基于云測度的電力營銷狀態評估及預警模型研究

任琳

【摘 要】在現代社會發展速度加快的背景下，社會對于電力的需求大幅度增長，為了確保改革方向的正確，電力企業開始將電力營銷與現代網絡信息化技術相互結合，進而產生出兩種改革趨勢，即為電力供應從供不應求轉向增供擴銷、電力企業運營從以生產計劃為核心轉向以電力市場需求、提高客戶滿意度為核心，而在此兩種模式之下，因為網絡信息化技術，其運行產生了體積龐大的數據，人工難以對此進行處理，所以為了有效的對電力營銷狀態進行準確、客觀地分析及預警，電力營銷的改革產生了進一步的深化發展，開始強調云測度技術的應用。

【關鍵詞】云測度；電力營銷；狀態評估；預警模型

1電力營銷的重要性分析

1）電力企業是事關國民經濟的重要基礎性行業，李克強總理曾經提出過用“克強指數”來衡量國民經濟的發展水平，其中的一個重要因素就是工業用電量，可見用電量對國民經濟發展的重要程度。在此基礎上，特別是國內的電力企業，在社會主義市場經濟的基礎上又不能過分的注重效益，還應當在公益性以及社會服務性的方面滿足要求。2）電力資源作為用戶的一種剛性需求，決定了其不可能大規模的營銷。電力系統的物理特性決定了電力不能大規模的存貯，電力系統實際上處于一個即發即用的狀態。在此背景下，就更需要對電力營銷工作進行更為細致的分析和管理，以應對電力不同于普通商品所帶來的挑戰。3）由于電力是國民經濟發展的重要基礎，電力企業更是社會主義國家國有經濟發展的重要基石，因此其價格受到國家的嚴格調控。在這種嚴格調控的背景下，電力企業無法提供更多的營銷手段，如何在營銷側進行更為細致和精細化的管理和監控，就需要更為復雜的手段。

2云測度云理論概述

云模型的定義是：設U是一個用數值表示的定量論域，C是U上的定性概念，若指定X∈U是定性概念C一次隨機實現，X對C的確定度μ（X）∈[0，1]是有穩定傾向的隨機數，μ：U→[0，1]， ，則X在論域上的分布稱為云，記為C（X），每一個X稱為云滴。對于論域中的U可以是一維或者是多維的，其中對于云模型有以下性質：（1）對于任意X∈U到區間[0，1]上是一對多映射，同時對C是一個概率分布，這與模糊集有所不同。（2）云模型產生的無次序云滴是對定性概念的是實現，即云滴越多越能反映定性概念的整體情況，同時形成“高斯云分布”。（3）云滴確定度越大，說明云滴的出現概率越大，對概念的貢獻越大。云模型主要是通過數值語音對定性概念及定量概念之間相互轉換的模型，從而從語言中的不確定性和概率論做出模糊隸屬度的解釋。云模型主要包括用期望Ex，熵En和超熵He這三個準確的數字來表示一個概念的。其中，期望Ex是指云滴在論域中的分布期望，這個指標可以把定性的數據轉換為定量的數據；En是定性概念的不確定性度量，主要是確定地形數據的離散程度，通過不確定的論域，反映其接受范圍，而超嫡He是對不確定性的度量，也就是嫡的嫡，這是對樣本數據能否形成概念的重要指標。如下圖1所示，表示每個年齡對“年輕”概念的隸屬度。云模型會根據不同概率密度分布函數實現不同類型的云模型，如正態云模型，三角云模型以及梯形云模型等。由于高斯分布具有普適性，因此根據高斯分布演化而來的正態云模型則非常適合對概念的表現。

3電力營銷狀態評估預警因子體系

3.1構建機理

首先因為因子體系要形成一個重點內涵，就必須按照一定的原則來進行組合，以此才能將獨立或有關聯的影響因子集中化，從而能形成因子邏輯關系網，在因子邏輯關系網的作用下，才能滿足電力營銷對營銷目標的預警判斷。本文在上述基礎上構建電力營銷預警機理。分析來看，電力營銷預警的處罰機理，主要是通過對營銷工作中可能產生的行為失誤、管理波動的內外部因素進行監控、識別來啟動的，運作方面，其主要是以企業營銷管理工作的外部環境、內部組織行為管理監控對象，對對象目標的行為進行分析后發現其中不足，進而通過建立科學合理的影響因子體系的方式來實現預警。在現代電力市場的改革背景下，電力單位所受到的競爭壓力巨大，所以其在運行當中存在巨大的經濟風險，而為了更好的規避風險，構建電力營銷預警系統，能夠幫助電力單位在進行經營活動、競爭時有更高的保障，以此可提高電力單位在市場中的占有率。本文在此前提下，依照營銷預警分析理論，對電力營銷風險因子進行分析，將風險因子分為內外兩個類型，并針對不同類型的風險因子，剪力電力營銷狀態評估預警因子體系。

3.2因子體系構建

在本文的設計思路當中，首先將電力營銷狀態評估預警因子體系分為5個層次，并將層次對應項目分為目標層、準則層、因子項組成，下文對此進行逐一分析。目標層。目標層對應本文設計體系的第一層次，其主要代表了電力營銷綜合狀態。準則層。準則層對應本文設計體系的第二、三層次，其主要由企業競爭能力、客戶風險、供應風險、第三方風險、營銷自然環境狀態等外部因素與內部管理結構狀態、內部運營狀態、營銷行為人狀態等內部因素組成。因子項組成。因子項組成對應本文設計體系的第四、五層次，其主要由準則層的具體因子項組成。

3.3電力營銷狀態評估預警模型

基于云測度的電力營銷狀態評估預警模型遵循自上而下的層次化結構對目標對象進行狀態化的評估，對其進行預警分析。本模型可以對建立起的模型中的因子體系中的多數對象進行評估，其進行評估的預警流程是一樣的。本文以“企業競爭力”項為例，采用該方法進行建模分析和驗證。文中不再對單項建模、云測度的確定及綜合等級狀態定性進行描述。

4對算例進行分析

本文以電力企業下半年市場競爭力為例進行分析，簡要描述電力營銷狀況，預警因子體系的評價和預警過程。1）構建預警因子體系：市場競爭力A1；市場占有情況A11、銷售狀況A12、產品質量A13；市場占有率A111、市場占有率變化度A112、價格競爭力A113、售電量增長率A121、售電收入增長率A122、銷售利潤率A123、線損達標率A131、頻率合格率A132、電壓合格率A133。2）收集各主要因子的原始數據：對于定性因子，直接根據評價云進行評價，對于定量因子先用極大關聯度得到其定性評價，再對其進行評價。根據權重值和歸一化值的計算結果，可計算得出綜合云測度值，最后將綜合云測度值輸入綜合評價云發生+器，可得到最終的評判結果，本次案例評判結果為優。

5確定預警等級

在對算例進行計算分析后，將最終得到的綜合云測度值輸入電力營銷綜合評鑒云發生器中，將“優良”及“良”兩個云對象狀態激活，再次根據極大關聯度的原則，最終判定出在本算例中的電力營銷企業競爭力的綜合狀態，本次模型中算例得出的綜合狀態為五級，即“較優”，其預警狀態示意為“綠燈”。

6結束語

基于云測度的電力營銷狀態評價及預警方法可以很好地彌補傳統的電力營銷狀態評估方法，其兼具模糊二重性和隨機性，具有較高的優越性，是目前電力營銷狀態評估模型中較為優越的方法。

參考文獻：

[1]毛志斌，林程.基于云測度的電力營銷狀態評估及預警模型研究[J].科技尚品，2016，01：103.

（作者單位：國家電網運城供電公司客戶服務中心市場及大客戶服務室）