基于電力大數據的用戶用電行為分析研究綜述

林經偉

【摘 ?要】為了提高供電服務水平，為群眾提供更準確、高效的供電服務，本文研究了大數據思維驅動下的高質量供電服務。本文研究了通過用戶用電行為分析運用大數據思維來驅動高質量的供電服務，提出了建立大數據分析平臺、提供優質營銷服務和個性化服務三項措施。

【關鍵詞】大數據思維;供電優質服務

引言

隨著信息時代的到來，各行各業的信息數據量不斷增加。特別是供電企業的信息和數據量也在成千倍增長。應用大數據思維可以靈活應對這種情況，分析整理用戶信息和業務數據，進而充分認識供電服務的不足，為供電企業服務模式改革提供必要的參考。

1 用戶用電行為分析

在分析使用大數據的消費者行為的最受歡迎的研究中，其中包括：對電力用戶的分類和分類進行研究;對電力用戶的電力負荷進行研究;能源系統的早期預警和故障預測;根據價格和動機研究電力消費者的行為。對電力部門用戶行為的分析主要是通過大型電力數據分析平臺進行的，這使得能夠及時對在這個平臺上收集到的大量數據進行分類，并為特定類型的用戶選擇電研究數據。在研究用戶行為類別時，首先研究一般數據，為這種數據制作電、能、電壓和電流利用示意圖，分析了數據的一般特點，然后刪除關于各種影響因素的數據，如周末、假日和重大事件日，然后詳細分析數據，最后消除影響因素。隨后的數據按月份、季度和年份分列，并與數據特點進行比較。在分析用戶在電氣技術中的行為時，可以結合負載分析法、機組算法對數據進行分析，設計和實施一個以空間為基礎的、以空間為基礎的、以空間為基礎的、以空間為基礎的、以空間為基礎的系統;對用戶行為進行一般性分析。以大量電力消費為基礎的用戶行為分析更為準確，傳統的用戶行為分析所預期的結果是，用戶所使用的設備的使用也會大大增加。使用大量電力數據的用戶，有更為科學的理論基礎的行為分析，更準確的行為預測可以大大提高設備使用效率，減少不必要的電力消耗。

2大數據思維驅動供電優質服務措施

2.1搭建大數據分析平臺

供電企業在深化大數據應用、提高供電服務水平時，首先要搭建大數據分析平臺，將大數據分析技術與實際業務需求充分融合。例如，將生產管理、電力信息采集等系統集成起來，利用相應的大數據技術，構建了一個龐大的數據中心，從中獲取相關業務數據，進行數據分析。首先，為了保證數據的真實性和全面性，在建設數據中心時，要建立相應的審核機制，進行持續的數據質量檢查，并進行相關性比較，確保基礎數據的準確性和完整性。其次，為有效促進供電服務質量的提高，在數據分析平臺建設完成后，對核心業務進行監控和分析，通過對核心業務的運行檢測，挖掘業務數據的價值，明確核心業務服務問題，及時糾正和處理。以高壓用戶為例，對電費回收、線損管理、電價執行、電表計量等業務數據進行監控，及時發現漏電、漏損等問題，制定有效的整改措施，提高高壓服務質量客戶。最后，利用數據分析平臺建立用戶用電行為分析模型，分析海量的用戶用電行為數據，充分利用大數據技術對數據進行文件和聚類分析，為不同特點的用戶提供不同的服務策略進一步提高供電企業服務質量。總之，運用大數據思維驅動優質服務的前提是搭建大數據分析平臺，實現供電企業用戶信息數據和業務數據的整合分析，并以改革原有服務體系為基礎。

2.2提供優質的營銷服務

在大數據時代，供電企業還應充分利用大數據平臺和大數據分析技術，對供電企業的營銷業務數據和用戶用電信息進行采集、整理和分析，并在此基礎上改革營銷服務機制，切實加強新型營銷服務體系建設，提供越來越好的營銷服務。首先，依托大數據技術對營銷業務數據進行整理分析，并根據區域發展水平、地理環境等因素分析客戶用電規律和行為，進而預測客戶用電需求，在此基礎上進行電力調度和電力需求管控執行。二是開展差異化服務。通過大數據技術的應用，我們還可以了解不同客戶群體的用電水平，細分客戶，制定相應的營銷策略和方案。比如對重要客戶提供上門服務，建立綠色通道、獨立供電服務平臺，方便重要客戶用電。同時，對電氣設備進行相應的技術知識培訓和現場檢查，提高客戶粘度。三是防范營銷風險。此外，還可以利用大數據技術監測用戶的用電傾向和繳費金額，評估用戶選擇拖欠電費的用戶。同時，可以建立信用評級，盡可能提高電費征收效率，有效規避營銷風險。四是服務需求分析。比如應用大數據技術分析客戶投訴、矛盾糾紛、客戶需求等信息，從中分析客戶最關心的問題、投訴反映的問題，并制定有針對性的解決方案。五是建立相應的質量評價體系。例如，利用大數據技術建立客戶質量評價模型，對客戶信用進行評價，并根據信用等級建立相應的支付方式。總之，大數據技術的應用可以深入分析營銷服務的現狀和需求，為管理者的營銷決策提供參考。

2.3提供個性化服務

大數據分析還可以提高供電服務的針對性和有效性，保證供電質量服務的不斷提高。對此，供電企業應采取以下措施：一是利用大數據技術，對客流、業務量等數據進行統計分析，特別是跟蹤統計，深入分析客戶需求。這樣，我們可以為客戶提供準確的個性化服務。例如，利用大數據技術幫助客戶避開客流高峰，或將客戶的重點關注點整合到網上營業廳、智能終端、小程序等，以節省客戶的麻煩，進一步提高供電服務水平。二是結合大數據技術和信息技術，提供一對一的客戶服務，并根據自己的用電行為偏好，提供有針對性的用電咨詢服務，從而提高客戶粘性。

結束語

綜上所述，在大數據時代，充分運用大數據思維提高供電質量服務水平的關鍵是充分認識大數據思維的作用。同時，為了有效實施大數據思維，供電企業還需要建立相應的大數據分析平臺，并在此基礎上有效改革營銷服務和個性化服務模式。

參考文獻：

[1] 沈玉玲，呂燕，陳瑞峰.基于大數據技術的電力用戶行為分析及應用現狀[J].電氣自動化.2016（03）

[2] 周琦，沈艷陽，符煌瑩.一種基于客戶用能數據的用電行為分析技術[J].電子世界.2019（06）

[3] 王堃，楊飛，李斌.用電采集大數據的用戶用電行為分析研究[J].電力大數據.2017（10）

（作者單位：國網蒙東供電服務監管與支持中心）