張紅燕

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司江門供電局，廣東江門529000）

0 引言

目前，供電企業(yè)營銷基礎(chǔ)業(yè)務(wù)工作已趨于成熟，業(yè)務(wù)流程、操作規(guī)范、系統(tǒng)支撐等已建立完整體系。然而，在電力市場化改革的不斷深化和加快，電力監(jiān)管力度的不斷加強，以及用電客戶對用電可靠性及營銷服務(wù)水平提出更高要求等形勢下，目前的營銷服務(wù)工作仍然不能滿足要求。

為了進(jìn)一步提升營銷服務(wù)工作質(zhì)量，本文基于供電企業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀及挖掘，提出了一系列應(yīng)用場景，可為供電企業(yè)具體實施工作提供參考。

1 供電企業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

根據(jù)來源的不同，供電企業(yè)大數(shù)據(jù)可分為內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。其中，內(nèi)部數(shù)據(jù)產(chǎn)生于營銷管理系統(tǒng)（包括客戶服務(wù)過程行為數(shù)據(jù)）、計量自動化系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、GIS系統(tǒng)等。這些數(shù)據(jù)包括靜態(tài)數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，其中靜態(tài)數(shù)據(jù)包括電網(wǎng)設(shè)備模型參數(shù)、線路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、電力用戶資料數(shù)據(jù)等，實時數(shù)據(jù)包括電量計量、電力負(fù)荷等，歷史數(shù)據(jù)包括用戶交互數(shù)據(jù)等；外部數(shù)據(jù)來源于氣象預(yù)報系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、公共服務(wù)部門數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、企業(yè)私有數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)也為電網(wǎng)服務(wù)、運行、管理、決策等提供支持。

目前，供電企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)種類多，然而大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力不足，不能及時掌握用戶用電變化，對用戶用電潛力挖掘深度不夠，對市場的特點和規(guī)律研究不足，不能有針對性地開展?fàn)I銷服務(wù)工作。

2 供電企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺搭建

基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)模式，搭建統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺。整合集成現(xiàn)有數(shù)據(jù)，把不同來源、格式、特點、性質(zhì)的數(shù)據(jù)在邏輯上或者存儲介質(zhì)上有機(jī)地集中，并系統(tǒng)存儲一系列面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)；同時，借助大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，如數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時間序列預(yù)測模型、遺傳算法等多種不同的方法，從海量營銷服務(wù)數(shù)據(jù)中找出潛在的規(guī)律與趨勢；最后，根據(jù)整合分析了的數(shù)據(jù)結(jié)果，借助大數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)技術(shù)幫助營銷人員洞察業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢，更直觀、準(zhǔn)確地理解分析結(jié)果數(shù)據(jù)表達(dá)的意義。

3 基于大數(shù)據(jù)的營銷業(yè)務(wù)場景應(yīng)用分析

供電企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是為供電企業(yè)本身的運營管理提供決策支撐，為電力用戶服務(wù)提供決策依據(jù)，為政府提供決策支持。

本文主要是基于現(xiàn)有營銷業(yè)務(wù)，依托大數(shù)據(jù)，開展?fàn)I銷業(yè)務(wù)場景應(yīng)用分析。

3.1 電力供應(yīng)預(yù)測分析

傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測是基于歷史數(shù)據(jù)及客戶報裝情況，開展年度、月度及日負(fù)荷預(yù)測。為了進(jìn)一步提升服務(wù)，實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測，可基于臺區(qū)用電量歷史，重點關(guān)注節(jié)假日、季節(jié)性電量大幅波動臺區(qū)，結(jié)合用戶報裝及移動用戶遷移意向，預(yù)測臺區(qū)波峰時段電力供應(yīng)需求，為生產(chǎn)及客服部門提供依據(jù)。

3.2 企業(yè)成本優(yōu)化分析

在互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展的情況下，需在提升客戶滿意度的基礎(chǔ)上考慮企業(yè)成本。結(jié)合客戶用電行為，開展對不同渠道應(yīng)用分析，優(yōu)化服務(wù)渠道規(guī)劃，提出渠道功能優(yōu)化建議，制定有針對性的、個性化的營銷服務(wù)方案，改善客戶感知，降低服務(wù)成本。如開展?fàn)I業(yè)廳、自助繳費終端優(yōu)化布點分析，利用運籌學(xué)理論，在滿足客戶需求的同時減少不必要的浪費，合理開展資源配置；開展不同服務(wù)渠道收費模式成本分析，結(jié)合不同區(qū)域客戶類別，有針對性地引導(dǎo)客戶繳費習(xí)慣，減少電費回收成本；開展短信業(yè)務(wù)應(yīng)用分析，優(yōu)化通知模式，減少通信支出成本；開展微信、網(wǎng)廳、掌廳業(yè)務(wù)分析，不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)功能，轉(zhuǎn)移實體營業(yè)廳業(yè)務(wù)量，降低用工成本。

3.3 用戶能耗分析及用電優(yōu)化

隨著智能電表的普及，用戶的實時數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)浇K端，形成了大量數(shù)據(jù)庫，為優(yōu)化客戶用電信息方案提供了數(shù)據(jù)支撐。通過使用在線遠(yuǎn)程集抄用戶智能電表，可及時了解客戶電能質(zhì)量狀態(tài)，監(jiān)測故障信息，及時進(jìn)行處理，保證客戶用電安全。通過對電力大數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理、分析，不僅能根據(jù)各行業(yè)的用電行業(yè)特性為大客戶提供技術(shù)參考，還可根據(jù)供需關(guān)系、已有資源以及發(fā)展規(guī)劃進(jìn)行能耗分析，分析用電成本、優(yōu)化空間，為大客戶制定最優(yōu)規(guī)劃，提高其電能利用效率。

（1）大工業(yè)用電實行兩部制電價，包括基本電價、峰谷平電價以及功率因數(shù)調(diào)整電費。可以根據(jù)客戶用電量需求、用電周期，考慮變壓器的運行經(jīng)濟(jì)成本和投資周期成本設(shè)計最優(yōu)方案，確定變壓器臺數(shù)以及容量。

（2）基于力調(diào)功率電費賞罰方法，根據(jù)大工業(yè)用戶力調(diào)電費歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行無功補償投資分析，設(shè)計方案，提高功率因數(shù)，改善電能質(zhì)量，進(jìn)行能效優(yōu)化。對用戶歷史電費數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)分析，分析峰谷平各時段電量、最大需量、力調(diào)功率、占比等信息與電費的關(guān)系，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行深入挖掘分析，給大客戶用工時段提供建議，鼓勵大客戶錯開用電高峰期，在完成生產(chǎn)任務(wù)的情況下節(jié)約用電成本。

（3）在線監(jiān)測用電設(shè)備電能質(zhì)量，對諧波、三相不平衡、失壓、失流等指標(biāo)進(jìn)行閾值預(yù)警，一旦超過預(yù)警值，馬上采取相應(yīng)措施，保證客戶安全用電，設(shè)備安全穩(wěn)定運行。

（4）通過大數(shù)據(jù)分析，采用智能算法預(yù)測將來幾年的電力負(fù)荷量，確保變壓器留有足夠的裕度，滿足客戶日益增長的需求，提前做好備案，進(jìn)行經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化處理；將用戶按行業(yè)分類，統(tǒng)計分析各行業(yè)典型負(fù)荷曲線，將所有用戶與所屬行業(yè)曲線做對比，對變化趨勢不一樣的客戶給出改進(jìn)方案，提高其用電效益。

3.4 政府輔助決策支持

結(jié)合各行業(yè)客戶用電量情況以及報裝情況，開展社會經(jīng)濟(jì)狀況分析與預(yù)測，就產(chǎn)業(yè)調(diào)整、經(jīng)濟(jì)調(diào)控為政府提供決策性支持；利用新能源分布式電源情況及電動汽車應(yīng)用情況，為智能城市規(guī)劃提供依據(jù)及參考。

4 結(jié)語

作為一種新興的技術(shù)手段和管理理念，對于電力大數(shù)據(jù)的研究仍然處于初級階段，本文重點是理論應(yīng)用探討，而如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)以及落實應(yīng)用后的成效分析需進(jìn)一步研究，從而為落實供電管理精益化以及實現(xiàn)精細(xì)化服務(wù)打下良好基礎(chǔ)。

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