電力營銷狀態(tài)評估及預警模型分析

王炯 葉婷

(國網(wǎng)江蘇省電力有限公司無錫供電公司 江蘇無錫 214061)

隨著電力企業(yè)信息化建設進程的不斷推進，電力行業(yè)逐漸發(fā)展為信息化、智能化和數(shù)字化。在這一大背景下，傳統(tǒng)營銷方式已經(jīng)無法滿足電力營銷需求，需要結(jié)合電力市場需求和用戶需求對電力營銷方式和策略進行調(diào)整和優(yōu)化，因此有必要對電力營銷狀態(tài)進行評估和預警[1]。在電力體制改革形勢背景下，電力市場營銷涉及的影響因素比較多，并且營銷環(huán)節(jié)比較復雜，不僅具有內(nèi)在邏輯耦合性特征，其外在波動本質(zhì)又具有非線性特點。電力營銷狀態(tài)評估及預警過程中，需要對電力企業(yè)營銷信息進行分析和描述，電力企業(yè)營銷信息不同于其他數(shù)據(jù)信息，在形式上和類別上呈現(xiàn)出多樣化特點，增加了電力營銷狀態(tài)評估及預警難度。現(xiàn)有分析方法主要分為模糊數(shù)學分析法、主成分分析法以及基于人工智能技術(shù)的電力營銷狀態(tài)評估及預警分析這3 種，這3 種方法存在一個共同的問題，在實際應用中對于復雜的電力營銷信息多為轉(zhuǎn)換損耗比較大，并且電力營銷預警等級區(qū)間界限的軟化度也比較低，導致預警信息與電力營銷實際信息不相符，一致性系數(shù)比較小，不能夠準確地反映出電力營銷狀態(tài)，進而無法為電力營銷策略和計劃優(yōu)化和完善提供有力的數(shù)據(jù)支撐，為此提出此次課題。根據(jù)實際需求和相關(guān)規(guī)定要求選取評估因子，建立評估體系；通過確定評估因子的序關(guān)系，對評估因子權(quán)重進行賦值；計算出用于描述電力營銷狀態(tài)的綜合云測度值，根據(jù)評估準則確定電力營銷狀態(tài)等級；利用建立的預警模型對電力營銷狀態(tài)進行預警分析，輸出預警程度，為電力營銷狀態(tài)進行預警提示，以期為提升電力營銷狀態(tài)評估及預警效果提供一定幫助。

1 電力營銷狀態(tài)評估及預警模型分析方法設計

1.1 建立評估因子體系

影響電力營銷狀態(tài)的因素有很多，根據(jù)各個因素的特點以及電力營銷實際情況，此次將影響電力營銷狀態(tài)的因素分為內(nèi)部因素和外部因素，結(jié)合內(nèi)部因素與外部因素建立營銷狀態(tài)評估因子體系，該體系結(jié)構(gòu)分為5個層次，其中包括目標層、準則層、因子項等，其中目標層是營銷狀態(tài)評估因子體系的核心層次，為電力營銷狀態(tài)；準則層是在目標層的基礎上選取的內(nèi)部風險因素和外部風險因素兩大準則，其中內(nèi)部風險因素選取了電力企業(yè)內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)狀態(tài)、電力企業(yè)內(nèi)部運營狀態(tài)以及電力營銷行為人狀態(tài)作為準則層指標，外部風險因素選取了電力企業(yè)競爭能力、電力用戶風險、電力供應風險、第三方風險以及自然環(huán)境狀態(tài)作為準則層指標，以上指標構(gòu)成了狀態(tài)評估因子體系的第二層和第三層[2]。因子項構(gòu)成了狀態(tài)評估因子體系的第四層，為上述評估準則選取了相應的評估因子，具體見表1。

表1 電力營銷評估因子表

為了更好地分析每個因子，又針對每個因子制定了相應的分析準則，其中市場占有情況主要根據(jù)電力企業(yè)市場占有率、電力企業(yè)市場占有率變化度、電力價格競爭力、電力競爭集中度、電力行業(yè)進入難易度以及電力市場需求強度這6 個方面；銷售情況根據(jù)電力代替能源性價比、銷售電量增長率、銷售電量收入增長率、綠色能源占總售電量比重以及綠色能源均價達標率等進行計算；電力產(chǎn)品質(zhì)量根據(jù)線損達標率、頻率合格率以及電壓合格率計算；電力用戶行為影響力根據(jù)電力價格敏感度、投訴率、用戶欠費率、客戶對綠色能源支付能力等計算；電力用戶心理反應根據(jù)電力用戶忠誠度和新電力用戶增長率計算；購電風險根據(jù)計劃誤導率和購電合同履行率計算；結(jié)算風險根據(jù)電力供應競爭度和購電價格增長率計算；電力企業(yè)形象信譽根據(jù)國內(nèi)經(jīng)濟景氣度、電力企業(yè)營銷形象等級、電力企業(yè)展露度和電力企業(yè)社會貢獻率計算；環(huán)境保護及節(jié)能減排重視程度根據(jù)環(huán)保意識程度和自然災害發(fā)生頻率計算；營銷組織戰(zhàn)略根據(jù)營銷信用可靠度、營銷目標合理度、營銷策略準確率以及營銷戰(zhàn)略系統(tǒng)率計算；營銷組織結(jié)構(gòu)狀態(tài)根據(jù)電纜企業(yè)營銷機構(gòu)適應性、管理層次合理度以及其他部門協(xié)調(diào)性計算；營銷功能分配狀態(tài)根據(jù)營銷網(wǎng)絡功能現(xiàn)實度、營銷市場開拓能力以及電力營銷目標完成率計算；營銷隊伍建設情況根據(jù)電力營銷隊伍凝聚度、電力營銷隊伍創(chuàng)造力、電力營銷人員滿意度以及營銷人員調(diào)離率計算；電力企業(yè)部門間溝通合作狀態(tài)根據(jù)電力營銷組織沖突頻率、營銷組織沖突強度、信息渠道通常程度、電力市場信息真實度以及電力營銷市場信息溝通速度分析；營銷人員行為狀態(tài)主要根據(jù)營銷人員基本素質(zhì)、營銷人員綜合組織以及營銷人員技能培訓通過率分析；營銷人員行為控制情況根據(jù)個人工作目標達成率、故意錯誤率、顧客投訴解決率和嚴重失職率分析。以上因子項分析準則構(gòu)成了評估因子體系的第五層，下一層對上一層負責，由此構(gòu)建一個完整的評估因子體系。

1.2 確定評估因子權(quán)重值

對于評估因子體系中因子權(quán)重分析采用層次分析法，根據(jù)實際情況利用評估因子體系第五層中的分析準則對每個評估因子進行計算和分析，根據(jù)計算結(jié)果按照大小值進行排序，并建立與準則層相對應的因子集合Z，對評估因子做出如下定義。

如果對準則層中某一指標，評估因子按照其對準則層中指標的重要程度進行排列，該關(guān)系為評估因子序關(guān)系。從因子集合Z中隨機選擇一個因子，將其與與其相鄰的評估因子進行比較，其對比準則為：因子標度值為1∶1，表示兩個評估因子對于電力營銷狀態(tài)重要程度相同；因子標度值為1∶3，表示該評估因子與相鄰因子相比較，對電力營銷狀態(tài)而言要稍微重要一些；因子標度值為1∶5，表示該評估因子與相鄰因子相比較，對電力營銷狀態(tài)而言要明顯重要一些；因子標度值為1∶7，表示該評估因子與相鄰因子相比較，對電力營銷狀態(tài)而言非常重要；因子標度值為1∶9，表示該評估因子與相鄰因子相比較，對電力營銷狀態(tài)而言極端重要；因子標度值為1∶2/4/6/8，取前述兩個相鄰判斷的中間值[3]。按照以上規(guī)則確定兩個因子的相對重要程度，并對因子集合Z中評估因子進行重新排序，以此確定因子的唯一序關(guān)系。

確立了評估因子的序關(guān)系后，根據(jù)分層原則可以得到評估因子的權(quán)重值，其計算公式如下：

式（1）中，?為評估因子的權(quán)重值；i為因子集合Z中因子數(shù)量；e為評估因子的標度值；r為利用評估因子體系第五層中的分析準則計算得到的因子值。

1.3 評估電力營銷狀態(tài)

利用云測度技術(shù)對電力營銷狀態(tài)進行評價分析，在云測度概念中一個包含多個評估因子的對象狀態(tài)可以由一個多維綜合云測度表示，上文建立的評估因子體系中對電力營銷狀態(tài)評估選擇了16個評估因子，因此利用一個16 維綜合云測度來表示電力營銷狀態(tài)。由于電力營銷狀態(tài)是會發(fā)生改變的，因此16維綜合云測度的測度重心也會發(fā)生改變，所以可以根據(jù)16維綜合云測度重心的變化情況分析出電力營銷狀態(tài)變化情況，根據(jù)云測度分析原理，云測度重心的計算公式具體如下。

式（2）中，a為云測度重心；K為云測度重心的位置向量；F為云測度重心的高度向量。每一個電力營銷狀態(tài)評估因子都有一個理想值，因此在理想狀態(tài)下電力營銷狀態(tài)評估因子值是已知的，根據(jù)每個因子的理想值可以計算出理想狀態(tài)下云測度重心向量，即公式（2）中，云測度重心的位置向量和云測度重心的高度向量已知[4]。利用公式（2）可以得到某一時刻電力營銷狀態(tài)的綜合云測度重心，將其進行歸一化處理，然后將其與理想狀態(tài)下電力營銷狀態(tài)的綜合云測度重心進行差值計算，可以得到電力營銷狀態(tài)的綜合云測度值，其用公式計算如下：

式（3）中，ρ為電力營銷狀態(tài)的綜合云測度值；wn為第n個因子的權(quán)重值；s*為評估因子理想值；s為評估因子實際值；a*為理想狀態(tài)下云測度重心向量；a*為電力營銷狀態(tài)的綜合云測度重心歸一化值[5]。

利用上述公式計算出電力營銷狀態(tài)的綜合云測度值，該數(shù)值可以表示目前電力營銷狀態(tài)距離理想電力營銷狀態(tài)的偏差程度，綜合云測度值越大表示電力營銷狀態(tài)距離理想電力營銷狀態(tài)的偏差越大，當前電力營銷狀態(tài)越差；綜合云測度值越小表示電力營銷狀態(tài)距離理想電力營銷狀態(tài)的偏差越小，當前電力營銷狀態(tài)越好[6-7]。

根據(jù)電力營銷狀態(tài)評估需求，此次設計了用于表示電力營銷狀態(tài)的7個等級，分別為極其惡劣、非常惡劣、比較惡劣、一般、比較好、非常好、極其好，對應1～7級。根據(jù)計算的電力營銷狀態(tài)的綜合云測度值確定電力營銷狀態(tài)等級，云測度值范圍在0～1之間，其等級劃分準則如下：云測度值為0～0.15之間，電力營銷狀態(tài)等級為7級，表示當前電力營銷狀態(tài)極其好；云測度值為0.15～0.35之間，電力營銷狀態(tài)等級為6級，表示當前電力營銷狀態(tài)非常好；云測度值為0.35～0.45 之間，電力營銷狀態(tài)等級為5級，表示當前電力營銷狀態(tài)比較好；云測度值為0.45～0.65之間，電力營銷狀態(tài)等級為4級，表示當前電力營銷狀態(tài)一般；云測度值為0.65～0.75之間，電力營銷狀態(tài)等級為3級，表示當前電力營銷狀態(tài)比較惡劣；云測度值為0.75～0.85 之間，電力營銷狀態(tài)等級為2級，表示當前電力營銷狀態(tài)非常惡劣；云測度值為0.85～1之間，電力營銷狀態(tài)等級為1級，表示當前電力營銷狀態(tài)極其惡劣，按照上述準則評估當前電力營銷狀態(tài)。

1.4 建立預警模型

在上文基礎上，建立預警模型，預警模型是起到警示作用，根據(jù)電力營銷狀態(tài)預警需求，確定一個預警閾值，當電力營銷狀態(tài)評估結(jié)果事先設定的預警閾值，則表示目前電力營銷狀態(tài)非常危險，必須要采取相應的措施和手段，降低電力營銷風險[8]。為了表示預警程度，設計了四種警示燈，分別為紅燈、黃燈、綠燈和雙綠燈，該模型公式如下：

式（4）中，Y為電力營銷狀態(tài)預警程度；g為電力營銷狀態(tài)警示信號；k為電力營銷狀態(tài)預警系數(shù)；o為電力營銷狀態(tài)預警閾值。此次設計了4個電力營銷狀態(tài)預警程度，分別為1級、2級、3級和4級，當預警模型計算到電力營銷狀態(tài)為1 級時，表示當前電力營銷處于危機狀態(tài)，對應的警示燈顏色為紅色，此時必須要大幅度調(diào)整電力營銷策略和計劃[9-10]；當預警模型計算到電力營銷狀態(tài)為2 級時，表示當前電力營銷處于劣性狀態(tài)，對應的警示燈顏色為黃色，此時需要調(diào)整電力營銷策略和計劃；當預警模型計算到電力營銷狀態(tài)為3 級時，表示當前電力營銷處于良性狀態(tài)，符合電力市場營銷需求，對應的警示燈顏色為綠色，此時僅需要稍微調(diào)整下電力營銷策略和計劃；當預警模型計算到電力營銷狀態(tài)為4級時，表示當前電力營銷處于優(yōu)性狀態(tài)，對應的警示燈顏色為雙綠色，當前電力營銷策略和計劃比較好，完全符合當前電力營銷市場需求。利用上述模型確定電力營銷狀態(tài)預警程度，根據(jù)預警結(jié)果對電力營銷策略和方案進行優(yōu)化和完善。

2 實驗論證分析

實驗以某電力企業(yè)為實驗環(huán)境，選取了該電力企業(yè)上個季度的電力營銷數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，利用此次設計方法與傳統(tǒng)方法（文獻[1]方法）對該電力企業(yè)當前的電力營銷狀態(tài)進行分析。根據(jù)該電力企業(yè)電力營銷情況，從上文建立評估因子體系中選取了8 個作為該企業(yè)電力營銷狀態(tài)評估因子，其中包括市場占有情況、電力產(chǎn)品質(zhì)量、用戶心理反應、購電風險、結(jié)算風險、電力營銷組織戰(zhàn)略、電力營銷功能分配、電力營銷人員行為狀態(tài)。利用公式（1）對評估因子的權(quán)重值進行計算，并且利用（2）計算出云測度重心，對其進行歸一化處理，得到電力營銷狀態(tài)評估分析數(shù)據(jù)，具體見表2。

表2 電力營銷狀態(tài)評估分析數(shù)據(jù)表

利用公式（3）計算出該電力企業(yè)電力營銷狀態(tài)綜合云測度值為0.561 6，并利用預警模型對其進行分析，預警閾值設定為0.45，經(jīng)模型分析得到該企業(yè)電力營銷狀態(tài)一般，狀態(tài)等級為4級，預警程度為3級，警示信號燈為綠色。按照上述流程對該電力企業(yè)去年6月到今年6 月的電力營銷狀態(tài)分析，分析次數(shù)為6 次，記錄每次分析結(jié)果，利用SFHA 軟件計算出兩種分析方法的一致性系數(shù)值，一致性系數(shù)值越大表示分析結(jié)果與實際情況越不相符，利用電子表格對SFHA 軟件計算數(shù)據(jù)進行記錄，具體見圖3。

由表3 數(shù)據(jù)可知，此次設計方法一致性系數(shù)值比較大，最大值為0.999，表示分析結(jié)果與實際情況非常相符合；而傳統(tǒng)方法一致性系數(shù)值最大僅為0.684，遠遠小于設計方法，這說明傳統(tǒng)方法分析結(jié)果與實際情況差距比較大。這是因為此次設計方法采用了云測度技術(shù)，在對電力營銷狀態(tài)分析過程中，利用云測度技術(shù)處理復雜的電力營銷信息，降低了電力營銷信息多維轉(zhuǎn)換損耗，從而提高了分析精度。因此，實驗結(jié)果證明了，此次設計方法能夠準確分析出電力營銷狀態(tài)，具有較高的分析精度，相比較傳統(tǒng)方法更適用于電力營銷狀態(tài)評估與預警。

表3 兩種分析方法分析結(jié)果一致性系數(shù)值對比

3 結(jié)語

電力營銷狀態(tài)直接反映了電力企業(yè)營銷策略和營銷方案質(zhì)量，為了適應當前新形勢，電力企業(yè)必須要結(jié)合電力營銷情況對現(xiàn)有的營銷模式和策略進行調(diào)整和優(yōu)化，帶動電力企業(yè)不斷向前發(fā)展。此次結(jié)合電力企業(yè)狀態(tài)分析需求，采用云測度技術(shù)設計了一種新的分析方法，并通過實驗論證了該方法可行、可靠，有效提高了電力營銷狀態(tài)分析精度，以期通過該文研究能夠為電力企業(yè)營銷戰(zhàn)略和營銷策略升級和調(diào)整提供一定準確的數(shù)據(jù)支持依據(jù)。由于此次研究時間有限，建立的預警模型可能存在一些不足之處，今后有待在該方面進行進一步研究和探索，不斷優(yōu)化和創(chuàng)新分析方法，為電力企業(yè)發(fā)展提供理論支撐。