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摘 要：随着国网河北电力公司（以下简称省公司）SG-ERP信息化工程建设工作的深入开展，四大数据中心和各类业务系统存储了数百TB的数据，已累积大量数据资源，公司对这些数据商业价值挖掘的需求日益增长，通过数据整合并进行大数据挖掘，将进一步优化电网生产运行与经营管理，助力电网生产运行稳健发展。
关键词：大数据；数据仓库；电费风险管控
现状
为了更好地掌握当前的用电以及电费回收情况，需要相关业务的详细数据，由于目前各业务系统无此专项数据分析功能，只能人工拼凑导出多个系统多个功能的数据明细，需要耗费大量时间进行人工核对处理，工作效率低下，任务繁重，迫切需要基于大数据技术的专项数据监测分析功能。
提升电费回收率需对不同的业务场景进行分析研究，因地制宜，制定更加合理化地专项解决措施，更有效地提升回收率。需要系统提供专项数据分析，作为专项治理的数据依据。
1建设目标
遵循国家电网公司（以下简称国网）典设，借鉴试点经验，充分遵从国网大数据平台和业务场景的研究成果，积极吸取各试点单位的大数据场景实施建设经验。同时，从公司业务部门自身的生产运行、企业的经营管理等实际需求出发，按照需求全面统筹，成熟一个实施一个的思想，逐步实现各个主题场景的落地实施，体现石家庄电力的业务特色和管理创新。
2系统建设方案
基于大数据的电费风险管控平台采用大数据技术及数据集市，与省公司的HIVE数据仓库对接，智能自动化地实现电费数据信息的抽取、清洗、转换、计算及存储，相对于原来人工拼凑并处理数据的非即时性，大幅度提高了工作效率。此平台采用B/S结构进行开发，只要在公司内网的信息终端，都可以使用该系统。
2.1系统技术架构
大数据平台技术架构包含数据整合、数据存储、数据计算、数据分析、平台服务五个层次，技术架构如下图所示。
大数据平台技术组件以集成成熟开源产品为主，并对现有可重用的SG-ERP组件进行提升改造，相关生产应用可适时迁移至大数据平台。在数据整合方面，融合实时消息队列、数据抽取、日志采集、服务接口等技术，实现异构数据的快速接入；在数据存储方面，采用关系数据库、分布式文件系统、分布式列式数据库、内存数据库等存储技术，满足海量数据实时、準实时存储需求；在数据计算方面，提供流计算、批量计量、内存计算等数据处理技术；在数据分析方面，采用开源挖掘工具R语言、Mahout，并构建分布式数据挖掘算法库；同时，完善智能分析决策平台的分析模型设计器，构建统一的分析建模能力和运行引擎。在平台服务方面，提供统一的存储、计算、分析、展现等服务。
2.2系统功能架构
该平台的功能模块包括：整体概况分析、预收电费分析以及欠费电费分析。
2.2.1整体概况分析模块：用于分析电费回收的整体情况，包含发行电费、预收电费以及欠费电费。包含四个子模块：整体概况分析、供电单位分析、行业分析和电压等级分析。
2.2.2预收电费模块：用于预收电费的专项分析，包括预收整体概况、供电单位分布、行业分布，以及预收走势四部分。
2.2.3欠费电费模块：针对欠费电费的专项分析，欠费电费分为陈欠电费和当年欠费。此模块包含：欠费整体概况、欠费分布（行业/供电单位分布）以及欠费走势（整体/行业/供电单位）三部分。
3应用效果
基于大数据的电费风险管控平台首次尝试电费专项场景分析，实现了对现有业务系统海量电费数据的挖掘分析。根据实际的业务情况，对电费数据进行不同主题的深入分析，从供电单位、行业、电压等级等多维度分析展示电费回收情况，并通过图表直观展示可能存在的风险，大大提升了人工处理数据的效率，实现了电费数据分析的智能自动化，使电费回收情况更直接直观地呈现，为电费风险管控提供科学地数据支持，帮助业务人员发现风险管控弱点，从而提升企业整体的经济效益。该平台以数据为驱动，管理为手段，提升企业经营管理健康度和经济效益为目标，将进一步提升电费回收率，提升企业的科学化、自动化监测水平，有效控制公司管理成本，为电费风险管控提供有力支持，为企业的经济效益提升起到直接的作用。推广应用前景广阔，经济效益和社会效益巨大。
基于大数据的电费风险管控平台的投运将产生巨大的经济效益。化被动为主动，穿透数据发现风险管控弱点，制定强化管控措施，及时有效地降低电费回收风险，产生直接的经济效益。
基于大数据的电费风险管控平台的使用使电费管理更加科学、高效、精细化、规范化。运用先进技术手段实现对实际工作的辅助指导。通过改变原有管理模式，实现工作效率的提升，提高专业管理水平，产生了良好的管理效益，达到了预期目的。
参考文献
[1]张娜.Java Web开发技术教程【M】.北京：人民邮电出版社，2011.2.
关键词：大数据；数据仓库；电费风险管控
现状
为了更好地掌握当前的用电以及电费回收情况，需要相关业务的详细数据，由于目前各业务系统无此专项数据分析功能，只能人工拼凑导出多个系统多个功能的数据明细，需要耗费大量时间进行人工核对处理，工作效率低下，任务繁重，迫切需要基于大数据技术的专项数据监测分析功能。
提升电费回收率需对不同的业务场景进行分析研究，因地制宜，制定更加合理化地专项解决措施，更有效地提升回收率。需要系统提供专项数据分析，作为专项治理的数据依据。
1建设目标
遵循国家电网公司（以下简称国网）典设，借鉴试点经验，充分遵从国网大数据平台和业务场景的研究成果，积极吸取各试点单位的大数据场景实施建设经验。同时，从公司业务部门自身的生产运行、企业的经营管理等实际需求出发，按照需求全面统筹，成熟一个实施一个的思想，逐步实现各个主题场景的落地实施，体现石家庄电力的业务特色和管理创新。
2系统建设方案
基于大数据的电费风险管控平台采用大数据技术及数据集市，与省公司的HIVE数据仓库对接，智能自动化地实现电费数据信息的抽取、清洗、转换、计算及存储，相对于原来人工拼凑并处理数据的非即时性，大幅度提高了工作效率。此平台采用B/S结构进行开发，只要在公司内网的信息终端，都可以使用该系统。
2.1系统技术架构
大数据平台技术架构包含数据整合、数据存储、数据计算、数据分析、平台服务五个层次，技术架构如下图所示。
大数据平台技术组件以集成成熟开源产品为主，并对现有可重用的SG-ERP组件进行提升改造，相关生产应用可适时迁移至大数据平台。在数据整合方面，融合实时消息队列、数据抽取、日志采集、服务接口等技术，实现异构数据的快速接入；在数据存储方面，采用关系数据库、分布式文件系统、分布式列式数据库、内存数据库等存储技术，满足海量数据实时、準实时存储需求；在数据计算方面，提供流计算、批量计量、内存计算等数据处理技术；在数据分析方面，采用开源挖掘工具R语言、Mahout，并构建分布式数据挖掘算法库；同时，完善智能分析决策平台的分析模型设计器，构建统一的分析建模能力和运行引擎。在平台服务方面，提供统一的存储、计算、分析、展现等服务。
2.2系统功能架构
该平台的功能模块包括：整体概况分析、预收电费分析以及欠费电费分析。
2.2.1整体概况分析模块：用于分析电费回收的整体情况，包含发行电费、预收电费以及欠费电费。包含四个子模块：整体概况分析、供电单位分析、行业分析和电压等级分析。
2.2.2预收电费模块：用于预收电费的专项分析，包括预收整体概况、供电单位分布、行业分布，以及预收走势四部分。
2.2.3欠费电费模块：针对欠费电费的专项分析，欠费电费分为陈欠电费和当年欠费。此模块包含：欠费整体概况、欠费分布（行业/供电单位分布）以及欠费走势（整体/行业/供电单位）三部分。
3应用效果
基于大数据的电费风险管控平台首次尝试电费专项场景分析，实现了对现有业务系统海量电费数据的挖掘分析。根据实际的业务情况，对电费数据进行不同主题的深入分析，从供电单位、行业、电压等级等多维度分析展示电费回收情况，并通过图表直观展示可能存在的风险，大大提升了人工处理数据的效率，实现了电费数据分析的智能自动化，使电费回收情况更直接直观地呈现，为电费风险管控提供科学地数据支持，帮助业务人员发现风险管控弱点，从而提升企业整体的经济效益。该平台以数据为驱动，管理为手段，提升企业经营管理健康度和经济效益为目标，将进一步提升电费回收率，提升企业的科学化、自动化监测水平，有效控制公司管理成本，为电费风险管控提供有力支持，为企业的经济效益提升起到直接的作用。推广应用前景广阔，经济效益和社会效益巨大。
基于大数据的电费风险管控平台的投运将产生巨大的经济效益。化被动为主动，穿透数据发现风险管控弱点，制定强化管控措施，及时有效地降低电费回收风险，产生直接的经济效益。
基于大数据的电费风险管控平台的使用使电费管理更加科学、高效、精细化、规范化。运用先进技术手段实现对实际工作的辅助指导。通过改变原有管理模式，实现工作效率的提升，提高专业管理水平，产生了良好的管理效益，达到了预期目的。
参考文献
[1]张娜.Java Web开发技术教程【M】.北京：人民邮电出版社，2011.2.