户赫希曼指数（HHI指数）分析。该方法使用企业用电量作为企业的市场份额。赫希曼指数具有数学上绝对法和相对法的优点，使其成为较理想的市场集中度计量指标。其可以衡量企业的市场份额对市场集中度产生的影响，成为政府审查企业并购的一个重要行政性标准。赫希曼指数的计算公式如下：HHI=Ni=1Σ（Xi/X）2（1）式中：Xi为某一企业的用电量；X为某行业下所有企业的用电量总和。赫希曼指数给每个企业的市场份额Si（Si=Xi/X）一个权数，这个权数就是其市场份额的用电量本身。赫希曼指数给予大企业的权数较大，对其用电量市场份额也反映比较充分。赫希曼指数越大，集中度越高，反之越低。基于行业用电客户的用电量，运用赫希曼指数分析方法，基于池州地区行业发展的赫希曼集中度指数，可以了解行业竞争关系变化、行业饱和度等，进而为政府开展招商引资活动提供参考，主要分析内容如下：（1）按行业将所有企业的市场份额平方后再相加，得到的总和为赫希曼指数；（2）基于赫希曼指数对行业进行分类，指数越大，集中度越高，反之越低；（3）基于赫希曼指数分析了解行业竞争关系变化、行业饱和度等，为政府开展招商引资活动提供参考。

2.4多维用电量同比、环比分析。以用电客户的用电量为基础数据源，以行业、产业和用电客户等为维度，分析用电量的同比、环比变化趋势，可以发现增速较快、增速较慢的行业和产业，也可以发现用电客户的异常用电行为，并通过EChart可视化技术，以友好的界面形式渲染。同时系统定期提供手动方式生成的行业用电量分析报告，在报告中，可查看池州市月度总用电量、行业用电量、产业用电量、用电量增幅、用电量降幅、TOP10用电量行业、TOP10用电量客户和TOP10用电量增幅较大客户等，通过报告的形式方便管理部门更好地了解用电变化。

3结语

本文介绍的电力对外数据分析服务方法创新性提出通过海量电力运行数据提供对外价值服务。该方法使用行业集中率、赫希曼指数分析行业用电活跃度的新型服务分析模式，全力推进电力物联网高质量发展，加快制定数据发展战略，常态开展数据价值挖掘。通过提供对外数据服务的电力价值成果，利用电力数据辅助分析不同行业的行业饱和度、行业竞争度等，有助于更好地了解和预测行业的发展情况，为制定、规划行业发展方向提供电力参考依据。

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[3]朱清香，崔晓敏，邹涛.环境绩效对企业价值的影响研究———基于行业集中度与企业竞争地位的双重考虑[J].金融与经济，2020（1）：42-49.

作者:华召云 石晨 单位:国网安徽省电力有限公司池州供电公司