大數據在電力營銷系統中的應用及工程實例分析

林紅蓮

摘要：當前環境下，大數據取得了較好的發展，在諸多領域得到了廣泛的應用，供電企業要想在現階段的發展狀態下取得更大的進步，對大數據進行合理應用是十分必要的。本文對大數據在電力營銷系統中的實際應用策略進行了闡述，并列舉了應用的實例，希望對相關技術的使用和電力企業的長遠、穩定發展有所幫助。

關鍵詞：大數據;電力系統;營銷系統

引言：近年來，電力市場取得了較大的進步，售電市場被漸漸打開，電力企業因此面臨著更大的壓力。在現階段的發展狀態下，電力企業要對傳統的供電方式進行創新，充分利用先進的信息技術，分析不同用戶的用電需求，再通過對大數據的應用，促進電力營銷行業的發展。

一、大數據在電力營銷系統中的應用策略

（一）創新電力營銷管理理念

對于電力企業來說，技術是企業不斷進步和發展的基礎，對先進的技術進行應用能夠起到更好的效果。因此，要促進電力企業的進步，要對傳統的思想作出調整，形成全新的依靠技術支持的營銷管理理念，結合企業發展現狀和客戶實際需求，了解市場發展的全新動態和走向，不斷學習并做好管理技術的研發工作，基于客戶的實際需求，做好電力營銷服務，使其更符合當前的科技發展需要，并以此為基礎取得更大進步[1]。

（二）準確分析定位消費客戶

人與人之間對于物質的需求和購買能力存在一定差別，所以，企業要建成更好的營銷系統，實現自身經濟的良好發展，要做好對客戶群體的準確定位，通過對大數據的應用，能夠對客戶的購買能力和需求作出分析，進而開展個性化的營銷。在這一過程中，相關人員要以合理合法的方式獲得用戶的數據信息，再結合自身的發展狀態創造合理的營銷方式，以實現個性化營銷。要對市場的發展動態予以高度關注，了解消費者的實際需求，并以此為基礎及時對營銷策略作出調整。這種以客戶作為主體的營銷方式，能夠增進客戶的對企業的認可，進而樹立起良好的企業形象，為其奠定良好的發展基礎。

（三）提高營銷的數字化水平

在現階段的發展狀態下，信息技術的發展能夠使電力企業的營銷效果得到更好保證，因此，要實現營銷的數字化，在企業的發展過程中，要對先進的信息處理系統進行合理利用，實現對營活動的有效管理，運用先進的軟件系統，實現對資金的科學管理，將該技術與數字轉化功能和數字新媒體相結合更好的實現了營銷的數字化。企業在借助大數據開展精準營銷時，要做好其中的權責劃分工作，以保證相關工作順利、有序的開展。還要派出專人對數據的安全進行必要的維護，及時對各項數據信息進行整理、儲存，同時要做好內容的備份工作，為數據的安全性提供雙重保證。為保證管理人員能夠準確分析和利用相關數據，并有效利用管理軟件，企業要聘請專業人員做好對管理者的培訓工作。截止目前線上媒體已經取得了極大的進步和發展，電力企業可以對其進行充分利用，不僅能夠減少成本的投入，還能通過多種形式對企業進行展示，達到更好的營銷效果。當前，可以對微博、微信等先進的營銷平臺進行合理應用，以達到較好的宣傳效果。在以往的發展狀態下，電力企業的核算效率相對較低，可以對大數據進行充分利用，實現準確率的提升，進而使營銷的質量和效率得到更好的保證。

（四）制定產品新戰略

作為營銷策略的根本保證和主要依托，大數據在開拓市場和業務創新方面發揮著十分重要的作用。比如，很多游戲應用的開發，都是對大數據進行了合理的分析和應用，才實現了在相關領域的突破，充分保證了自己在競爭市場上的優勢地位。對大數據的合理利用，能夠幫助電力企業實現對市場的開拓和對相關業務的創新，值得被大力的宣傳和推廣。在現階段的發展環境下，如果要在所處領域占據主導位置，保證地位的穩固，在發展的前期做好大數據的研發工作能夠發揮極大作用。通過這一過程，能夠更好的掌握客戶需求，進而制定出合理的產品戰略，及時對營銷的方式作出調整，進而實現企業的更好發展[2]。

二、大數據在電力營銷系統中應用的工程實例分析

做好對用電情況的預測工作是現階段電力企業亟待解決的重要問題，預測結果的準確性與電力企業未來工作的開展有著密切的關聯，包括對電網的建設和規劃等多項工作。本文對綜合預測模型進行了應用，對某電力企業所處地區諸多產業以及住戶日常的用電量進行了預測，且對預測的結果進行了分析，并給出了相應評價。

（一）對預測目標和相關變量進行選擇

要運用綜合預測模型對各產業和住戶的用電量進行預測，首先要有一個清晰的目標變量。本文將對某電力公司三年內全社會的用電情況進行預測。在確立了清晰的目標變量以后，要以此為基礎，選擇與其有密切關聯的變量，忽略掉一部分關聯性不大的變量，本次研究將綜合預測庫表“產業用電量表”內的產業稱謂、年月、耗電量和GDP表內的各產業的生產總值選做相關變量。通過該操作，可以大大縮短搜尋數據所消耗的時間，同時防止其它變量對分析結果產生的影響。

（二）所選數據范圍的確定

在進行數據選擇工作的過程中，可以在數據庫中發現數量眾多的數據，要了解“近大遠小”這一發展規律，也就是說：要更好的實現對未來數據的預測，在進行數據選擇的過程中，要對近期的數據進行研究和分析，相比之下，年份久遠的數據實際的參考價值較小，本文選擇了對該電力公司近十年的數據進行研究和分析。

（三）數據預處理

所選數據序列區間的離散性對預測結果的準確性會產生較大影響，在對數據進行分析的過程中發現，其序列不夠光滑，對此，本次研究運用科學的方式對數據進行了平滑處理，有效降低了異常數據對實驗結果造成的不利影響，使處理的結果與原本的趨勢基本相符。

（四）結果預測

通過分析近十年的數據，對未來三年社會的用電情況作出預測，結果顯示，對產業用電量的預測結果和實際的數值之間存在一定偏差，但是，實際的用電量和相關產業的生產總值之間存在一定關聯，表現為線性正相關，以此證明線性關系存在于解釋變量和預測變量之間。

（五）預測結果分析

將預測結果中的各項數據相加能夠得到相關的全社會用電量，結果表明：無論是各個產業的用電量還是住戶的日常用電量，都表現出逐年上升的趨勢，部分年份當中，用電量的增幅十分明顯，可見在現階段的發展過程中，仍舊存在諸多的潛在用電量。為保證在未來的發展中能夠提供良好的電力供應，相關部門需要采取相應的措施，比如加大電力裝機容量。對產業電量的消費狀況進行分析可以發現：在各個產業發展的過程中，第二產業所消耗的電量所占比例最大，但是增幅不夠明顯;第三產業的電量變化趨勢較為明顯，呈現出飛速增長的態勢，而其它產業和住戶日常用電量的比重相對平穩，如果這種發展狀態延續下去，產業的用電量將在幾年或十幾年內高于住戶的日常用電量。

在新型預測系統正式運行以后，對電力需求預測結果的精確程度得到了顯著提升，推進了相關產業的發展。通過對其進行合理利用，對電力資源的利用率得到了顯著提升，對于電力企業的長遠、穩定發展具有十分重要的意義[3]。

結論：將大數據在供電企業中進行應用，能夠有效促進電力營銷系統的發展，通過對大數據的分析，實現對電力營銷理念的創新，了解客戶的購物偏好和能力，進而做好消費客戶的定位工作，實現個性化營銷，此外，還能夠使營銷的數字化水平得到提升，提升營銷的質量。

參考文獻：

[1]劉贊.大數據人工智能在電力營銷服務調度系統中的應用分析[J].通訊世界，2019，26（9）：287-288.

[2]王凱，楊樂，謝樂天.電力營銷服務調度系統中大數據人工智能的應用分析[J].中國新通信，2019，21（19）：27.

[3]任國友，任曉俊.大數據人工智能在電力營銷服務調度系統中的應用[J].百科論壇電子雜志，2019，（10）：424.