行业背景
精细化用电管理：
随着智能电表、用电信息采集系统及配套营销和客服系统的广泛部署，电网公司、售电企业、园区及大型工商业用户累计了海量用电时序数据以及计费、设备等多维信息。
业务侧不仅需要对数据进行高效稳定的存储与查询，还希望基于历史用电曲线与气象、节假日、产业活动等外部因素进行精细化分析，实现负荷预测与优化、长期趋势研判、用户画像与用电方案推荐，并识别异常用电行为与潜在风险。
海量数据资产
亿级智能电表产生的高频时序数据与计费、档案等多维数据构成了高价值资产。
负荷预测优化
结合气象与行业特征进行高精度负荷预测，辅助电网削峰填谷与电力交易决策。
用户画像洞察
识别用户用电习惯、异常行为与潜力特征，实现个性化用电方案推荐与风险预警。
面临挑战
数据存储与高并发查询压力大
用户数量庞大、采样频率高、历史周期长，传统数据库在写入吞吐、存储压缩和复杂查询性能之间难以兼顾，高并发聚合与多维筛选效率低下，无法满足业务实时分析需求。
普遍存在数据质量问题
采集链路抖动、通信异常及设备故障容易导致缺失值、重复值、跳变值和异常尖峰频现，影响统计分析与预测模型精度。此外，数据治理依赖离线脚本，效率低且难以复用。
负荷预测依赖多源特征且迭代频繁
负荷预测不仅依赖历史用电曲线，还需结合气象、节假日、行业活动等多源外部因素，特征工程复杂。而且模型从训练、评估到上线及回溯验证的流程冗长，迭代成本较高。
趋势、行为与异常分析任务繁重
长期趋势识别、用户分群与行为模式分析，以及深度学习异常检测都需要对全量时序数据进行高频聚合、滑动窗口和向量化计算，对计算平台的性能和工程化能力提出了较高要求。
DolphinDB 解决方案
海量用电数据高效存储与查询
- 面向海量用户曲线数据，采用分区存储与高压缩比存储引擎，支撑高吞吐写入与多年历史数据保留。
- 支持按用户、行业、区域、时间窗口等多维组合查询，满足高并发查询、秒级聚合与复杂筛选分析需求。
内置丰富的数据转换与清洗功能
- 通过 DolphinDB 脚本语言与内置的 2000+ 专业函数，直接在数据库内完成缺失值识别、去重、异常尖峰和跳变检测以及平滑处理等操作。
- 支持基于业务规则、时序特征、滑动窗口和周期规律的多种缺失值拟合与补齐策略，实现高效、可复用的数据治理流程。
机器学习助力电力负荷预测
利用 DolphinDB 完成数据清洗与特征工程，结合内置的机器学习模型进行训练和预测，并与 Libtorch 插件及深度学习模型联动，实现电力负荷预测，结果可直接输出至业务系统。
用电行为与用电趋势分析
基于用电曲线提取用户行为特征，构建客户画像，开展用电趋势分析、分群和异常检测，并生成个性化用电建议与策略，为业务端决策、节能优化和风险预警提供稳固的数据支撑。
方案价值
海量用电数据高效利用
支撑亿级智能电表与高频用电曲线数据的长期存储与快速分析，使海量用户数据得到充分利用，为精细化运营提供坚实的数据基础。
数据分析与模型迭代效率提升
复杂的行为分析与负荷预测模型可直接在 DolphinDB 上执行，减少跨系统数据搬运，提高效率，同时加快模型训练、验证与迭代速度。
赋能精益化用电服务
助力电网公司从传统的粗放抄表和计费模式向精益化用电服务转型，实现用户画像、用电行为洞察与个性化方案推荐，提升运营价值与服务体验。
看看 DolphinDB 如何释放海量
用电数据的业务价值
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长期存储与高效分析亿级智能电表与高频用电曲线数据提升负荷预测、趋势研判与用电行为分析的计算效率将复杂分析与预测模型贴近数据执行，加快模型迭代支撑从抄表计费向精益用电服务与价值运营转型