基于大数据挖掘的电网企业风险防控体系研究与应用.pdf

本文主要研究了如何利用大数据挖掘技术来构建和应用电网企业的风险防控体系。随着电力体制改革的深入，电网企业面临的竞争和冲击愈发显著。为了确保电网企业的良好发展和市场竞争力，降低风险，本文提出了一种基于大数据挖掘的新策略。 大数据挖掘技术的应用能够发现电网企业各项业务指标之间潜在的关联关系，并基于这些关联关系来构建风险防控体系。通过监测指标的异动情况，可以预判其关联指标的变化趋势，并发现潜在风险和管理漏洞。在此基础上，可以建立协同保障机制和明确的风险处理流程，打破专业壁垒，有效规避风险。 文章中提到的关键技术包括相关分析和回归分析，这些技术被用于验证提出的方案的正确性。本方案已经在一些电网企业中得到了试点，并取得了显著的成效。文章还探讨了在挖掘指标关联关系、发现潜在风险和定位管理漏洞等方面的新探索，得到了一些有益的启示。 文章内容强调了在多层监测指标体系的构建中，应该综合考虑各指标对企业经营管理水平的影响程度。重点监测指标通常与业务重要性高、数据来源可靠、层级高等特征相关联。通过建立这样一个多层监测体系，能够分等级地进行监测，及时发现和预警潜在的风险。 电网企业同业对标管理的本质，是通过与行业内的其他企业进行比较分析，以发现管理问题并不断改进管理活动和方法。文章提出，通过对弱项指标的监测和环比、同比分析，电网企业可以提出风险预警和相关建议，促进相关专业的优化。 基于上述研究，电网企业在风险防控体系中的应用研究包括以下几个方面： 1. 风险预警和管理机制：通过数据挖掘技术分析指标关联关系，建立预警体系，及时发现风险并进行干预。 2. 指标体系构建：根据电网企业运营的特点，构建有重点、有层次的监测指标体系，确保能够全面覆盖企业运营的各个方面。 3. 多层监测体系：通过筛选各专业指标数据，建立多层监测体系，包括重点监测指标和辅助监测指标，实施分等级监测。 4. 同业对标管理：通过实时监测网络内的指标异动，对相关专业进行预警，提出风险预警和相关建议，促进持续改进和发展。 5. 风险防控体系应用：将同业对标管理与风险预警防控有效融合，及时锁定落后指标与风险指标，采取协调优化模型，形成风险。 大数据技术在电网企业的应用，不仅限于业务指标和运营成本分析，还包括用电侧停电损失和网架结构优化方案。通过数据驱动的运营，可以实现成本最低的电压等级配置方案，优化企业运营，提升客户满意度。在电网企业风险防控体系建设方面，数据挖掘技术为电网企业提供了决策支持，提升了企业的管理水平和经济效益。