前言：本站為你精心整理了電力對外數據分析服務方法探究范文，希望能為你的創作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

摘要：近年來，在國網公司電力體制改革不斷推進的背景下，電力市場的主體開始變得更加多元化。為此，設計了一種電力對外數據分析服務方法，以進一步提升供電公司的供電服務能力和水平，拓寬電力數據服務市場，轉變傳統營銷服務模式。

關鍵詞：數據服務；行業集中度；赫希曼指數；對外服務

1電力對外數據分析服務的重要性

在國網公司電力體制改革不斷推進的背景下，電力市場的主體開始變得更加多元化，面對愈發多元化的數據來源，探索新型的智能用電服務模式，拓寬電力數據服務市場，進一步提升供電服務能力和水平，轉變傳統營銷服務模式，研究用戶智慧用電策略和挖掘智慧服務對電力市場進行有效開發、保護與培育，已成為當前供電企業所面臨的迫切任務。這也是池州供電公司未來智能用電服務發展的一個方向。目前池州供電公司在電力大數據公開、政企數據共享和商業模式等方面探索相對缺乏，仍需持續努力，以形成典型成果和可推廣模式。如何立足當前工作實際，基于已有海量電力運行數據，利用大數據技術挖掘潛在的電力數據商業價值，構建對外服務場景，更好地踐行“電力數據資產服務社會”的理念，是電網公司所共同關心的問題，也是擺在池州供電公司面前急需解決的問題。

2電力對外數據分析服務方法設計

電力對外數據分析服務方法的系統架構主要劃分為四大模塊，分別為數據源、數據接入層、模型分析層和應用展示層。數據源主要涉及SG186營銷系統的臺賬數據、用采系統的用電量數據。數據接入層的數據接入技術主要利用MySQL-connector作為數據接入基礎。本方法的核心業務是模型分析層，采用行業用電集中度指數分析模型分析行業用電各維度的歷史用電情況、用電同比/環比情況和增長率等，并融合用電臺賬管理模型對用電量進行多維展示；同時建立重要行業的用電熱力圖監控等。應用展示層通過Web端展示模型分析層的分析結果；在應用展示層主要通過H5頁面進入，用CSS來規范頁面樣式，使用JS進行前臺業務邏輯和頁面控制，向服務器提交的數據以AJAX的方式提交到后臺的Controller類進行處理，最終利用Vue前端框架和EChart圖表展示組件實現可視化呈現。該方法具體架構如圖1所示。這種電力對外數據分析服務的方法利用數據挖掘技術，以池州用電客戶海量用電數據為基礎，挖掘潛在的數據價值，提供數據對外服務工作。通過建立數據、業務、技術和服務相結合的多維模型及應用，最終提升公司市場競爭水平。具體方法的功能模型如下所示。

2.1用電客戶信息管理。該方法通過手動方式集成SG186系統用電客戶信息，并基于已有的用電客戶信息，為用電客戶“打”上行業標簽和所屬地市標簽，保證一個用電客戶屬于一個行業，為行業集中度分析和區域行業分析奠定數據基礎。

2.2用電客戶行業集中率（CRn指數）分析。行業集中率主要用于分析該行業的相關市場內前n家最大的企業所占市場份額的總和。行業集中率分析中，CR4是指4個最大的企業占有的相關市場份額。前5個企業集中率（CR5）、前8個企業集中率（CR8）均可通過計算得出。基于行業用電客戶的用電量，運用行業集中率分析方法，分析行業發展景氣指數，按季度向政府提供行業集中率用電報告，方便政府預測行業宏觀經濟，支撐政府高效精準決策，主要分析內容如下：（1）以用電客戶的用電行業為維度進行分類，分析行業TOP4、TOP8用電客戶的用電量占比數。（2）基于用電量分析行業用電行業集中率，可將行業產業市場結構粗分為寡占型（CR8≥40%）和競爭型（CR8＜40%）2類。寡占型又可細分為極高寡占型（CR8≥70%）和低集中寡占型（40%≤CR8＜70%）。競爭型又可細分為低集中競爭型（20%≤CR8＜40%）和分散競爭型（CR8＜20%）。（3）基于行業集中率按月向政府有關職能部門提供行業集中率分析報告，為政務決策提供用電可靠性參考依據。

2.3用電客戶赫希曼指數（HHI指數）分析。該方法使用企業用電量作為企業的市場份額。赫希曼指數具有數學上絕對法和相對法的優點，使其成為較理想的市場集中度計量指標。其可以衡量企業的市場份額對市場集中度產生的影響，成為政府審查企業并購的一個重要行政性標準。赫希曼指數的計算公式如下：HHI=Ni=1Σ（Xi/X）2（1）式中：Xi為某一企業的用電量；X為某行業下所有企業的用電量總和。赫希曼指數給每個企業的市場份額Si（Si=Xi/X）一個權數，這個權數就是其市場份額的用電量本身。赫希曼指數給予大企業的權數較大，對其用電量市場份額也反映比較充分。赫希曼指數越大，集中度越高，反之越低。基于行業用電客戶的用電量，運用赫希曼指數分析方法，基于池州地區行業發展的赫希曼集中度指數，可以了解行業競爭關系變化、行業飽和度等，進而為政府開展招商引資活動提供參考，主要分析內容如下：（1）按行業將所有企業的市場份額平方后再相加，得到的總和為赫希曼指數；（2）基于赫希曼指數對行業進行分類，指數越大，集中度越高，反之越低；（3）基于赫希曼指數分析了解行業競爭關系變化、行業飽和度等，為政府開展招商引資活動提供參考。

2.4多維用電量同比、環比分析。以用電客戶的用電量為基礎數據源，以行業、產業和用電客戶等為維度，分析用電量的同比、環比變化趨勢，可以發現增速較快、增速較慢的行業和產業，也可以發現用電客戶的異常用電行為，并通過EChart可視化技術，以友好的界面形式渲染。同時系統定期提供手動方式生成的行業用電量分析報告，在報告中，可查看池州市月度總用電量、行業用電量、產業用電量、用電量增幅、用電量降幅、TOP10用電量行業、TOP10用電量客戶和TOP10用電量增幅較大客戶等，通過報告的形式方便管理部門更好地了解用電變化。

3結語

本文介紹的電力對外數據分析服務方法創新性提出通過海量電力運行數據提供對外價值服務。該方法使用行業集中率、赫希曼指數分析行業用電活躍度的新型服務分析模式，全力推進電力物聯網高質量發展，加快制定數據發展戰略，常態開展數據價值挖掘。通過提供對外數據服務的電力價值成果，利用電力數據輔助分析不同行業的行業飽和度、行業競爭度等，有助于更好地了解和預測行業的發展情況，為制定、規劃行業發展方向提供電力參考依據。

［參考文獻］

[1]高金山，張聰聰.基于HHI指數的風電整機行業集中度分析[C]//中國農業機械工業協會風力機械分會專題資料匯編，2017：28-30.

[2]遲景明，任祺.基于赫芬達爾-赫希曼指數的我國高校創新要素集聚度研究[J].大連理工大學學報（社會科學版），2016，37（4）：5-9.

[3]朱清香，崔曉敏，鄒濤.環境績效對企業價值的影響研究———基于行業集中度與企業競爭地位的雙重考慮[J].金融與經濟，2020（1）：42-49.

作者:華召云 石晨 單位:國網安徽省電力有限公司池州供電公司