引言：随着数字化时代的到来，企业营销和供应链管理的一体化已成为业务转型和竞争优势的必要选择。电力行业作为重要的基础设施行业，也在积极推进数字化营配一体化的应用。电力数字化营配一体化平台是电力企业实现数字化转型的关键工具，它可以实现对供应链、生产和客户需求的精准掌控和管理。然而，电力数字化营配一体化平台的应用建设仍然面临诸多挑战和问题，例如数据整合、信息共享、数据安全等。因此，本文将从营配一体化数据模型管理技术出发，探讨电力数字化营配一体化平台的应用建设研究，旨在为电力企业实现数字化营配一体化提供一定的借鉴和参考。
一、电力数字化营配一体化概念
电力数字化营配一体化是指在数字化时代，电力企业将营销和供应链管理进行一体化的关键技术和方法。它通过数据整合和信息共享，实现营销和供应链管理的无缝对接和协同工作，以提高电力企业的效率、降低成本、提高服务质量，推动电力行业的数字化转型。电力数字化营配一体化包括两个方面，即数字化营销和数字化供应链管理。数字化营销是指利用现代信息技术和数字化手段，实现对客户需求的精准洞察和个性化服务，从而提高客户满意度和忠诚度。数字化供应链管理是指通过数字化手段，实现对供应链各环节的实时监测和管理，从而提高供应链的效率和准确性，降低运营成本。电力数字化营配一体化的实现需要依靠现代信息技术的支持，例如物联网、云计算、大数据等技术的应用。同时，电力数字化营配一体化还需要面对一系列挑战，例如数据安全、技术投入和数据质量等问题。因此，电力企业需要加强技术研发和人才培养，制定合理的数字化营配一体化策略和管理体系，以实现数字化营配一体化的目标。
二、电子数字化营配一体化内容
电力数字化营配作为新一代电网发展趋势，可以通过完善的通信系统和信息化管理条件来实现营配末端拓扑的完整构建。大规模数字化营配通过数据驱动下实现营销、运检、配网调控业务信息的共享，以强化客户导向的配网运行管理。这意味着，数字化营配可以将电力企业的资源进行统一管理，以提高企业的整体效益。营配信息共享机制作为数字化营配的重要组成部分，包括了流程集成管理、基础业务管理、设备对象与公共对象管理、营配融合应用、信息系统功能、质量管控、制度保障七个方面。该机制通过固化营配设备异动相关业务流程，实现了营销、配电生产与调控的流程集成。同时，构建设备的企业级逻辑数据模型框架和建立统一标准地址码库等，实现了营配信息的共享一致和一体化应用。在此基础上，数字化营配实现了停电信息自动编译、GIS故障定位、故障研判、停电范围分析、抢修全过程监控及快速抢修复电等应用功能。同时，数字化营配建立了统一营配信息共享机制管理制度及其管理办法，实现基础数据管理规范、业务规范、应用集成规范、数据工程实施规范等管理制度的标准统一。这些措施都有助于提高数字化营配的效率和可靠性，使电力企业能够更好地服务于客户需求，更好地适应新时代的发展趋势。
三、数字化营配一体化关键技术和难点
（一）移动互联网技术
移动互联网是近年来快速发展的一种新兴业务，它通过智能移动终端和移动无线通信方式为用户提供各种业务和服务。随着智能手机、平板电脑、电子书等智能终端的广泛应用，移动互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。移动互联网包括三个层面：终端、软件和应用。其中，终端层包括各种智能设备，如智能手机、平板电脑、智能手表等，软件层包括各种应用软件和系统软件，如操作系统、数据库、安全软件等，应用层则包括休闲娱乐、工具媒体、商务财经等不同类型的应用和服务。未来，LTE和NFC等网络传输层关键技术也将被纳入移动互联网之中。随着物联网的兴起，移动互联网将逐渐与物联网相结合，共同构建起全新的互联网生态系统。在移动应用数据采集过程中，对定位的速度和位置信息的精度提出了更高的要求。为了满足这些需求，现有的定位技术正在不断升级，如GPS、北斗、GLONASS等卫星定位技术，以及基站定位、WiFi定位、蓝牙定位等本地定位技术。同时，随着移动互联网的发展，越来越多的新型应用也将涌现，例如智能家居、智能医疗、智能出行等等，将为人们的生活带来更加便捷、舒适的体验[1]。
（二）大数据技术
在数字化营配一体化的应用中，大数据技术主要应用于数据采集、存储、处理、分析和决策等方面。其中，数据采集是大数据技术的基础，而数据存储和处理则是大数据技术的核心。数据分析和决策则是大数据技术的最终目的。在数字化营配一体化应用中，大数据技术主要包括以下几个方面。首先，数据采集需要通过各种传感器、监测设备等采集数据，并将数据进行规范化处理，以满足后续数据分析和处理的需求。其次，数据存储需要选择适当的数据库和存储技术，以便对数据进行高效的存储和管理。数据处理则需要使用先进的数据处理算法和技术，进行数据清洗、预处理、挖掘和分析，从而提取有用的信息和知识。最后，通过数据分析和决策，可以制定相应的营销策略和调度方案，提高电力系统的运行效率和经济效益。在数字化营配一体化的应用中，大数据技术的应用也面临着一些挑战和难点。例如，数据采集和存储需要考虑到数据的质量和安全，同时也需要解决数据采集和存储的成本问题。数据处理则需要解决数据处理的效率和准确度问题。数据分析和决策则需要解决数据分析和决策的精度和实时性问题[2]。
（三）营配一体化数据模型管理技术
该技术的首要目标是整合和共享数据，通过统一的数据模型，企业可以将营销和供应链管理的数据进行整合，实现数据共享和协同工作。这可以促进业务流程的优化和效率提升，减少冗余数据和资源的浪费。同时营配一体化数据模型管理技术可以帮助企业实现对客户需求的精准洞察和个性化服务。通过对客户数据的分析，企业可以了解客户需求和偏好，并提供相应的个性化产品和服务。这可以提高客户满意度和忠诚度，进而增加业务收入和市场份额。然而，数字化营配一体化仍然存在一些挑战。数据安全是其中最重要的问题之一。营配一体化数据模型管理技术需要采取适当的数据加密、访问控制和备份等措施，以确保数据的机密性和完整性。另外，数字化营配一体化需要大量的技术投入和人才支持。企业需要拥有先进的技术和工具，如云计算、大数据分析和人工智能等，以及适当的预算来支持技术的投入。数字化营配一体化需要实现对数据质量的保证和改进，以提高数据的价值和可靠性。企业需要确保数据的准确性、完整性和一致性，并及时清理和处理不合格的数据。
四、结语
综上所述，本文主要围绕着电力数字化营配一体化平台应用建设进行了研究，探讨了数字化营配一体化的概念、内容、关键技术和难点，以及营配一体化数据模型管理技术的应用和难点。电力数字化营配一体化平台的建设可以有效地促进电力企业的数字化转型和业务优化，提高生产效率、降低成本、增强服务能力和客户满意度。同时，数字化营配一体化的实现仍然面临着数据安全、技术投入和数据质量等诸多挑战。因此，企业需要采取适当的措施和策略，加强技术研发和人才培养，提高数字化营配一体化的能力和水平。
参考文献：
[1]罗亮亮, 朱峰, 张娜. 基于大数据的数字化营销策略研究[J]. 科技通报, 2021, 37(2): 78-84.
[2]李亚瑾, 徐坤, 王健. 基于数据挖掘的数字化营销策略研究[J]. 情报科学, 2020, 38(12): 152-158.