电力营销管理信息平台档案管理模块设计分析

摘要：电力营销管理信息平台的建设是当前电力行业信息化建设的重要组成部分。本文旨在对电力营销管理信息平台档案管理模块进行设计和分析。首先，对电力营销的特点进行深入分析，并结合电力行业的发展趋势，提出电力营销管理信息平台存在的问题。其次，设计基于SOA 的电力营销管理信息数据管理系统架构。然后，提出基于联合索引的多源数据管理模型，以提高数据存储和处理的效率，并保证数据的安全性和可靠性。最后，通过实验数据分析验证所提出的档案管理模块设计方案的可行性和有效性。结果表明，新设计的档案管理模块不仅能够满足电力营销管理信息平台对档案管理的需求，而且能够提高管理效率，降低成本，提升服务质量和用户体验。

关键词：电力营销；管理信息平台；档案管理模块；SOA 架构；信息数据管理系统

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0070-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0引言

电力行业信息化是当前电力行业发展的重要方向，也是推动电力行业现代化、智能化的重要手段。随着信息技术的不断发展和普及，电力企业也在不断加大信息化建设的力度。信息化的核心之一就是建立和完善电力营销管理信息平台，以实现对电力生产、营销和服务的全面信息化管理和协调[1]。马生坤[2]根据整个项目运作的实际情况，联系在项目中遇到的实际风险管理问题，比较全面地论述了信息系统风险管理中风险识别、风险分析、风险应对3个方面的问题。梁韬[3]以JX航空公司航线经营分析系统项目为研究对象，结合风险管理相关理论，构建层次分析法模型，以科学数据计算方式对该项目涉及的风险因素进行评估。张美[4]以某App软件项目为例，分析其风险管理体系现状以及存在的问题，并提出改进建议，以达到指导某App软件项目管理体系改革，同时为同类App软件项目风险管理体系的构建与完善提供指导的目的。因此，本文旨在设计和优化电力营销管理信息平台档案管理模块，有助于推动电力行业信息化建设的进一步发展，提高管理效率，降低成本。

1 电力营销系统存在问题

电力营销系统在早期提高审批速度，加快数据流转，推动业务发展做出巨大贡献，但是早期的系统是以数据为中心，以数据的处理为主要系统重点，强调的是数据的及时、严谨，便于统计，功能相对简单，面对日趋复杂的业务和日新月异的市场变化，旧的系统已经无法满足现有的业务需求，其主要的不足包括如下几点。

1.1技术架构落后于同行业

旧电力营销系统依托于SSH 框架，即Struts+Spring+Hibernate集成框架，后台支持的数据库是OR⁃ACLE，数据库的实现方式上采用大量的存储过程，系统采用B/S结构的模式。SSH框架有着很强的可拓展性、可移植性的优点，ORACLE数据库也有响应快，管理便利的优点。但是随着微服务框架的发展，为了满足日益增长的业务需求，也为了减少代码的修改使系统有更好的可配置性方，现在更多的主流管理系统采用基于微服务架构和大数据技术，使用者可以通过INTERNET对系统实现访问，对客户信息进行快速处理，海量存储。方便使用者使用，延长系统的使用寿命，减少系统使用风险，降低系统使用难度。

1.2功能性无法满足业务需求

随着市场服务化转型的发展趋势，电力行业的业务也在日益更新。例如，之前抄表、算费业务下放到地市局，各地市局执行抄表算费业务的时间不一致，导致电费回收不及时，故省级单位预回收地市局执行相关业务的权限，实行集约化管理，提出“省集中核算”的概念，实现“抄-算-核”自动化流水式的作业模块，旧系统已无法满足现有的需求。

2 基于SOA的电力营销管理信息数据管理系统架构

电力营销管理信息系统是由数据库、硬件、人员、存储设备、数据处理以及网络等在内共同组成的以处理信息的特殊系统类型。作为一类项目，信息系统风险管理具有以下特点：1）没有明确规定用户目标，项目范围边界划分不清晰。2）项目变更较为频繁。3）技术较为复杂并且更新速度快，对人力资源有更高的要求。4）项目管理要求较高。5）强调沟通。而SOA 架构可以确保系统能够存储各类电力营销相关文件和数据，包括合同文件、客户信息、销售数据等，并能够对这些数据进行有效管理和分类。数据存储与管理需要考虑系统的容量大小、数据的组织结构和存取方式，以确保档案可以被方便快捷地存取和检索。

2.1 SOA架构设计

SOA（Service Oriented Architecture）指的是一种面向服务的软件架构体系。服务层是SOA的基础部分，它可以通过服务的流程化来实现业务员的灵活性。其体系结构包括服务消费者、服务提供者、服务注册中心3个参与者以及服务的查找、绑定、发布等操作，如图1所示。

SOA是松耦合、粗粒度的服务架构，被认为是B/S 模型、XML（eXtensible Markup Language）以及WebSer⁃vice技术的延伸。其特点主要有：

1）松耦合。服务之间的松耦合将连接的逻辑进行分离，一个功能可拆分成多个子单元，松耦合增加灵活性以及适应性。

2）高复用性。根据功能的差异，不同的服务具有不同的粒度。我们可以把具有最小粒度功能组合成一个集合型服务，以此来提高复用性。传统架构的对象对场景环境有较强的依赖性，SOA强调以服务或服务组件为中心，以实现各种平台的调用，具有高复用性。

3）互操作性。SOA使不同厂商开发的服务能够进行互操作。SOA的互操作包括语义互操作和连接互操作。为了强调互操作性，SOA服务需要符合开放的标准。

2.2 WebService技术分析

WebService是一种可以实现跨操作平台和跨编程语言的远程调用技术。作为Web应用程序中新的分支，WebService具有平台独立、低耦合以及模块化的特性。根据WebService规范实现的WebGIS应用，可以实现网站前后端的多编程语言、多平台之间的数据交换与集成。WebService技术作为服务系统集成的关键技术之一，可以将网站后台各功能模块封装为单个实体并进行发布操作，以供网页客户端调取应用。服务系统利用WebService将网页客户端与后台服务端紧密联系起来，以确保网站平台各功能的稳定运行。

2.3 数据可视化技术

WebGIS技术为信息数据可视化提供新的思路，利用数据二维可视化技术展示信息测量数据以及通过可视化表达分析挖掘数据时空规律，是完善数据管理服务的重要一步。针对不同类型信息测量数据的特点及可视化需求，通过图形化、符号化等手段，实现浏览器端信息测量数据的形象化表达。近年来得益于Web前端视图技术的发展，应用于浏览器的数据二维可视化方案迅速成长，基于JavaScript的网页可视化库实现的二维可视化效果越来越丰富，例如Leaflet.js、Openlayers.js、ECharts.js等。可视化方案主要依靠Leaflet.js和ECharts.js可视化库来实现地图的动静态交互开发。

3 基于联合索引的多源数据管理模型

由于电力营销数据数据类型多样、结构复杂，空间数据与属性数据的时空关联性强，为保障多维数据的相互查询与关联关系，因此采用基于空间索引与属性索引的多维数据联合索引技术实现空间数据与属性数据的相互连接，用R树索引的方式对空间数据进行索引建模。

3.1 多维数据联合索引

对于信息测量数据中的空间数据来说，可采用的空间索引方法有多种，例如格网索引、R树索引、四叉树索引等，但每种方法各有优缺点，性能也各不相同。将各航次的测线数据作为数据项目的目标对象，以该目标对象为中心，采用R树索引的方式对空间数据进行索引建模。R树索引的核心思想一是对整个空间范围采用逐渐缩小的方式索引，二是将空间中每一个对象利用其最小外包矩形进行表示[5]，具体如图2所示。

1）L1、L2、L3、L4、L5为空间测线对象，然后根据测线对象的范围构建空间测线数据的最小外包矩形，以最小外接矩形近似表示相对应的空间实体对象，如R4、R5、R6、R7、R8，将矩形存入R树的叶结点中，叶结点的索引结构为（id，mbr），id表示空间对象的唯一标识，即测线编号，mbr表示其最小外接矩形。

2）对上一级中的矩形进行合并操作，将距离较为靠近的矩形用更大的矩形进行包选，如R4、R5、R6被矩形R3框住，将R2、R3存入R树的结点中，非叶结点的索引结构为（addr，mbr），addr表示孩子结点的地址，mbr表示框住所有孩子结点的最小外接矩形。

3）以此类推，直至最大的矩形框住所有基本矩形为止，例如R1。

3.2 多源数据安全管理模型构建

信息测量数据类型复杂、数据量大，本文从分类分级数据的高效管理与存储角度出发，根据不同类型数据的应用需求制订高效的存储方法。信息测量数据从存储角度来说主要包含空间数据、属性数据、文件型数据等，且各类型数据之间存在密切的时空关联关系。因此数据文件并不是独立存在的，例如某一海域的多波束项目数据包含空间数据、属性数据和文件数据，同时该海域也存在另一包含空间数据和文件数据的侧扫项目数据，两个项目数据之间相互关联，即可建立相对应的多源数据关联存储模型，具体存储过程如图3所示。

针对属性数据、空间数据、文件型数据等文件的多源数据关联存储模型以项目编号、类型编号以及文件编号等多级索引标识实现各数据文件的关联索引，索引关系以分类分级结构存储于数据库之中。至此，基于联合索引的多源数据关联存储模型已构建完毕。

4 实验结果与分析

为检验本文提出的多源数据组织与存储模型的综合性能及效率，选取电力营销数据其中一个数据，分别对本文改进模型与常规模型进行对比实验。首先对离散的信息数据进行规则格网化处理，处理后的数据分辨率为3 468 × 5 207；随后分别按照常规模型与本文改进模型的思路对规则数据进行模型构建，两种方法均构建四层数据模型；最后对每层数据进行分块处理，由最底层数据向上依次分为64块、16块、4 块、1块，实验结果如表1所示。

由表1 可知，本文改进模型处理后的数据量为614.9 MB，而原数据量为266.1 MB，约为原数据量的2.2倍；常规模型的处理后数据量为846.7 MB，约为原数据量的3.1倍。两种模型处理后出现数据量均增加的现象，这是由于存储多层分辨率的数据造成的。本文改进模型的存储数据量要低于常规模型的数据量，这是因为本文改进模型利用的外包矩形策略，解决数据正方形范围的限制，同时利用MySQL数据库进行数据存储，将无效数据不存入数据库，进一步避免数据冗余，减少数据存储量，提高数据存储效率。

5 结论

本文通过对电力营销管理信息平台档案管理模块的设计和分析，提出一套适应电力行业发展需求的档案管理方案。创新之处在于将云计算和大数据技术引入档案管理模块的设计中，从而提高电力营销管理信息平台的整体运行效率和数据处理能力。实际应用价值在于为电力企业提供一种适应电力行业特点的档案管理解决方案，可推动电力行业信息化建设的进一步发展。