getusushu的博客

电网企业的“服务”属性天生强大，也必将延伸到社群这一新的渠道，且始终将是电网企业社群的底色；除了从用户心智角度分析得出的“拉新、留存、促活、推广转化”四大关键环节外，从运营者和管理者角度出发，还需要在社群搭建阶段，提前进行“定位规划”，在社群盘活和转化阶段，发挥“用户运营”作用、打牢“社群管理”底座。分析三类电网企业社群的差异性，进一步可以发现，互动需求越高，特别是营销推广类内容的互动频率需求越高，电网企业对自建群的需求越高，自建社群渠道的核心需求是“提高推广效率”，通过建立私域流量池推广新兴业务。

近年来，国家和各级政府花费了大量人力物力对转供电主体进行清理和检查，取得了一定成效，但是转供户识别多是基于业务规则对小批量数据的人工筛查，存在覆盖面小且没有实现自动化[1]的问题。

随着企业数据共享和数据分发需求的不断增加，数据泄露事件日趋严峻，而数据泄露又会给各大企业造成不可估量的损失。

用户通常希望软件系统功能可以按需生效，所以有了规则引擎、功能开关及模块化等解决方案，以提高系统的灵活性。不同信息化系统之间情况各异，所以解决方案的应用需要结合系统建设实际，不能轻易决定使用何种方式。

客户经理现场作业，常需手动输入大量信息，如业扩竣工验收，针对不合格的工程说明原因，当碰到太阳下屏幕反光时，输入不便，可通过语音识别技术，将客户经理的话语直接转化为文本自动填入文本框，仅需针对录入的信息进行简单校验即可完成信息录入，大幅缩短客户经理在现场填写各种材料的时间，提高现场服务效率。智能语音技术以语音的主要特征为基础，将声音信号转为文字供计算机处理，排除冗余信息，提取关键信息，并与语音知识库进行匹配，得到文字问答结果后，将文本语言转化为声波，使终端具备“能听会说”的能力[1]。

本文从分布式ID微服务的产生背景、基本需求、实现方式分析、部署设计和应用方法五个方面进行阐述说明，详细介绍四种ID生成方式的实现逻辑及应用方法，以期为生成唯一标识的设计和实现带来启发。随着软件系统架构体系由集中式单体应用向分布式微服务方向的发展，一些旧的知识体系已无法满足业务的需求。在数据库方面，集中式单体应用通常都采用中心数据库方式进行数据操作与存储，业务数据表主键通过数据库特性就可以保证数据的唯一性，如ORACLE的序列、Mysql的自增主键等。

本文以电网企业物流配送优化为对象，以降低物流配送成本、提升配送效率为目标，站在省级电网企业的角度，对电网企业物流配送进行统筹优化，针对物资配送前中后三个阶段存在的痛点，提出各个阶段的优化思路。通过对电网企业物流配送优化，实现对运力资源的集约化管理，改变传统情况下难以对运力服务商进行全程管控的制约。

多级仓库储备体系是电网企业为保障自购储备电力物资的安全供应建立起来的覆盖全省各区域的仓储体系，是电网企业现代物流体系建设的重要内容。

敏感性分析指标和不确定因素确定后，在基本方案的基础上，逐个重复设定不确定因素的变动幅度，如±5%、±10%、±15%、±20%等，据此测算出敏感性分析指标的相应变动，并整理成敏感性分析表（见下表）。园区能源互联网项目投资额大、运营期长，在项目经济评价中，投资、成本、收入及各种费率参数，会随物价、建设期、市场需求和财税政策等不确定性因素的变动而变化，导致项目可行性分析的准确性和可靠性难度加大。销售电价的临界点为0.602，表明在其他指标数据不变的情况下，销售电价大于该值时，项目可行，低于该值时项目不可行。

随着新型电力系统的建设和新电改的深化，电网企业在能源产业生态中的定位正在悄然发生变化，不同用电客户对电网企业的价值定义也随之转变。在传统评估语境中，交电费最多的客户被认为是“大客户”，但随着购售价差盈利模式的淡化，单一电费维度对电网企业的价值贡献也必将弱化，此为破旧。而移动互联、双碳目标等其他外部形势也使新的价值维度设计被提上日程，此为立新。

在对需求进行分析拆解后对数据进行勘查，使用的数据包括用户档案信息（地址、行政区域、立户日期、城乡类别、台区等）、用户申校工单（线上渠道、检验结论、申校时间）、申校设备信息（表号、条码、接线方式、电流、电压、有功精度）和用户的电费电量信息。申校用户预测部分主要是构建预测模型，完成申校用户概率计算，预测是否是申校用户。申校用户预测则指在完备的数据基础上对全量用户进行预测，发现数据中的异常因素、识别出潜在的申校用户，进而提前介入用户申校行为，该预测可以有效辅助服务决策，降低申校及投诉量，提升申校服务效率和质量。

因此，我们以“低压批量新装的电能表月需求”为例，说明电力计量器具需求占卜师典型应用。零星安装类，受到用户需求、季节、气候等内在因素和外部因素等多因素综合影响，具有突发性特征，可利用历史零星安装类使用数据，通过需求因素分析及筛选、需求预测建模及模型评估与优化等步骤，构建合适算法构建模型，进行需求预测。针对零星安装类，需要开展需求影响因素分析，然后根据计量器具需求影响因素对实际用表业务发生的影响程度大小、需求因素的数据质量，结合专家经验，对影响因素进行筛选，形成最终需求影响因素清单，作为后续预测建模的输入。

看似简单的按钮却可以分成三大类，近二十种细分的表现类型，每种类型均有其优缺点及侧重点，若对按钮样式区分不清，会导致同样式按钮多次应用，无法明确区分层级；按钮较多的情况下，按亲密性、对比性原则进行分类重构，使操作区域层级明显，符合用户快速扫视，快速聚焦操作的需求。按钮是最常用的组件之一，它传达了如提交、合并、新建和上传等用户可以执行的操作，通常在对话框、表单、操作栏等类型的界面中出现。需要注意的是，在相同按钮间距下，半圆按钮会比小圆角和直角按钮视觉上相距更远，对于要求内容紧凑的系统，建议使用小圆角或者直角。

端点检测对输入的音频流进行分析，确定用户说话的起始和终止。智能客服系统作为对外客户服务、对内工作质量管控的支撑，以上应用案例只是其中智能化提升的一小部分运用场景，究其本质是通过智能技术使服务转为智能式、体验式、主动式服务，在提升客户感知体验的同时提高客服人员内部工作效率，保质增效。其质检数据流转如下图7。智能客服系统解决了客服模式需要大量人力的现状，在节约人力的同时，使人工客服更专注于特别问题或者特别用户上，为其提供更高质量的服务，具备“智能客服+人工客服”在服务效率及服务质量两个维度上巨大提升的优势。

在微服务架构下，配电业务应用和营销业务应用基于同一套中台服务构建，营销专业系统和运检专业系统本质上属于同一个系统，从根本上消除了单体系统的先天缺陷。由于配电专业系统和营销专业系统是两套独立的系统，两套系统都有完整的电网资源数据和客户档案数据为本系统的业务应用服务，双方通过数据增量同步的方式保持一致性。业务应用层实现具体的专业功能，可以调用不同的业务中台服务。为支持营配业务的高效开展，中台服务对本专业以外的应用开放，电网资源业务中台向营销业务应用开放服务，同时客户服务中台也向配电业务应用开放服务。

回顾整个过程，其实不难发现造成该问题的主要原因还是业务场景发生变化，使之前读多写少的情况变成了读写兼有，而之前的参数配置不再适合当前的业务场景所致。当Hbase中发生Full GC的时候，JVM暂停，Hbase所有的读写操作将被客户端归入到队列中排队，直到GC完成服务器恢复读写。Hbase作为一个分布式的列式存储数据库，是大数据平台最常用的组件之一，具有严格一致的读写、线性模块化的扩展、自动故障切换等特点，在一些针对超大数据集的实时读写、随机访问的场景下使用较多。

县域综合能源客户对于新能源发电、综合能效、市场化售电等新兴服务的尝试往往比较谨慎，在提供服务时，需要针对客户细微的需求差别推出差异化的服务选项，比如对于关注照明持续性的国营类商超推出保证供电可靠性的专属服务，对于能够推移工作时段的中小型加工类企业推出合适的需求响应类产品等。通过以上的现状来看，县域综合能源服务市场需求是普遍存在的，企业主普遍反映缺少一种容易被接受的服务策略，为了打开县域综合能源服务市场，需要分析客户更详细的需求，设计更精准的服务策略。县域综合能源服务分为传统的节能服务和新兴服务。...

基于用电异常用户识别，分析用户尖峰平谷的超容行为。当讨论用户用电异常识别时，需要考虑不同行业、不同电压等级、不同用电类别之间存在用户用电差异，即首先需要找到业务上合适的分组指标，之后在同一组用户中识别用电异常用户。根据有序用电执行计划，对参与有序用电的用户群体的控制负荷进行监测，基于用电异常用户识别，跟踪用户的限前、限后负荷等，对有序用电的执行情况进行监督。基于用电异常用户识别，提供疑似窃电用户明细，生成预警排查任务，对疑似窃电用户的窃电行为进行现场确定，加强台区内的反窃电工作，防范窃电行为的发生。...

通过拖拽配置整个星级客户预测模型，帮助用户在线快速建模、训练、评估、部署，达到了数据不落地、无代码建模、数据处理效率提升、开发交付周期大大缩短、图形化知识沉淀等效果，详见下图所示。在执行策略方面，支持执行线程数、失败重试间隔、失败重试次数、作业流执行模式等策略配置，以及可选从头开始执行、从某个节点开始执行、执行到某个节点截止、仅执行某个节点。通过技术应用工具的方式建立标准化的数据分析建模全生命周期管理，涵盖数据读取、数据清洗、特征工程、模型构建、模型评估、模型固化、模型部署等。...

表现层：运用图形、色彩、字体、构成和质感多种途径表达，围绕产品、运营在线上线下场景中的构建与传达，通过更多情感化设计建立愉悦的情感关系，与用户产生更多共鸣，采用轻量化设计语言，充分展示信息分层。分析业务需求，梳理出业务需求不同功能的逻辑关系，合理安排需求内容元素，优化页面结构和形式布局，缩短用户操作路径，整合信息数据，促进用户对信息数据的理解，使系统有效地响应用户请求并友好地反馈。情绪板常应用于项目初期“0”的过程，以此来确立产品品牌色和整体视觉风格，其中包括图形、色彩、字体、构成和质感。...

应用区块链技术可以在用电用户、供电公司、供电企业上级计量检定机构（第三方检测机构）三方之间构建一个联盟链网络，有效解决数据孤岛问题，使三方之间的申校数据在线上无阻碍交互、共享、流转，解决申校过程不够透明的问题，从而优化申校业务流程，提高申校业务的执行效率，加强申校业务的监督与管控能力。可信申校则是基于三方之间的联盟链网络，通过各方在链上对数据的统一确权，保证每一个将上链的数据都是可信的，同时在区块链上的数据经由独特的链式存储后，数据每一次变化都可查，可溯源，不可伪造，使申校对各方都可信。......

二是开展随机森林模型预测及SHAP解释，主要过程是首先通过随机森林算法预测月售电量，然后基于SHAP算法计算每一个特征因素加入随机森林模型中时的边际贡献，考虑该特征因子在所有特征序列的情况下不同的边际贡献，取均值，得到该特征的SHAP值，解释其对预测电量产生的影响。通过分析各业务因素对售电量预测的影响，筛选出售电量预测模型关系密切的特征因素，主要包括N-1合同容量、N-1运行容量和N-1售电量特征，以此能够减少后续模型应用过程中的数据冗余，降低数据维度，提高模型预测准确率，增加模型可解释性。......

本文针对传统电价执行依靠人工排查等方式工作效率低的问题，采用大数据算法分析目标用户群体的用电行为特征，搭建行业用户行为特性特征指标体系，构建数字化电价执行错误识别模型，从而识别异常用户的数字化电价识别新模式，全面助力电价执行异常用户快速定位，提高电价执行工作效率，保证电价执行准确，保障电网企业经济利益。然而，我国与电价相关的法律法规、政策文件的发文部门多、文件层级多，加上电价执行细分类别多，电价执行难度较大，基于电网企业日常管理的复杂性，终端用户电价执行错误造成的错收和少收问题一直都客观存在。......

通过构建客户数据多角度信息视图，整合客户档案信息、客户交互反馈信息、客户需求信息、客户体验信息等全维度信息，实现多渠道、全业务信息实时共享，了解客户动态，掌握客户的特征，感知客户体验，跟踪客户的需求，更精准地为客户提供所需要的服务。以客户为中心，根据客户的真实需求，建立多维度的客户数据模型，形成全业务、全渠道、共享多角度的客户画像，基于客户交费、办电和客户实际需求进行业务设计，提升客户体验和客户黏性，进行客户积累。社区、网格化等地推模式推广效果也相对不错，但网络推广的推广效果并没有预期中的好。......

随着电力行业的不断发展，电分布展示、缴费行为实时响应、各企业分布及碳排放情况实时展示等业务对海量数据实时渲染的要求越来越高。如何更加真实地描绘出业务场景，缩短渲染时间，有效提高电力企业大数据分析结果的展示能力，成为电网企业数字化转型路上，一道不得不面对的重要问题。本文提出基于Worker+WASM+WebGL2的海量数据实时渲染技术方案，旨在快速、流畅、真实地刻画海量数据的图形效果，助力电力业务更好地实现海量数据实时渲染需求，支撑更高的管理创新和业务创新，助力电网企业发展。【名词解释】...

在国家乡村振兴战略背景下，加快推进乡村电气化建设具有重要意义。如何在海量用户中挖掘高推广潜力和高推广成效的用户，成为乡村电气化精准营销的一大难题。乡村电气化是指通过改造升级乡村配电网，提高乡村供电服务水平和用电保障能力，促进能源需求向电力转化，提高电能在终端能源消费中的比重，是落实碳达峰、碳中和战略的重要举措。...

预付费表作为一种计量装置，在水、电、气、热等能源领域有着极为广泛的应用，特别是其先付费后使用的特点，在帮助能源企业实现用能计量的同时，也在一定程度上缓解了电费回收难的问题，在世界范围内得到了广泛应用。...

卡片是现实中高效的信息交换载体，组件卡片式设计即是将内容按照主题划分为不同的模块，然后将不同的模块投放到以现实生活中的卡片为原型进行设计的方形容器中。随着Material Design（由谷歌的设计团队创建的一种设计语言,旨在帮助设计师们创建易用性和实用性较强的网站和应用程序）的兴起，国内许多网站，也都将卡片式设计作为便携式智能移动终端界面的主要设计方式。...

随着业务的不断发展和精细化管理水平的不断提高，电网企业对各类数据分析报告的要求越来越高，

电能量数据逐渐成为电力企业最重要的核心资产，准确科学地评价并持续提升电能量数据质量的重要性不言而喻。在有效提升数据质量、直观展示评估结果、解决影响数据质量的根因问题等方面，电网企业亟需探索一种具有科学性和可操作性的数据质量提升模式。...

简单来说微服务颗粒度划分的原则就是职责清晰，兼顾重用性和灵活性，即每个微服务尽量只做一件事情，只履行一项单一的职责，保证微服务清晰、明确、互不影响或影响点单一，以便运行维护与升级。为提升数据读写性能及支撑系统的横向扩展，需要根据业务逻辑、数据关联需求及系统特性进行数据拆分存储，将表中数据尽量地“均匀化”，同时避免跨库数据操作，需要逐个分析各个业务场景以及数据存储规律，将同批数据拆分至相同数据库，尽量将业务所需的数据操作控制在单库范围内。构建了一个一个的微服务，不同的微服务可以独立部署，互不影响。...