核电工程建造阶段质量趋势分析是为了全面、客观评价工程质量状况，通过收集、整理有关的数据，进行数理统计和图表分析，从而进行阶段性的质量状况评价，找出影响质量的主要因素，使各参建单位了解工程质量的现状，明确后续质量保证和质量控制的工作重点。
核电建设工程中所开展的趋势分析从下到上分为三个层次，第一个层次是建安单位从责任区域角度出发，按季度进行质量数据整理和趋势分析，以期对后续的质量管理工作进行指导。第二个层次是监理公司以各建安单位产生的质量数据为基础，通过对质量问题监理通知单和不符合项按照发生时间、部位、责任单位、原因等要素进行统计分析，针对影响因素提出建议措施。第三层次是业主质保处，分析包括监理公司和各建安单位在内的所有单位，通过对现场产生的不符合项、CAR和OBN等文件收集整理，进行统计分析。
2、质量趋势分析
2.1 目的
通过搜集相关质量数据并进行整理，转化为工程管理信息，依据这些信息进行质量趋势分析，找出影响质量的主要因素，使各参建单位了解工程质量的现状，明确后续质量控制重点；预测后续工程质量可能出现的偏差，制定必要的预防措施，保证质量控制的有效性、持续性，使工程质量趋向稳定。
2.2 特点
由于质量趋势分析需要大量的信息，质量趋势分析必须做到：充分反映实际状况；所获得的信息必须系统、全面；根据统计数据客观、公正的进行质量进行趋势分析。
2.3 信息来源
信息来源包括：建安单位的质量趋势分析报告；监理公司的质量问题通知单、不符合项报告；监理月报；监督监查发出的发现问题（CAR）和观察意见（OBN）。
2.4 文件收集
2.4.1资料的收集与统计。各种文件按类别以规定的表格进行统计，区间为上季度末月26日至本季度末月25日。
2.4.2质量问题通知单的收集与统计。核电工程现场实行无纸化办公，质量问题通知单均可从信息平台中查询。通过对质量问题通知单的统计，并对其进行核对和清点，从而确保数据的完整、准确。
2.4.3不符合项的收集与统计。不符合项是指性能、文件或程序方面的缺陷，使得物项的质量变得不可接受或不能确认。不符合项是工程质量体系运转中出现不符合时的讯号，将其进行统计整理，运用质量工具加以分析，找出问题产生的症结所在，可对以后质保工作的重点和方向予以指导，不断完善质保体系。
2.4.4监理月报。监理月报的内容覆盖面广、信息准确，是编制质量趋势分析报告不可或缺的素材。
2.4.5施工单位的质量趋势分析报告。该报告并不作为趋势分析的主要参考，仅用于数据核实，尽可能使分析数据与施工单位报送的数据相一致，减少统计偏差。
2.5 工具和方法
2.5.1按产生原因分析。根据不符合项产生的原因进行分析，可以找出产生质量问题的主要因素，为下一步质量控制和管理工作提供有效信息，从而使下阶段工作抓住主要矛盾，提高工作效率。可将不符合项的产生原因分为人因、材料、技术、环境、设备、文件或程序。利用排列图进行统计分析，找出不符合项产生的主要因素、次要因素和一般因素。
2.5.2按发生时间分析。折线图可以用来观察一些数据随时间而发生变化的趋势或演变模式。分析对象可以为包括质量问题和不符合项在内的各类统计数据。
2.5.3按关闭情况分析。为了更直观地反映各单位不符合项的关闭情况（不符合项原则上要求1个月内关闭），一般分单位不同利用柱状图加以对比反映关闭效率。
2.5.4按责任单位分析。秦山二扩核电工程由6个合同包组成，建安单位包括：中核二四公司、中核二二公司、中核二三公司、核五公司、浙江火电公司。纠正行动是解决存在的问题和防止缺陷重复发生的行动，分为发现问题（CAR）和观察意见（OBN）两级，CAR的级别高于OBN。对纠正行动按照责任单位进行分类可以将当前各参建单位的CAR和OBN关闭情况更直观反映出来。对纠正行动按照产生原因分类，按比例用饼分图表现出来，可以让质量管理人员更清晰地了解CAR和OBN主要原因或次要原因，对未来的质量管理工作加以指导。
2.5.5按专业分析。在各阶段专业分析的重点是不同的，在工程前期，主要以土建为主，安装各专业工程量相对较少，在分析中应以土建为主，并对其进行详细的分类，如：混凝土工程、钢筋工程、土方工程、钢结构工程等，而将其他专业粗分为：测量、安装、焊接等；进入中后期，土建工程基本收尾，安装工程进入高峰期，此时则对安装工程进行细化，而土建专业则可以进行整合、压缩，逐步降低其在分析中的强度及比重。对各专业所发生的质量问题数据进行分析，列出相应的表格，以饼分图形式表示，从而可以对各专业产生质量问题的数量、比例直观的了解。
3、质量趋势分析的应用
质量趋势分析成果已经逐步在质保工作中应用，体现如下：1.各类质量信息都是质保体系在运转过程中出现的，其单独个体是随机无序的，但对整体数据进行整理分析，找出其内在规律，可以加深质量管理人员对各种信息的理解；2.反映核电工程质量趋势的各类图表广泛应用到质量趋势分析报告、专项报告中，使报告图文并茂，提高了可阅读性，使各单位能够更加全面准确的了解工程现场的质量信息；3.通过对阶段性信息的分析整理，找出问题产生的主要方面和次要方面，从而对质保监督的重点和频度进行把握，做到有的放矢、对症下药。
4、建议
结合本人从事核电工程质保工作的经验，在进行质量趋势分析中遇到的问题和建议归纳如下：1.质量趋势分析报告中应该对专业划分进一步细化。核电工程进入安装高峰后，发生质量问题的所属专业越来越多，责任分工越来越细。因此需要专业人员根据质量问题的性质和类别进行更加系统具体的分类；2.质量趋势分析报告中所反映出的问题应得到各参建单位高层领导的重视。机组建设过程中屡次出现上个季度发生频率较高的问题在下一季度仍多次出现，说明问题未能得到相关领导的重视。
关键词：电力负荷、预测方法、电网规划
中图分类号：U665文献标识码： A
引言
作为电力规划工作的重要组成部分，电力负荷预测为地区和电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡以地区或电网资金和人力资源的需求和平衡提供可靠的依据，它对于保证电力工业的发展，及国民经济的发展均有着十分重要的意义。当前，电力企业走向市场化对电力负荷预测提出了新的要求，需要充分利用最先进的科学预测理论，做出符合市场需求的科学预测，使预测手段及预测结果满足市场经济化的电力发展。
一、负荷预测的特点
(一)资料的收集整理
负荷预测是依据当地国民经济和电网有关的历史数据,以及今后国民经济发展规划和城乡总体规划等资料来进行的。电网有关负荷预测的资料往往由于管理的原因收集不够完整,一些数据也不够确切,需要认真进行整理分析。在收集资料时,为了获得规划区域的全社会用电量,需注意收集地方电源发电量和供本区域电量(含企业自备电源) 、大电网直供电量,避免出现遗漏或重复情况。
(二)负荷发展的分析
对于供电负荷增长变化较大的县级电网必须认真分析研究其原因,有条件时可将一些大用户、主要供电区域及其他负荷的用电情况分别计列,以便单独进行分析研究。
(三)规划的协调
在目前形势下,按照国民经济发展规划,其国内生产总值(GDP) 的增长率普遍较高,一般都在10%左右,产业结构中第二、三产业增长较快,工业和城镇建设项目较多。在此情况下,为了促进县市经济的发展,需做好电网规划与其经济发展规划及城乡总体规划的协调工作。市、县电网规划是省级电网规划的基础,但又必须在省级电网规划总的原则和框架指导下进行。因此,必须做好与省级电网规划的协调工作。
二、负荷预测的意义
电力用户是电力工业的服务对象，随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，电力负荷将不断增长。中长期负荷预测主要用于新的发电机组的安装与电网的增容和改建。正确地预测电力负荷是保证国民经济各部门及人民生活的电力需要，是电力工业自身健康发展的需要，也是电力规划的基础。作为电力规划工作的重要组成部分，电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡，地区或电网间的电力余缺调剂，以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据，它对于保证电力工业的健康发展，乃至对于国民经济的发展均有着十分重要的意义。
影响电力负荷的因素有很多，其中存在一些难以量化的因素，如政策、经济等影响，这些因素之间又存在着一定的相关关系，因此，需要用复杂度更高的参数组来表述电力负荷在这些因素影响下的变化趋势，如何分析参数间的联系就成了研究重点。
因此需要引入计量经济学的协整理论探求用电量及其影响因素的动态均衡关系。在此基础上的预测方法能够得到更为准确的预测结果，能够为电力规划提供更可靠的依据。电力负荷预测是计划用电管理、合理安排电网运行方式和制定机组检修计划的前提，是对发电、输电和电能分配等工作进行合理安排的必要前提。它对电网的安全、经济运行具有重要意义，也是电网营销决策时必须考虑的因素。它的重要性表现在几个方面：（1）负荷预测工作是电力系统增容规划的基础。（2）准确的负荷预测有利于进行市场营销分析，采取适合的营销策略组合。（3）准确的负荷预测有利于电网采取正确的运行方式。
三、负荷预测的方法
(一)单耗法
根据计划产品数量和用电单耗来推算年用电量,比较适用于有单耗指标的工业和部分农业负荷,是预测有单耗指标的工业和部分农业用电量的一种直接有效的方法。
预测时,可依据规划城市的经济社会发展状况规划目标,利用规划期各年份的工业农业产值指标和主要工业产量规划指标,通过对过去国民经济各部门在各种产品生产过程中的单位产品耗电量、亿元产值耗电量经过统计,并根据产业结构调整,找出一定的规律,得出各种产品和产值的综合单耗。然后按国民经济各部门编制的发展规划的产品产量指标及经济指标,按单耗进行预测。单耗法的优点是:方法简单,对短期负荷预测效果较好。缺点是:需做大量细致的调研工作,也不够准确。
负荷性质主要有高耗能、扬水负荷、电气化铁路负荷、建材负荷、造纸及日常的工农业用电负荷组成。而采用单耗法的行业一般有高耗能、建材及造纸业,这种方法推算出的年用电量基本与该行业的实际负荷相吻合。
(二)弹性系数法
电力弹性系数是地区总用量平均年增长率与工农业总产值平均增长率的比值,是反映电力发展与国民经济发展之间关系的一个宏观指标。
k =Vw/V Wh=(1 kv) nWo
式中:Wo、Wh――计算期初、期末用电量;
K――电力弹性系数;
V――国内生产总值平均增长速度;
Vw――用电量平均增长速度;
n――规划年限。
一般来说,电力工业适度超前发展,就是电力弹性系数应大于1 ,但是由于电力弹性系数是根据地区负荷结构、性质,并对历史资料及各类用电比重发展趋势加以分析后慎重确定的。因此,弹性系数法一般用于校核中期或远期的宏观负荷预测。
(三) 趋势外推法
当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势,并且无明显的季节波动,又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时,就可以用时间t 为自变量,时序数值y 为因变量,建立趋势模型y=f(t)。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时,赋予变量t 所需要的值,可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。
外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。趋势外推法的优点是:只需要历史数据,所需的数据量较少。缺点是:如果负荷出现变动,会引起较大的误差。
(四) 负荷密度法
负荷密度是每km2的平均负荷数值。一般并不直接预测整个城市的负荷密度,而是按城市区域或功能分区。首先计算现状和历史的分区负荷密度,然后根据地区发展规划对各分区负荷发展的特点,推算出各分区各目标年的负荷密度预测值;至于分区中的少数集中用电的大用户,在预测时可另作点负荷单独计算。在使用负荷密度法时,要考虑到预测地区的经济社会和电力负荷常有随同某种因素而不连续(跳跃式)发展的特点。因此,负荷密度法是一种比较直观的方法,使用时必须谨慎。
(五) 回归分析法
回归分析法就是通过对历史数据的分析、研究，并考虑和电力负荷有关的各种影响因素，建立起适当的回归预测模型，用数理统计中的回归分析方法对变量的观测数据统计分析，从而预测未来的电力负荷。回归预测模型可以是线性的也可以是非线性的，可以是一元的也可以是多元的，其中一元线性回归预测是最基本的、最简单的预测方法。
适用于中、短期预测，它的预测精度依赖于模型的准确性和影响因子（如国民生产总值、工农业生产总值、人口、气候等）预测值的准确度，该方法只能预测出综合用电负荷的发展水平，无法预测出各供电区的负荷发展水平，无法进行具体的电网建设规划。
(六) 灰色模型法
部分信息已知，部分信息未知的系统称为灰色系统，灰色系统理论是用来解决含有不确定因素，信息不完备系统的数学方法。基于灰色系统理论的模型的预测称为灰色预测，灰色预测技术可在数据不多的情况下找出某个时期内起作用的规律，建立负荷预测的模型。 运用灰色系统理论时，对原始数据段的不同选取和对原始数据序列进行不同处理，对建模的精度和预测的结果都会产生影响。灰色模型法所需负荷数据少，计算简单，短期预测精度高，结果可信，但当数据灰度较大时预测精度较差，并且不太适合于电力系统的长期预测。
四、结论
电力负荷预测的方法有许多种，每一种方法都是一种发展趋势。随着数学理论的发展，会有更多更准确的预测方法和预测模型出现。但是每种预测方法都有自己的优缺点和局限性，均只适用于一定的场合。没有一种方法或是模型能够满足所有负荷的预测要求。因此，结合实际需求，考虑预测的期限、准确度、目标值等方面，选用合适的预测方法，才能解决实际的电力生产、电网发展需求。
参 考 文 献
[1]牛东晓，曹树华，赵磊,等.电力负荷预测技术及其应用.中国电力出版社,1998,128～13
[2]韦钢,贺静,张一尘.中长期电力负荷预测的盲数回归方法.高电压技术2005,31(2):73-75.
[3]蒋惠凤,何有世,杨伟雄.基于偏最小二乘回归的中长期电力负荷预测.电力系统及其自动化学报,2007,19(5):110-113.
[关键词]实现业务营收；数据；展示
中图分类号：F626 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）08-0144-01
1 前言
目前，企业没有对营收数据展示平台。传统的数据报表不能直观地展示数据的联动性。本项目搭建业务营收数据分析平台，包括通信、电视、信息业务分析模块，以时间、业务类型、科室等维度，从业务发展趋势、缴费、欠费、绩效跟踪等方面进行分析。通过联动、钻取等方式实现对业务发展趋势和营收数据可视化展现及绩效跟踪。
2 目前现状
目前业务数据分散在三个主营业务支撑系统中，业务数据零散，共享困难。而统计、分析只针对某种业务进行，并没有从多维度多层次深刻理解数据和数据背后的信息，从而造成业务数据的孤立。每月各系统会生成大量营收数据，但系统间的数据无关联性，不能自动、及时汇总。
3 解决方案
中心业务营收是对中心整体业务营收数据的分析，包括以季度为周期，通过对业务收入与欠费、科室收入与欠费、绩效分析、各业务收入4个专题进行整体营收状况展示。
业务收入与欠费展示专题：以季度为时间维度展示中心总体的业务收入和欠费情况。
科室收入与欠费展示专题：各科室的收入、欠费、应收金额；
可以清楚地展示科室的欠费和收入以及应收的对比收入。
绩效分析专题：通过各科室的指标和收入进行对比，点击某个科室，看到与指标的差距，点击差距可以联动展示收入的明细。使用者可以清楚了解到本科室任务指标完成情况。点击某个科室名称，数据钻取到科室收入的明细数据，这个主要是采用的二维分析法，进行立方体切片数据展示。
科室差异分析图形中，横坐标上面的柱形图现实，科室超额完成的量，下面的展示为完成的数量。
科室收入明细展示：展示某季度某科室的收入明细。
未纳入科室考核明细：展示去年欠费，在今年缴费的明细，但不算如本年科室收入。主要与财务考核数据一致。
3.1 通信I务营收数据分析
通信业务分为电话业务、宽带业务、GPS业务、无线宽带业务。涉及的科室为中心通信站、港西通信站、南部通信站、网络支持部、矿区信息化部。此分析主题分为收入与欠费、收入、完工量、新资费对收入影响4个专题。
收入与欠费专题：以季度为时间维度，通过柱形图和不同颜色展示通信业务收入与欠费金额。
收入分析专题：展示各业务收入金额，点击收入分析，钻取每种业务在各个站的收入组成。
选取电话业务，数据联动展示港西站、南部、中心站的电话业务的收入；点击中心通信站，通过收入类型和收入结构两个维度分析收入数据。
3.1.1 收入类型，展示中心站电话业务的公费和自费的收入，点击公费柱形，下图联动展示公费收入一年的变化趋势，同理自费也是如此。
3.1.2 收入构成，展示中心站电话业务话费收入和受理费的收入金额。这种对收入数据钻分析维度，有助于各科室掌握收入组成及趋势变化。
3.1.3 完工量分析专题：通过通信业务装机，拆机，净增量分析业务发展趋势。
每个站的柱体，展示各站每种业务的装机和拆机数量，选取每个业务时，通过折线图，对一年装机、拆机、净增量的趋势分析。
3.2 优惠活动对业务的收入影响专题
分析10月中心进行资费大调整后，给固话业务收入所带来的冲击。通过优惠活动前后，固话收入的对比，展示电话业务收入趋势和电话业务量发展趋势。引出固话业务消费习惯的变化。
3.3 信息业务营收数据分析主题
此主题包括累计实收和欠费展示、收入分析、绩效分析、业务量分析4个专题。
累计实收和欠费展示专题：以季度为时间点，展示信息业务累计的实收和欠费的金额。
收入分析专题：包括实收分析和欠费分析两部分内容。
3.3.1 实收分析：对收入来源的分析，分为上市、未上市、社会等单位，点击任意一个类型，数据联动展示各单位缴费金额。②欠费分析：同理和实收分析一样。通过对数据展示，帮助各科室及时了解实收和欠费的情况。
在此模块中，运用了结构分析和排名比较的方法进行分析。
各科室绩效分析专题：首先展示的各科室本月收入、累计收入和累计指标情况。红色代表未完成任务，绿色代表已完成任务。点击科室名称，可以看到本科室各应用系统的明细收入。
业务量分析专题：主要分析每月中心信息业务应用系统变化情况。
信息业务分为账号类，网络接入类，虚拟主机和服务器托管等5类，点击任何一类，联动展示这类应用系统的数量；点击业务发展分析，钻取到各科室应收项目变化量及趋势变化。有助于各科室了解应用系统每个月的净增量和变化趋势。掌握业务变化趋势，为年底是否完成任务指标做铺垫。
3.4 数字电视业务营收分析主题
此主题包括业务收入分析，趋势分析，在网用户数分析，完工量分析。
收入分析专题：各个站收入和收入类型及趋势分析。
收入趋势分析专题：自费公费收入趋势展示和与上年对比。
在网用户数分析专题：对罚停、无效、有效、暂停用户数的分析，和各站用户数组成和趋势分析。
完工量展示主要对装机、拆机、移机展示。
通过主题分析，有助于研究在网用户数发展变化和收入趋势分析。
4 结束语
通过此平台，能够更加直观展示，领导所关注的指标，并通过联动、钻取等方式追本溯源，使管理和监控有的放矢，实现对指标的监控和分析；收入、欠费、业务发展等多种指标实现按不同条件汇总，并且通过排名、趋势图等方式呈现，使中心业务营收数据展现得更加清晰。
参考文献
[1] 周超，陈跃新.计算机通信网络实时通信研究[J].新学术.2015（12）：60-62.
关键词 新媒体；广播电视；发展；趋势
中图分类号G210 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）100-0016-02
进入21世纪以后，新媒体得到快速发展，并随着新技术的发展，新媒体不断升级和更新，进而引发媒介形态朝着多样化、现代化、数学化的方向发展，传统的广电媒体受到新媒体的严重冲击。这里所说的新媒体是基于数字技术、可以互联互通的非线性传播传播媒介。鉴于目前新媒体的发展状况，已经对传统的广电媒体产生了重大影响，我们必须在清晰认识新媒体现状及影响的基础上采取必要的措施，以期发挥新媒体在广电事业发展中的积极作用。
1 广电新媒体的发展现状
我们所说的新媒体主要是互联网、手机、电视等三大族群，广播电视新媒体在这三大族群众的主要形式有网络视频或者网络广播、手机电视或者手机广播和数字电视等。下面我们就其现状进行分析。
1.1网络广电煤体发展现状分析
总的来说，网络广电煤体的发展现状可以总结为网络视频形势大好，网络广播前景不明。2006年谷歌收购了视频网站YouTube，这是历史上视频网站交易价格最高的一次，受到中国网络视频界的广泛关注。特别是中国国家网络电视台的成功上线，四大门户网站紧接着都推出了自己的视频频道，使优酷网和土豆网等网络视频网站面临新的、巨大挑战。据统计，2011年中国在线视频行业规模达到62.7亿元，同比增长近一倍。但是，网络视频行业也存在着内容同质化严重、不良视频泛滥、传输延迟与画质模糊、商业模式不成熟、盈利模式单一、网络视频的盗版现象普遍等问题。相对于网络视频，网络广播的发展前景不明。随着技术的快速发展网络广播日趋成熟。世界上主要广播电台都都很看好廉价的网上空间，在国内，中国国际广播电台也实现了网上广播，受到广大听众的厚爱。虽然网络广播兼有互联网和传统广播的优点，但在我国的受众群体还不成规模，盈利模式不够成熟等缺陷，发展前景不明。
1.2手机广电媒体发展现状分析
随着手机3G时代的到来，手机广电媒体得到快速发展，并逐步为广大用户所接受，手机广电媒体的主要现状是手机电视仍然面临严峻挑战，手机广播的发展势头不够。虽然手机电视发展较快，但手机电视在中国的应用普及还没有达到理想的状态，发展面临很多急需解决的问题。其主要因素是内容比较匮乏和同质化、国家技术标准和行业技术标淮同时存在，盈利模式相对比较单一，利润来源主要依靠用户的订制费用以及数据流量等接收使用费用。我国的手机广播业务在2003年开始出现，由于存在内容匮乏和同质化的问题，我国手机广播的发展步履维艰。
1.3电视新媒体发展现状分析
电视新媒体的发展现状是数字电视期待创新，IPTV仍需培育。我国数字电视经过近年来的发展，用户数量达6千多万，有线电视数字化程度进一步提高，已接近40%，市场规模在迅速扩大。我国发展数字电视存在国家政策大力支持、用户规模庞大、盈利空间充裕等明显的优势，但是网络分散、内容匾乏、产业链中利益分配不均等问题严重阻碍电视新媒体的发展，急需创新市场推广模式。交互式网络电视在2005年以后一直处于市场培育期，虽然也出现了一定数量的、成功的发展模式，但从我国电视新媒体发展的总体上看，仍然面临着基础网络与技术标准不够完善、电信和广电两个行业的利益博弈、内容匮乏与同质化、盈利模式不成熟。
2新媒体对广播电视的影响
新媒体对广播电视事业的影响是多方面的，主要表现在以下几个方面：一是网络视频的迅速发展严重冲击到电视产业。网络视频与传统的电视相比，具有内容多样，可随时随意点播，同时，网络视频画质更优，内容更全面，即时性更强，以上这些优点的存在，严重冲击到传统电视产业；二是数字技术的快速发展，影响到电视频道的生存方式。近年来，随着新媒体的快速发展，数字技术在广电新媒体中得到广泛的应用，实现了广电信号的压缩传输，原来一个频道的带宽可以承载四个以上频道，因此，广电行业需要重新整理频道，重新审视立台特色；三是新媒体功能的增加带来电视节目形态急需进行相应的变化。传统的广播电视节目以信息和娱乐功能为主，而新媒体的功能更加强大，除娱乐和信息功能以外，还有资讯和通讯的功能，因此，迫使电视节目依据这些功能，不断改变自身角色；四是传统的收视率统计方式已经不能够决定新时期广电行业的盈利问题。传统的电视节目收视率是通过抽选部分用户进行测定的，所统计到收视率直接影响到盈利模式，随着新媒体的发展，传统的收视统计方式受到挑战，公众的收视行为更为自由、多样，移动收视和公共场所收视等方式越来越多，运用传统的统计方式已经不能适应现状需求，数字化以后广电频道的主要收入分别来自内容销售、节目收视费、应用服务费、政府补贴、广告费等多种方式，不再仅仅依靠广告。
3 广电新媒体的未来发展趋势
基于以上分析，广电新媒体的未来发展趋势主要表现在以下两个方面：一是因为新媒体、新技术的快速发展，广电媒体节目内容资源的共享程度会进一步提高。广电媒体是以丰富节目内容为核心的，新媒体的大量出现，使媒体格局发生了重大变化，进一步拓宽了媒体信息的传播渠道，不同的媒体通过交流、合作，使大量的资源得到共享。二是广播电视媒体的渠道和接收终端融合。从当前广电媒体的现状看，广播电视业务多种多样，有无线电视、数字电视、有线电视、卫星电视、高清电视等，多媒体业务有手机电视、网络电视、交互电视等。这些业务不是传播模式的不同，而是运营模式的不同。在媒介融合的背景下，这些渠道势必相互交融。这种交融包括内容资源、技术资源、用户资源，也就是我们所说的三网融合，通信网、广播电视网、互联网通过融合改造，技术功能趋于一致，业务范围趋于相同，互联互通、资源共享，各自开展多网融合业务。更通俗的理解就是让手机、电脑和电视三种终端都成为新一代的信息、通讯、广电媒体。
4结论
综上所述，我们不难发现不同形态新媒体都存在着政策限制造成新媒体运营的自主性不强；内容匾乏、同质化严重；盈利模式单一、包括视频网站在内的不少新媒体都未能实现盈利；可应用的技术还不能满足新媒体今后发展的需要等方面的问题。因此，我们应该在认识广电新媒体发展现状的基础上，针对他们存在的一些问题采取积极有效地措施，对广电业进行调整，以便适应整个行业的发展变化。
参考文献
1.1当前经济运行面临的形势分析
1.1.1政策方面。第一，节能降耗政策对高载能产业产生重大不利影响。2014年5月中卫市政府印发了《节能降耗行动计划工作方案（2014～2015年）》的通知，2014年禁止新批、新建电解铝、铁合金、电石、水泥等高载能项目，淘汰铁合金产能7万吨、电石产能11.5万吨，势必会对高载能行业和公司未来售电量的增长产生重大不利影响。第二，国家铁路、重大水利工程投资规模快速增长，给钢铁、铁合金市场带来新的发展机遇。2015年政府工作报告提出，铁路、水利工程投资较2014年增加3000亿元，同比增长23%。市场对钢铁、铁合金的需求量加大，铁合金行业经过节能减排政策的生死考验后，技术成熟、能耗低、主要污染物排放小的铁合金企业将迎来新的发展机遇。第三，产业转型升级对2015年电量增长贡献有限，但长期影响会越来越明显。《中卫市委2015年工作要点》提出：优先发展旅游业，积极发展信息产业，着力推动新型工业化，将给电力部门带来新的负荷增长点。
1.1.2市场方面。第一，受经济下行趋势影响，2015年上半年铁合金和电石行业预计持续低迷，售电市场呈下降趋势。该地区电力市场过于依赖传统高载能企业，抵抗市场风险能力较弱。公司售电量主要由高载能行业用电量构成，受市场行情影响大。从2014年看，重点高载能行业普遍不景气，直接影响到售电量增长。第二，供求关系将对铁合金、电石市场产生重要影响，加剧企业优胜劣汰。该地区25.5MVA以下的冶炼炉容量占比较大，铁合金为14%，电石达到72%。小炉型关停后，供货量的下降将影响铁合金、电石价格逐步进入上升通道，利润杠杆驱动在建的低能耗、技术成熟的大容量冶炼炉尽快投产，形成新的负荷。
1.2高载能市场趋势预测
结合政策、市场因素综合分析，2015年上半年该市高载能市场仍会延续2014年基本平稳的趋势，下半年随着国家基础设施建设项目开工、西部云基地投运等利好因素影响，较上半年略有好转。预计下半年该地区高载能行业完成131.18亿kWh。
2应对措施
关键词：电力；售电量；数据挖掘；预测
0 引言
随着产业结构调整、国企深化改革等政策措施的逐步深入，我国经济进入新常态。2015年，我国经济下行压力持续加大，售电市场形势较为严峻，因此售电量预测具有重要意义。
长期以来，诸多学者对月售电量预测的理论和方法做了大量研究，提出了多种各具特点的预测方法。其中，以基于神经网络模型和基于时间序列的回归模型的预测研究最为常见。
神经网络模型通过寻找电量与各影响因素（如经济、人口等）之间的非线性回归关系来进行分析预测，其优点是在不构建确定函数的情况下便可实现回归过程，具有一定的推广能力且预测精度较高。时间序列回归模型是根据电量过去的变化规律建模，预测未来变化的可能性及变化趋势，其优点是简单易行、便于掌握、样本需求量不大且预测精度较高。
本文应用数据挖掘分析方法，充分收集内部、外部数据信息，挖掘分析影响售电量的主要因素。同时，在售电量相关性分析基础上，尝试应用时间序列和神经网络多种分析工具，构建预测模型，预测年度售电量情况，并综合评估各方法优劣。
1 方法
1.1 分析思路
C合宏观经济政策、产业行业发展、气象等外部数据，以及分类别、分产业用电量、业扩报装等内部数据，应用数据挖掘分析方法，找出影响售电量的内外部因素以及趋势规律特征，采用多种方法构建售电量预测模型，预测2015年售电量完成情况，为运营决策提供参考。
1.2 方法及评估
影响售电量的因素很多且部分因素存在共线性，售电量自身也存在一定的发展波动规律，因此本次研究分别采用时间序列方法、RBF神经网络方法建立售电量模型，并从模型拟合优度、显著性检验、共线性、异方差、相对误差等多个角度出发对模型进行综合评估。
（1）方法一：时间序列
售电量呈现出明显的季节波动性，因此可以选用传统的时间序列模型预测售电量。
（2）方法二：RBF神经网络
RBF网络是以函数逼近理论为基础而构造的一类前向网络，分析速度快，拟合效果优，尤其适合拟合因变量及自变量之间复杂的非线性问题，采用RBF神经网络对售电量与其影响因素的非线性复杂关系进行拟合，以期实现更小的预测误差。
2 数据挖掘分析
2.1 指标选取
本文研究外部数据涵盖宏观经济、景气指数、对外贸易、金融、财政、气温等方面，内部数据涵盖售电量、业扩报装、重点企业用电量等方面，数据时间跨度为2003年12月至2015年6月，共16，532条数据项。
其中，宏观经济数据包括：国内生产总值（GDP）、分行业总产值、分产业增加值、社会消费品零售总额、城镇居民人均可支配收入、固定资产投资额、城镇化率等。
景气指数数据包括：居民消费价格指数（CPI）、采购经理指数（PMI）、工业品出厂价格指数（PPI）、商品零售价格指数、分行业出厂价格、重要生产资料价格（含煤炭、螺纹钢、铝、铜、燃料油、铅、线材、锌）等。
对外贸易数据包括：进出口总额、出口总值等。
金融数据包括：货币供应量（含M2、M1）、国内信贷、金融存款（含存款金额、新增金额、存款余额）、境内上市总市值及总资本、股票成交金额及数量、上证所及深交所开户交易信息（含上市、上市证券、股票股本、股票市值、投资开户、市盈率、成交金额信息等）、保险收入、赔付金额、保险资金运用余额、保险营业费用等。
财政数据包括：财政收支差额、公共财政支出、中央本级财政支出、地方财政支出、分类别公共财政支出、公共财政收入、税收收入等。
气候数据包括：经营区各省会城市平均温度等。
2.2 指标与售电量相关系数
通过分类的Pearson相关性分析，根据相关性判断原则，可以发现： GDP、城镇化率与售电量及各分类售电量均强相关，相关系数均高于0.9；除共性影响因素外，工业售电量与可支配收入、第二产业增加值、进出口总值强相关；非居民售电量及居民售电量与可支配收入强相关；农业售电量与固定资产投资、新装增容农业户数相关程度较高；商业售电量与可支配收入强相关，与新装增容户数容量相关程度较高。
3 模型构建及评估
基于相关性分析结果，确定因变量及自变量的时间维度、指标维度如下：
（1）数据时间跨度
本次建模数据包括月度、季度和年度三个时间维度。其中，月度数据包括2005年1月至2015年6月共126个月；季度数据包括2005年1季度至2015年2季度共42个季度；年度数据包括2003年至2014年共12年。
（2）数据指标选取
月度、季度数据包括：售电量及分类别售电量、高耗能行业用电量及占工业用电量比重、化学原料及化学制品制造业用电量、非金属矿物制品业用电量、黑色金属冶炼及压延加工业用电量、有色金属冶炼及压延加工业用电量、国内生产总值、社会消费品零售总额、商品零售价格指数、全国居民消费价格指数、工业出产者出厂价格指数、城镇居民可支配收入、平均温度等。
年度数据包括：售电量、四大高耗能用电量、四大高耗能用电量占工业用电量比重、GDP、分产业增加值占比、城镇化率、城镇人口数、固定资产投资、平均温度等。
3.1 时间序列法
首先对售电量进行平稳性处理，通过自相关和偏自相关图来决定ARIMA模型的参数，最终模型为ARIMA（1，1，2）（1，1，2）。
模型R方为0.988，说明拟合模型可以解释原序列98.8%的信息量；标准化BIC值为8.613，较小。按照时间序列法预测模型预测，预计2015年售电量完成34，899亿千瓦时，同比增长0.75%。
从2005年1月至2015年7月各月售电量实际值与估值对比情况看，模型较好的拟合了售量的波动趋势，实际值与预测值之间的误差基本控制在3%以内，2005年以来的误差控制在1%左右，平均相对误差仅为1.31%，最高相对误差为3.81%，最低相对误差为0.16%。模型拟合效果图详见图1。
3.2 RBF神经网络法
（1）自变量选取
RBF神经网络需要设置隐含中心层数，历史数据只有12条记录，因此自变量不宜选择过多，根据前文分析，经过反复训练模型，最终选取自变量GDP、高耗能用电量、气温、城镇化率。
按照RBF神经网络预测模型预测，2015年售电量预计完成35，279亿千瓦时，同比增长1.6%。
（2）拟合效果
从历史上12年售电量实际完成值与模型估值对比情况看，预测平均误差仅为0.78%，模型较好的拟合了售电量的波动趋势，实际值与预测值之间的误差基本控制在1%左右，2015年以来的误差控制在1%以内。平均相对误差为0.77%，最高相对误差为1.38%，最低相对误差为0.03%，预测准确度高（拟合效果详见图2）。
3.3 模型评估
按照时间序列法、RBF神经网络法预测模型，预测2015年售电量分别为34，899亿千瓦时和35，279亿千瓦时，同比增速分别为0.75%、1.6%，两类预测方法预测结果差异较大。
为了对2015年售电量两种方法的预测结果进行客观评估，首先对售电量、经营区用电量、全国用电量、GDP进行对比分析：
（1）售电量、经营区用电量、全国用电量、GDP发展趋势一致，呈现正向强相关关系；
（2）2004―2014年，售电量、经营区用电量、全国用电量三者历年同比增速波动规律非常相似，且与GDP增速波动一致；但近3年全国用电量增速明显放缓，由高速转为中速发展，电力消费弹性系数由2004年的1.1降为2014年的0.4；
（3）经营区全社会用电量与全国全社会用电量发展趋势一致，但占比呈现下降趋势，已由2004年的0.798降为2014年的0.790。
综合分析，我国2015年GDP增长目标设为7%，较2014年下调0.5个百分点，2014年电力消费弹性系数为0.4，全社会用电量增速将在3%左右，由于经营区用电占比下降，2015年经营区全社会用电量增速将低于3%。
同时，由于售电量与经营区用电量强相关，且售电量增速下滑速度较快，因此售电量增速将远低于3%。
4 结论
4.1 售电量与GDP、城镇化率呈强相关关系
经分析发现，GDP、城镇化率与售电量呈强相关关系，相关系数高于0.94。除GDP、城镇化率等共性影响因素外，工业售电量与可支配收入、第二产业增加值、进出口总值强相关，相关系数分别为0.94、0.94、0.91；非居民售电量及居民售电量与可支配收入强相关，相关系数分别为0.95、0.96；农业售电量与固定资产投资、新装增容农业户数相关程度较高。其中，与固定资产投资相关系数为0.81，与滞后1个月的新装增容农业户数变化趋势基本一致，相关系数为0.8；商业售电量与可支配收入强相关，相关系数为0.9；与滞后8个月的新装增容户数变化趋势基本一致，相关系数为0.82。
4.2 RBF神经网络模型预测售电量效果更佳
[关键词]电力系统；负荷预测；负荷特征；影响因素
中图分类号：U284.2 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）03-0114-02
电力系统的基本作用是尽可能经济地为各类用户提供可靠且合乎标准要求的电能，适应实际负荷需求和变化。由于电能的生产、输送、分配和消费是同时完成的，难以大量储存，这就要求发电系统要随时紧跟系统负荷变化以达到动态平衡，否则就会影响供用电质量，甚至危及电力系统的安全与稳定。因此，科学的电力负荷预测就成为电力系统中一项重要工作，特别是电力系统负荷预测，较为精确的负荷预测可以合理安排电网运行方式和电力系统中检修计划。电力系统负荷预测是以准确的统计数据和调查资料为依据，从用电量的历史和现状出发，在充分考虑一些重要的系统运行特性、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统处理过去与未来负荷的数学方法。在满足一定精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值[1] 。预测的结果除了由负荷本身的历史规律决定外，还受众多非负荷因素的影响。本文以亦庄电网负荷为例，根据其基本特征，分析影响负荷预测的主要因素。
1 电力系统负荷预测的基本特点
电力系统负荷的大小和多种因素相关，这些因素中既有不确定因素（如天气、温度等），也有确定性因素。由于负荷预测是根据电力负荷的过去与现在来推测它的未来数值，所以，这一工作所研究的对象是不确定性事件，它具有以下特点：
1.1 预测结果的非准确性
电力负荷的大小受各种复杂因素的影响，这些影响因素是发展变化的，如社会经济发展、气候变化、新技术发展、政治政策等。人们对有些因素能预先估计，有些因素则不能或很难被准确预测。
1.2 预测的条件性
各种电力负荷预测都是在一定条件下做出的。这些条件有必然条件和假设条件，按必然条件做出的负荷预测往往是可靠的，按假设条件做出的预测准确性显然具有条件性。比如说，预测模型训练时有些参数初始值的设定不同，预测结果会不同，很显然，由此做出的负荷预测就具有了特定的条件性。
1.3 预测结果的多方案性
由于负荷预测精度问题要求、预测条件的制约不同，再加上预测手段及理论数学模型的多样性，使得预测的结果并非是唯一的。
2 电力系统常用的负荷预测方法
负荷预测模型是统计资料轨迹的概括，预测模型是多种多样的，因此，对于具体资料要选择恰当的预测模型，这是负荷预测过程中至关重要的一步。主要方法有[3]：
2.1 趋势外推法
当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间f为白变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y=f（t）。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，就可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。
应用趋势外推法有两个假设条件：一是假设负荷没有跳跃式变化，二是假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。
外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。这些预测技术的共同特点是作趋势外推，不对其中的随机成分做统计处理。趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。目前开发区使用较少。
2.2 一元线性回归算法
主要考虑居民生活、普通工业负荷占比重较高的地区。数学模型为：y=a+bx+ε。式中 x--时间变量；y--依赖于x的随机变量（一般以售电量为依据）；ε--随机干扰，服从正态分布。
目前在开发区，线性回归法使用较多，准确率较高。其主要缺点是目前历史数据较少，无法获得正态分布的随机干扰加权值，只能依靠方式人员的经验积累进行分析。
2.3 非线性回归法
考虑到农业等电量变化规律难以掌握。非线性回归对历史数据进行拟合，进行数据分析。主要用于农业用电量较高的地区。目前开发区使用较少。
2.4 灰色系统法[4]
考虑了负荷、电量变化中不确定因素太多，比如某大工业单位停产、政策向导等非可控因素。灰色系统理论主要是对原始数据按某种要求作数据处理，从而生成随机性弱化、规律性强化的新数据，然后利用生成的新数据建立微分方程模型，求矩阵微分解。目前开发区负荷预测使用较少。大用户情况主要由直接询问获得。
目前，亦庄地区主要采取自动化采集数据，自动化软件支持预测的手段进行负荷预测。在各种算法的基础上，负荷预测人员可以在程序给出的权重基础上，结合自己的经验和其他信息，重新给定不同的权重，进行人工干预，从而得到更为精确的预测值。
3 亦庄电网负荷中的基本特征及影响因素分析
3.1 亦庄电网负荷中的基本特征
电力系统负荷的特点是负荷变化是连续的过程，不但按小时变、按日变，而且按周变，具有较大的周期性[2] 。以亦庄电网负荷数据为例，分析电力系统负荷的基本特征，负荷具有如下4种基本组成成分[5] 。
3.1.1 典型负荷分量
典型负荷分量也称为正常负荷，它与气象无关，具有线性变化和周期性变化的特点。典型负荷主要由负荷的种类及各类负荷所占比重决定。实例分析如表1：亦庄的工业用电负荷即具有典型负荷分量的特征，其中，大工业占地区负荷比重较大，用电稳定，24小时不间断生产，是地区用电负荷的主要支柱；普通工业负荷占地区负荷比重同样很高，用电情况以8小时工作时间为主。占地区负荷30%左右。
3.1.2 天气敏感负荷分量
天气敏感负荷分量与一系列天气因素有关，如温度、湿度、风力、降雨量。不同天气因素影响负荷分量值不同，这种负荷分量受季节影响明显。表2中7、8月和12月负荷水平较高，是由于夏天空调设备、冬天取暖设备用电造成。目前，亦庄地区空调负荷约占全年最大负荷的35%，采暖负荷占25%左右；同时，夏季负荷受空气湿度影响较大。通过对历年负荷情况的分析发现，夏季气温上升1度，将引起最大负荷上升2%-3%，湿度提高10%，负荷增长3%左右。冬季气温下降5度，负荷增长约5%。
3.1.3 异常或特殊事件负荷分量
异常或特殊事件（如电力系统改造、重大政治活动、拉闸限电等）。这段时期的负荷分量明显偏离典型负荷特性，并且具有随机性。如：从表3可以看出，2000年以来，亦庄地区年度最大负荷持续增长，但是各年增长幅度极不平均，2011年亦庄地区最大负荷增长率为22.3%，高于2006年以来平均水平，这主要是由于，亦庄作为经济开发区，年入驻企业、报装容量较多，因此每年负荷增长均保持较高水平，同时，亦庄工业电网特性鲜明，因此负荷增长与社会活动、经济形势密切相关，特别是受2008年奥运会及2009年金融危机的影响，地区负荷增速开始放缓，直至2011年，大用户京东方八代线的入驻，才使地区负荷增长达到20%以上；由于2011年7月份开发区扩区12平方公里，表1中增加一产用电比例。
3.1.4 随机负荷分量
随机负荷分量是负荷中随机的，偶尔出现的不可估计的随机负荷分量。
3.2 亦庄电网负荷影响因素分析
经过以上分析，影响电力系统负荷预测精度的主要因素包括以下几种：
3.2.1 时间因素
对负荷有重要影响的时间因素主要有三点：季节因素的影响、日或周的周期性以及节假日的影响。全年的负荷类型可根据季节不同分为春、夏、秋、冬四种类型，又可根据开工情况分为工作日和周末、节日。以亦庄电网负荷为例进行分析：分别以2011年春（4月20日）、夏（8月9日）、秋（10月12日）、冬（12月15日）及节（10月1日）、假（10月22日）日的某一日负荷数据为基础，对这些数据进行分析和整理后，得到图1表示亦庄电网负荷中的日周期性特性。以连续四周的历史负荷数据为基础，得到图2亦庄电网负荷中的连续四周的负荷特性曲线图。
根据表2和图1、图2，可以发现：
（1）亦庄电网负荷受时间因素的影响是很明显的，时间因素决定不同季节、不同时间段负荷值大小。图1可以看出：亦庄电网负荷通常随着区内工厂企业运行节奏的变化而变化，白天各种生产工作及社会活动用电需求量较大，地区负荷维持在较高水平，夜晚部分工厂企业停产、城市居民进入休息状态，负荷稳定在区内正常运转所需的基本负荷水平，地区负荷迅速跌落。对于非节假日，亦庄电网负荷高峰时段为8时至18时，受到居民用电、商业用电影响，20时负荷逐步上升，至23时开始向低谷滑落，至次日凌晨4时左右达到最低。
（2）亦庄电网负荷的周期性变化规律明显，每周之间负荷曲线形状相似。工作日（星期一至星期五）负荷变化规律相同，电力负荷曲线形状相似；休息日（星期六、星期天）负荷变化也具有相似性，负荷较平常低，这是由于在休息日里，工业负荷所占比重下降，居民与商业负荷所占比重上升。
（3）在节假日期间，亦庄电网负荷会急剧下降，白天负荷相对平稳，仅有少数以工业负荷为代表的24小时存在的基础负荷，约为平时负荷的60%，高峰负荷出现在居民、商业用电较多的晚间。与正常上班时段相比，负荷表现出不同于工作日和正常休息日的特点。
亦庄电网负荷受时间因素的影响是很明显的。因此，在预测时，为了提高预测精度，预测模型的输入应考虑使用与预测时刻相关的历史负荷数据和日期类型来建立网络模型。
3.2.2 天气因素
气象因素的影响使同类型日负荷存在差异，其对负荷的作用主要体现在对负荷的影响上，天气因素对系统负荷大小的影响主要表现为负荷大小的突然变化。天气因素有很多，如湿度、风速、阴晴、雨、雪、雾、霜等，不同地区受不同气象因素影响，且影响的程度也不一样。
亦庄地处北京东南郊，属温带大陆季风性气候，因此，亦庄电网负荷主要受温度和降雨量的影响。如图1，可以看出，春、秋季负荷较为平稳，夏季负荷较大，受天气影响较大，冬季负荷较夏季低，但是负荷相对平稳，受天气影响小。图中所示8月9日当天，负荷创历史新高，但是17时左右的降雨使负荷迅速下降；冬季下午负荷水平相对较低。在预测时应充分考虑各种天气因素的影响，以提高预测精度。
3.2.3 随机因素
电力系统负荷变化具有随机性。从图1负荷变化情况表明：电力系统同一天不同时刻存在最大负荷与最小负荷之间的峰谷差，引起这种差距的原因也有可能是拉闸限电、用电设备检修等一切随机和偶然因素所致。又因为电力系统由很多独立的用户组成，不同用户选择用电的时间和方式千差万别，他们的负荷行为是随机的，其结果表现为系统总负荷具有一定的随机性，比如用户的照明用电、工厂机器的启停一般提前是无法预知的，因此无法对这些随机负荷进行预测。另外，一些特殊事件，如大用户的投产及内部故障、骤风袭击等都对负荷有较大影响。
4 小结
本文以亦庄电力负荷数据为例，对亦庄电网负荷的特征和影响因素进行了分析，亦庄电网负荷受时间、气象、外界政治、经济等因素的影响。因此，进行负荷预测建立预测模型后，还应充分考虑气象条件，日期类型等影响因素，使预测更接近于实际，得到一种较理想的预测结果。
参考文献
[1] 谢洁树.电力负荷预测的方法研究.灯与照明，2008，3（32）：52-55.
[2] 周显玉.短期电力负荷预测的基本模型.科技创新导报，2008（9）：51-52.
[3] 鞠平，姜巍等.96点短期负荷预测方法及应用.电力系统自动化，2001，25（22）：1-5
关键词：旅游业供应链 模式嬗变 发展趋势
以供应链管理为视角进行旅游业相关问题的研究越来越受到国内外学者的重视，虽然这一研究视野仅仅经过了10余年的发展时间，但目前成果已经较为丰厚。供应链管理思想作为一种先进的管理思想，对旅游业发展的重大指导价值已经得到了各界人士的认可。
本文从我国旅游业的发展历程角度，分析总结旅游业发展环境演变过程中旅游业供应链模式的嬗变，并结合学术界的探索及当下旅游业的实际情况，对旅游业供应链的发展趋势进行探索和预测。
新中国成立至改革开放初期：单一旅游业供应链模式
从新中国成立至改革开发初期，国家面临重大的发展使命，为使社会主义体制得到世界的接纳和认可、更多的国外友人了解我国的实际情况，旅游成为了一种重要的外交手段。此时，我国的旅游业发展主要以接待海外入境旅游者为主，国内旅游仅有小规模的差旅和公务活动，更不存在严格意义上的出境旅游，旅游市场格局单一而薄弱，接待设施和交通条件极为有限，能接待外国旅游者的仅有中国国际旅行社和中国旅行社两家，旅游产品以单一的全包价团队观光旅游为主。因此，此时期内的旅游供需体系是围绕旅行社为核心运作的，旅行社是当时旅游业供应链的核心企业，负责组织和提供全程旅游活动所涉及到的所有产品和服务。其模式如图1所示。
改革开放至今：多种旅游业供应链模式
（一）传统模式的延续
随着改革开放的深入发展，旅游业的作用逐渐显现，国家对旅游业越来越重视。经过了宏观政策的不断调整变化，旅游业已经成为我国经济发展的重要组成部分。我国现在已成为世界主要的旅游目的地国家，入境旅游客源市场巨大增长，国内旅游从20世纪80年代中期快速崛起并加速发展；我国公民出境旅游自20世纪90年代中后期蓬勃兴起，成为世界上重要的客源输出国。旅游供给能力不断增强，产业规模持续扩大，产业体系日趋完善。从产品上看，旅游目的地接待设施的不断完善和旅游产业集群优势的发挥，旅游产品发生了巨大的变化，自助旅游、公务商务、会展奖励、休闲度假、特种旅游等旅游类型的比重越来越大。
但在此阶段发展的前期，由于产业发展尚不完善、产品供给不足、信息流通不畅等诸多因素影响，旅游活动的开展仍是以团队旅游为主，旅行社仍然在整个旅游产业的运营中起着承上启下的纽带作用。因此旅游业供应链的模式仍然与前一阶段相同。
（二）新结构模式的诞生
经过了短暂的发展时间，我国旅游产业迅速走向成熟，加上信息时代的到来，旅游者中越来越多的人不满足于被动地接受旅行社的安排旅游，而在自身多元化的需求和动机下，开始实践自助旅游，于是散客旅游者群体日益膨胀起来。依据他们的消费方式，这一群体的旅游供应链模式可如图2所示。
这部分旅游者有的从旅行社购买部分单体产品，还有许多旅游者直接越过了旅行社自行购买组合所有产品，所以在图2中旅行社业的供给箭线用虚线表示。这部分的群体数量越来越多，根据目前的数据显示（见表1），旅行社所组织的团队旅游者人数比例已经很小，而散客已经占据了我国旅游业消费群体的绝大比例，而且正有逐年递增的趋势。因此，这一模式也是我国旅游业目前主要的供应链模式。
（三）信息化时展的另一种模式
随着信息化时代的不断发展，旅游者在决策过程中越来越容易收集到需要的信息。随着旅游电子商务的不断发展，在经济条件、交通条件、旅游产品供给，以及信息化基础设施不断完善的支持下，旅游电子商务企业在我国旅游业发展中的地位逐渐提升，并且越来越有充当重要纽带的趋势，如携程、艺龙、芒果等众多企业。他们从主要提供航空交通、住宿等中介交易业务，已经逐渐扩展到更多的旅游产品中介服务（以携程旅行网为例，如图3所示），形成了巨大的在线旅游交易市场。据艾瑞咨询公司的预测，这一市场仍将不断扩大，如图4所示。这一发展趋势的出现，为我国旅游业供应链营造了一种新的模式，如图5所示。
学术界的争论与探索
国内学术界对旅游业供应链模式的研究存在较大分歧。一部分学者认为以旅行社为核心的传统模式应继续延续并不断强化，旅行社应构筑在供应链上的核心地位，现有供应链模式中旅行社的地位和作用非但不能弱化，而且必须要进一步加强。另一部分学者则倡导我国的旅游企业应该与时俱进，在供应链管理思维下，以旅游景区为核心整合旅游资源，构建新型的旅游产品供应链模式，他们认为构建以旅游景区为核心的旅游业供应链可以避免传统模式给旅游业可持续发展带来的问题（环境、经济和社会效益低下）。
旅游业供应链发展趋势的研判
客观地说，以旅行社为核心的旅游业供应链模式在产业发展的诸多态势下愈发显现出诸多的不适性。根据现代供应链理论，旅游供应链中核心企业应当具备以下性质：是旅游供应链的信息交换中心、旅游流和物流集散的调度中心、资金的结算中心和统筹规划的协调中心；同时它具有一定程度的影响力、吸引力和融合力。然而，愈来愈膨胀的散客群体通过各种媒体和渠道进行信息交流，愈来愈壮大的旅游电子交易市场执行旅游流和物流的调度及资金的结算，使得旅行社在旅游产业链上的影响力正逐渐弱化，这是不得不承认的现实发生中的一个事实。
但同时我们也应该认识到，虽然以旅游景区为核心构建旅游业供应链模式具有很大的理论意义，但目前在我国却还很难实现。一方面，整体来看我国目前景区多是单一化经营，实力和规模都不足以承担核心企业的能力；另一方面，我国景区传统的政府管理和经营体制限制了其参与市场化前提下的供应链运作，虽然现在已经在向所有权与经营权分离的现代企业式经营转变，不过相信这还有很长的一段路要走。
可以说，在目前我国旅游业客观存在多种供应链模式的发展状态下，任何一种情况都是有可能的。旅游供应体系中的餐饮、住宿、购物、娱乐、参观、游览部门的任何企业都有可能成长为核心企业，究竟是哪一个企业成长为核心企业，归根结底是由企业掌控的资源决定的，有可能是饭店企业、交通企业，还有可能是旅行社或者是旅游景点。但从旅游业现实所反映的一些趋向来分析，结合现代企业组织结构理论来推理判断，似乎旅游业供应链的发展趋势正逐渐明朗。
首先，从现实来看，散客时代已经到来，旅游者越来越要求旅游产品的供给能满足他们繁杂多样的个性化需求，个性化的定制旅游产品势将取代同一化的批量旅游产品，灵活的单体旅游产品组合方式将是旅游者的优化选择。而信息时代的发展，各种产品通过现代信息网络与旅游者的距离已缩短至极限，在线电子交易的便捷、灵活性使旅游者的多元化需求更容易得到满足。
其次，从理论上分析，在从工业社会向信息社会转变的影响下，企业的组织结构变革正越来越趋向于避免机构肿胀、制度僵化、沟通协调困难等诸多“大企业病”。在诸多行业供应链中的核心企业中，正流行于转向强化自身竞争优势的新型网络组织结构。这也是现代供应链理论所提倡的内部强化核心功能、外部整合利用资源的策略目标。
结合现实和理论分析，旅游电子商务企业恰恰具备了优势条件，顺应了现实趋势的发展和理论规律的发展方向。它的生存和发展正是充分发挥信息网络的功效，与旅游者之间进行充分的信息交流，并作为旅游流和物流的调度中心，以及资金结算中心为旅游者提供灵活、便捷的产品和服务。虽然从目前的产品和服务内容来看，尚未涵盖所有的旅游者所需产品，但从我国现在有代表性的几家旅游电子商务企业发展趋势看，他们正逐步向各类旅游产品渗透，并且势态迅速稳定。从这种发展势态看，旅游电子商务企业必将拥有整合旅游供应链上所有产品的能力，并提供给旅游者灵活、丰富的产品组合选择，从而极大地满足旅游者多元化的需求。综上分析，旅游业供应链正朝向一个新的模式发展，如图6所示。
旅游业供应链发展趋势的前提假设及论证
对于这一新的趋势模式的研判，首先是基于在信息社会不断发展的影响下，未来的旅游业产品和服务交易将以互联网为基础的在线交易为主导这样一个假设，对于该假设的建立，本文主要基于以下事实和分析。
第一，全球在线旅游市场趋势持续升温。自旅游业迈入21世纪起，持续至今的全球在线旅游连年快速增长，在全球旅游业收入中占据比例逐年增大，形成巨大的市场发展空间。
第二，我国在线旅游市场空间的不断扩大。2011年，艾瑞咨询一份报告称，我国在线旅游市场交易规模达到1672.9亿元，较2010年的1037.4亿增长了61.3%；2012年，中国旅游研究院武汉分院的《2012中国旅游业发展报告》显示，我国在线旅游市场交易规模达2530亿元，在线旅游的份额达到约10%，且还有巨大的发展空间；2013年，旅游市场研究咨询机构劲旅咨询《2013年中国在线旅游市场研究报告》显示，我国旅游市场总交易额约为29475亿元，其中在线旅行市场交易额约为2522亿元，市场在线渗透率为8.6%。
第三，发达国家在线旅游市场的发展经验启示。以美国为例，它具有全球最大的在线旅游消费群体，1999年时在线旅游业收入为65亿美元，到2004年年市场规模扩大到480亿美元，到2009年美国在线旅游行业的销售额达900多亿美元，占美国整体旅游销售额的三分之一，而近年来在线旅游在美国的渗透率则超过50%。这一数值在欧洲旅游强国平均达到45%。
第四，总结分析。从信息化时代的趋势，以及全球和我国在线旅游市场的不断升温和规模增长来看，在线旅游具有极大的发展空间。发达国家的市场经验也证明了在线旅游将越来越具有主导倾向的地位。在我国互联网正高速发展的推动下，加之移动互联的快速覆盖的催化，我国的在线旅游在如此优势的发展平台上必将逐步走向主导旅游业供应链运营的核心位置。综上事实分析，本文研究的前提假设具有合理性。
旅游业供应链发展趋势的权变讨论
在以上假设下尚有许多不可确定的可能性需要进一步讨论说明：
第一，从本文所构建的这一新模式可以看出，本文更倾向于看好属于分销渠道层面的、常被称为第三方在线交易企业的旅游电子商务企业（或称为在线旅游，OTA），即类似于携程、艺龙、芒果等。因为一方面从理论上进行思考，企业组织结构的发展规律和趋势告诉我们，在企业规模愈加扩大及信息化社会的影响下，企业更趋向于强化自身核心功能，而整合借用外界资源来完成自身产品和服务的价值创造。在旅游业来说，第三方在线交易企业恰是这一身份的代表，他们专注于旅游产品分销服务的经营，正在顺应这一理论的规律趋势。另一方面，从旅游产品供给的现实来看，虽然旅游业各构成行业内部企业多有自身在线直销系统，尤其一些较大型的酒店集团、航空公司等，在在线旅游市场中占有一定份额，但在比例上则与第三方企业具有较大差距，这是因其提品和服务单一而限制了其面对消费者的数量和范围所决定的。在不进行多元化扩张发展的前提下，其并不具备充当旅游业供应链连接纽带的发展作用。但也不能忽略这一现实的业务行为，因此在图6中将其以与第三方企业的界线重叠予以显示。
但是也不能否定这样一种发展的可能性，即具备一定实力的企业在其在线直销核心产品和服务的业务基础上，凭借自身在一定区域内部的影响力而整合区域内旅游业各组成行业资源，有可能形成以其为核心的整体旅游供应链系统中的单独子系统。这种可能性在此不详细讨论，留待现实的发展去验证和日后研究探讨。
第二，传统旅行社业也在逐步重视发展自身的电子商务业务，尤其国外旅行社行业巨头的加入，使这一发展趋势正快速优化，先进的经营管理经验和强大的资金实力将有力扭转传统旅行社行业在供应链上的地位，使其具有利用在线交易重回旅游业供应链核心的可能。
但同时也要看到，第三方企业的发展越来越受到世界资本的追捧，我国携程等企业的上市融资的良好发展势态，以及国外众多此类企业不断吸引资金注入的事实，都证明了这一发展方向的巨大潜力，如在美国仅2011年的上半年就有3.7亿美元风险投资进入了各色模式新颖的在线旅游公司。
第三，从我国旅游业历史的发展和长期展望来看，除新中国成立初期独特的社会环境和经济环境这一宏观背景的作用下，我国旅游业供应链经历了一段单一化的运营模式，在大部分时间以及未来都不会再有这种单一化的运营模式，多种旅游业供应链结构的并存将是现实必然。这一方面决定于旅游业的供给主体具有极其复杂的结构组成，并且因旅游业的健康发展需要以各部分的均衡发展为前提，不大可能出现一类供给企业独大具有绝对影响力的局面；另一方面，旅游者的需求动机千变万化，各种供应链结构模式都是对这种多元化需求的必不可少的有益补充。仅是以本研究来看，这种基于互联网的在线旅游业供应链模式是旅游业发展趋势的一种必然，也将逐渐占据主导的地位。
旅游业供应链发展趋势研究的意义
首先，从政府层面来看，对旅游业供应链发展趋势进行科学明晰的研判，有助于各级政府在宏观调控旅游业的发展，制定各种法律法规、方针政策方面具有清晰的指向。
其次，从旅游企业层面来看，认识旅游业供应链的发展趋势，有助于其深入思考未来的发展方向和战略。
再次，从旅游者层面来看，认识到这种旅游业供应链发展趋势，一方面，有助于其充分利用该模式为自身组合更加优质的旅游产品。另一方面，旅游者应充分认识到该模式提供的信息双向交流功能的重要作用，对消费体验进行及时、充分的反馈，有助于各旅游企业和机构为旅游者提供更好的产品和服务。
参考文献：
1.李万立，燕浩鹏，李平.关于旅游供应链研究中几个问题的思考―兼与路科同志商榷[J].旅游学刊，2007（9）
2.贺小荣，徐少阳.国外旅游企业战略联盟的现状及对我国的启示[J].旅游学刊，2007（1）
关键词：经营效益；运营监测；电力行业
中图分类号：F406 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2015）003-000-01
引言
目前，各大电网公司运营与监测（控）中心正处于建设阶段，其设置初衷是充分发挥信息系统功能，实时汇总分析各类信息数据，为公司经营决策提供有力支撑，为提高管理效率和经济效益提供保证。
运监中心建立之前，公司对于经营效益管理的研究只是在财务部门展开，而财务部门所具备的数据能支撑起的经营效益管理仅限于财务管控等点层面，如果全面考虑公司经营效益影响因素，就需要一个全局统筹性质的部门来研究分析。国网总部对于运营与监测中心公司经营效益分析职能的定位如下。
公司经营效益综合分析以全面监测为基础，以各部门专业分析为支撑，有利于全面反映公司整体运营情况，及时发现问题及风险，确保公司总体目标的达成。
一、经营效益分析思路
密切跟踪公司内外部形势变化，依托全面监测系统，及时掌握公司主营业务活动，结合专业分析，分析外部环境影响、总结公司主要运营特点，通过数据、指标的匹配研究分析，发现运营过程中的异常和问题，分析问题产生的原因，提出应对措施及建议，为公司运营管理提供决策依据，保障公司年度工作目标顺利实现。
二、经营效益分析重点
公司经营效益综合分析的分析重点包括以下四个方面。
1.外部环境分析。外部环境分析从宏观形势变化影响、电力供需形势、投资及建设环境等方面简要分析公司面临的外部形势，重点关注对公司运营产生较大影响的经济环境、产业政策、行业发展等情况。（1）宏观形势变化：简要分析宏观经济形势及其发展趋势，国家宏观调控政策变化，尤其是和能源、电力行业密切相关的政策动向；煤炭市场（重点分析电煤市场）变化、行业政策变化；重点用能行业产业政策、金融政策等。主要分析指标：GDP总量及其增长率、进出口额及其变化、重点用能行业产品价格及其变化趋势、主要港口煤炭价格等。（2）电力供需形势：分析电力消费增长及结构变化情况；重点行业用电及其增长情况；装机规模、发电设备利用小时数及其变化情况；电力供需平衡情况等。主要指标：全社会用电量及其分类用电量、用电负荷、发电量、发电装机容量（包括各类发电机组总装机容量及本期新增容量）、拉限电损失电量、发电机组利用小时、窝电电量（发电机组可调容量、发电机组实际出力）、跨区输送电能力、跨区输送电量。（3）投资及建设环境：分析说明重点工程前期工作进展情况及投资情况；建设环境及固定资产投资管理政策变化等。本部分以定性分析为主。相关指标：前期工作计划完成进度、固定资产投资完成进度。
2.主要运营情况分析。结合监测异常，分析主要运营情况，对指标预警情况，特别是指标完成存在风险或难以实现年度目标的指标进行重点说明，总结公司整体运营特点。（1）主要运营指标完成情况：以监测业务为依据，选取主要运营指标，通过分析监测的异动，指标完成情况、增减变化原因、趋势、年度目标完成进度和指标预警情况等，重点反映公司运营的关键绩效，综合体现公司运营情况。主要运营指标包括：全员劳动生产率、经济增加值（EVA）、利润总额、资产负债率、净资产收益率、流动资产周转率、物资采购总金额、招标采购节约资金、物资集中采购完成率、物资到货及时率、售电量、线损率、投入完成额、投产线路长度、投产变电容量、核准500（330）kV及以上电网项目数量、统调用电量、最大错避峰负荷、国家电力市场交易电量、售电平均单价、市场占有率、优质服务完成率、电费回收率、供电可靠率、综合电压合格率、开工线路长度（现场）、开工变电容量（现场）、电网基建投资额等。（2）指标预警说明：结合运营监测中出现的异动，对指标预警情况，特别是指标完成存在风险，或难以实现年度目标的指标进行重点说明。（3）公司当期运营特点：通过关注主要运营指标完成及预警情况，结合专业分析的支撑和对日常运营动态的了解与掌握，归纳总结公司当期主要运营特点。主要运营特点包括（但不限于）：安全生产、电网规划建设、经营状况、供电服务、物资管理、产业金融、新型业务、国际业务、综合动态等方面。
3.措施及建议。针对前述主要宏观环境、主要运营目标完成情况、监测及业务协同情况分析，通过对公司运营情况的变化趋势研判，针对分析反映的问题及风险，按照问题出现的频率和范围、问题涉及的组织与机构进行归类，提出有针对性的措施及建议，为经营决策提供支撑。
三、经营效益分析方法
经营效益综合分析主要采用指标状态量化、分析评价、问题汇总、剖析与预测和措施建议陈述等方法。1.对主要运营情况，业务协同情况和运营中心协调控制情况，从指标状态量化入手，采用加权、比例计算、时间数列等统计方法对数据进行量化。2.对指标状态的量化结果开展对比评价。对比可以是预期指标和实际指标对比，本期指标和往期指标对比，或是本期实际指标同其他企业实际指标对比。指标比较的目的是观察变化情况，用以提示指标在分析期间增减变化的方向和趋势， 判断经营活动产生的问题。3.对运营中的重点问题及风险，采用鱼骨图，因素分析法等归纳分析方法，对相关问题利用其内在的相互关系进行归类合并，以便从复杂的现象中整理出思路，抓住实质，找出解决问题的有效途径。
四、结论
电网企业的庞大、复杂等特性决定了其经营效益管理的难度很高，既要保证供电可靠性，又要考虑其经济性，即在可靠供电的基础上确保企业效益的最大化。这就需要不断探索合适的方式、方法对企业经营效益进行有效管理，为电网企业经济上的可持续发展提供有力支撑。
参考文献：
[1]付钊.论企业成本和效益管理[J].新西部，2014，12：62-63.
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