電力營銷管理平臺用戶端購電行為偏好挖掘

摘 要：挖掘用戶用電行為數據，可以為企業提供更準確的能源管理信息，幫助企業識別并改進潛在的問題點，提高能源使用效率，因此本文研究了電力營銷管理信息平臺用戶端購電行為偏好挖掘方法。進行預處理，以保證數據質量；構建基于決策樹等算法的購電特征分類模型，識別購電行為關鍵影響因素；利用相似度計算分析用戶間購電行為的相似性，精準挖掘購電偏好。試驗結果表明，本文方法能夠有效區分具有不同購電行為偏好的用戶群體，并且每個群組內的用戶均具有相似的購電行為模式，可見本文方法具有較高的有效性和實用性。

關鍵詞：電力營銷管理信息平臺；購電行為偏好挖掘；用戶端購電行為

中圖分類號：TP 311" " " " 文獻標志碼：A

電力營銷管理信息平臺是電力企業與用戶間的橋梁，具有電量管理、電費結算等基礎功能和用戶數據分析、需求預測等高級功能。用戶端購電行為偏好是其中一項重要數據，反映了用戶的用電習慣、消費能力和市場需求。對這些數據進行深入挖掘和分析，有助于電力企業更準確地把握市場動態，制定更貼合用戶需求的營銷策略，提升客戶滿意度和忠誠度[1]。然而，用戶端購電行為偏好的挖掘并非易事。首先，電力數據具有海量、高維且復雜等特點，從中提取有價值的信息具有一定挑戰性。其次，不同用戶的購電行為受多種因素影響，例如地域、季節和電價政策等，綜合考慮這些因素并進行精準分析也具有一定難度。此外，隨著電力市場不斷開放和競爭加劇，如何快速響應市場變化并及時調整營銷策略，也是電力企業需要面對的問題[2]。因此，本文探討了電力營銷管理信息平臺用戶端購電行為偏好的挖掘方法，結合電力市場的實際情況，提出一套切實可行的解決方案，旨在為電力企業提供更有效的數據分析工具和方法，幫助電力企業更好地把握用戶需求和市場動態，實現高質量發展。

1 用戶端購電行為數據處理

在電力營銷管理信息平臺中，用戶端購電行為數據是挖掘用戶行為偏好的基礎。需要詳盡收集并整理用戶產生的購電數據，并對數據進行清洗和預處理，去除冗余和錯誤數據，保證數據的準確性和完整性。

在對用電用戶進行分類過程中，電力企業主要依據的是用戶的用電模式和電壓等級。根據用戶使用的電壓等級和用電模式的不同，可以將用戶劃分為工業、商業、農業和居民用電4類。本文采用NB-IOT無線物聯網方式，對上述數據進行數據采集和數據傳輸，保證數據的實時性和準確性，實時獲取用戶的購電數據[3]。

由于從原始數據中獲取的信息包括大量離散數據，因此需要在分析前對這些數據進行處理。在數據處理過程中，本文引入插值基函數。該插值基函數在特定條件下（當i=j時）取值為1，在其他情況下（當i≠j時）取值為0。該函數結構允許本文根據已知數據點來估計未知數據點，從而完成用戶端數據的插值和填充。插值基函數如公式（1）所示。

式中：lj（x）為插值基函數；x為本文要進行插值的點；xj為已知的插值點（數據點）。

完成數據插值處理后，即得到一個數據完整的電力用戶數據集，用于進行電力用戶行為特征分類和其他相關研究。

2 用戶端購電特征分類模型構建

完成用戶端購電行為數據處理后，構建用戶端特征分類模型。該模型旨在根據用戶的歷史購電數據，提取用戶的特征信息，并將其劃分為不同類別或群組。利用機器學習算法，對用戶進行自動分組，每組用戶具有相似的購電行為特征。本文選擇決策樹分類模型，構建步驟如下所示。

首先，建立一個包括l個電力用戶樣本的集合Q，每個樣本都有一系列特征，這些特征可能包括購電行為特征、用電模式和電壓等級等。決策樹類型如圖1所示。

其次，在構建用于區分電力用戶購電行為的決策樹過程中，設計合理的決策屬性至關重要。本文基于觀測變量，設計了以下幾個關鍵決策屬性，以深入分析用戶的購電模式與行為特征。1） 購電頻率。衡量用戶在一定周期內（例如月、季度或年）的購電次數，反映其用電需求的穩定性和規律性。高頻率購電表明用戶用電量大或存在不規律用電習慣。2） 平均購電量。計算用戶每次購電的平均電量，用于評估用戶的用電規模。大額購電用戶可能是商業用戶或高能耗家庭，小額購電更多見于普通居民。3） 購電時間分布。分析用戶購電時間的集中程度與周期性，例如是否在高峰時段購電更多，或是否具有明顯的季節性變化。這有助于理解用戶的用電習慣和可能存在的節能潛力。4） 用電峰谷比。基于智能電表數據計算用戶用電的峰谷比，即高峰時段與低谷時段用電量的比值。這有助于識別用戶的用電峰谷特性，為實施分時電價政策提供依據。

每個決策屬性E可能包括x個不同的值，這些不同的值將電力營銷管理信息平臺用戶端購電行為數據集Q劃分為W個子集，每個子集代表具有相同或相似E值的電力用戶樣本集合[4]。

信息熵是一個用于量化數據集中樣本純度或不確定性的指標。計算每個子集的信息熵，計算過程如公式（2）所示。

式中：E（Qi）為信息熵；Qi為第i個子集；C為類別的集合；pk為子集Qi中屬于第k個類別的樣本比例。

根據屬性E劃分電力營銷管理信息平臺用戶端購電行為數據集Q后，信息增益Gain（E）能夠衡量信息熵的減少程度。信息增益的計算過程如公式（3）所示。

式中：Q'為原始數據集；Q'i為根據屬性E劃分后得到的第i個子集；W為子集的數量；|Q'|和|Q'i|分別為數據集Q'和子集Q'i的樣本數量。

最后，將信息增益最大的屬性作為決策樹的根節點，對根節點的每個子節點遞歸地應用上述步驟（從數據劃分到計算信息增益），直到滿足停止條件（本文設置的停止條件為子集中的樣本都屬于同一類別），最終得到一棵完整的決策樹，該樹能夠根據電力用戶的購電特征，將用戶分到不同的購電行為類別中。

3 挖掘用戶行為偏好的相似性度量

構建用戶端特征分類模型后，進一步度量相似性來挖掘用戶的行為偏好。計算不同用戶或用戶組間的相似性，找出具有相似購電行為模式的用戶群體。度量這些相似性可以基于多種指標，例如購電量、購電時間和電費支付方式等。比較這些相似性，發現用戶的購電偏好和趨勢，進而為電力企業制定更精準的營銷策略提供有力支持。

用戶的電力消耗習慣并非一成不變，會受多重外部條件的影響，例如氣溫的起伏、工作日與周末的周期性模式等。當這些外部條件發生變化時，用戶的電力使用行為也會相應調整。同時，由于本文涉及的數據類型主要是連續性的電量數據，例如月度或年度的雙邊合同電量等，因此這些數據在數值范圍上存在顯著差異[5]。直接對這些原始數據進行比較，可能會出現由量綱不統一導致的結果偏差。為了有效應對這一挑戰，本文將馬氏距離作為度量工具，以保證數據比較的準確性。

馬氏距離適用于具有不同量綱的數據集，它引入了協方差矩陣，以修正各分量間的量綱差異，從而使不同量綱的數據可以在同一尺度上進行比較[6]。馬氏距離的計算過程如公式（4）所示。

式中：μ為均值；L為多變量矢量。

馬氏距離越小，表示待測數據點與數據集的平均水平越接近；反之，則差異越大。計算用戶間的馬氏距離，并將用戶劃分為具有相似購電行為模式的各個群體，每個群體內部的用戶具有相似的用電習慣和需求，例如購電頻率、用電高峰時段和電費支付習慣等。進一步分析這些群體的特征，能夠幫助電力企業深入理解用戶行為背后的原因和動機，以制定精準的營銷策略。

進而需要分析不同用戶群體的購電頻率，了解用戶的用電穩定性和規律性。高頻購電用戶可能更傾向于靈活調整用電計劃，而低頻購電用戶可能更注重長期規劃和成本控制。分析用戶群體的用電高峰時段，可以掌握用戶的用電習慣和需求分布，為電網調度和能源管理提供參考。研究用戶的電費支付方式（例如預付費、后付費和分期支付等）和支付時間偏好，有助于電力企業優化電費收繳流程，提高資金周轉率。

基于用戶行為偏好的挖掘結果，電力企業可以制定更個性化的營銷策略。例如，針對高頻購電用戶推出靈活的用電套餐和優惠活動；針對用電高峰時段集中的用戶群體，加強電網建設和維護，保證供電穩定；針對偏好預付費的用戶，優化在線支付渠道和流程，提升用戶體驗。

4 試驗

4.1 試驗準備

本文針對設計方案的應用效果進行了詳細分析。研究對象是2021年1月—2024年6月某地區電力營銷管理信息平臺用戶端的購電數據，這些數據詳細記錄了企業的電力使用情況，包括用電量、用電時間和用電頻率等關鍵指標。將這些數據作為試驗數據集，采用數據挖掘技術，深入解析這些企業的電力使用行為特征。每戶數據約300條，用戶端用電行為屬性見表1。

檢查并處理用戶端數據中的缺失值、異常值（例如不合理的極大或極小購電量）和重復記錄。缺失值可以采用均值填充方法進行填補；異常值可以根據業務邏輯進行剔除或修正。鑒于不同特征的數值范圍和量綱差異較大，為便于后續分析，需要對數據進行標準化處理，使所有特征處于同一尺度上。

基于業務理解和初步數據分析，篩選出對購電行為影響較大的特征，包括購電量、購電頻率、購電時段分布和電費支付偏好等。進一步處理選定的特征，構造新的特征，包括月度平均購電量、用電高峰時段占比等，以提高模型的預測能力和解釋性。

將決策樹算法作為購電特征分類模型的基礎，將預處理后的數據分為訓練集和測試集，使用訓練集數據訓練決策樹模型，并采用交叉驗證等方法調整模型參數，以避免過擬合。利用測試集數據評估模型的性能，保證模型具有良好的泛化能力。

基于馬氏距離，計算所有用戶間的相似度矩陣。采用聚類算法對用戶進行分組，使同一組內的用戶具有相似的購電行為模式。分析各用戶群體的購電行為特征，總結其購電偏好，例如購電時段偏好、電費支付偏好和用電量變化趨勢等。

為保證試驗結果的可靠性和穩定性，多次重復試驗并驗證結果的一致性。同時，采用不同的數據集劃分策略或模型參數進行交叉驗證，以評估模型的魯棒性和泛化能力。

4.2 試驗結果與分析

以用戶偏好聚類效果為試驗評估指標，評估經聚類分析得到的用戶偏好群組是否具有明確的區分度和代表性，即群組內的用戶是否具有相似的購電行為偏好。用戶偏好聚類結果見表2。

對電力營銷管理信息平臺用戶端購電行為數據進行聚類分析后，本文將用戶劃分為5個群組，每個群組在各方面均具有顯著的特征差異。

群組1的用戶購電量相對較低，購電頻率穩定，主要集中在晚上高峰時段，是典型的居民用電模式。群組2的用戶購電量較高，購電頻率也較高，主要集中在白天時段，這可能反映了工業或商業用戶的用電特點。群組3的用戶購電量適中，購電頻率穩定，購電時段全天均勻分布，可能代表了一類多樣化的用戶群體。群組4的用戶購電量較低，購電頻率極低，主要集中在凌晨時段，這可能與某些特殊行業或用電習慣有關。群組5的用戶購電量較高，購電頻率極高，主要集中在早上時段，可能反映了某些特定行業或群體的用電習慣。

由試驗結果可知，本文電力營銷管理信息平臺用戶端購電行為偏好挖掘方法能夠有效區分具有不同購電行為偏好的用戶群體，并且每個群組內的用戶均表現出相似的購電行為模式。因此，可以認為由本文方法得到的用戶偏好群組具有明確的區分度和代表性。

5 結語

本文電力營銷管理信息平臺用戶端購電行為偏好挖掘方法揭示了用戶用電行為的深層次規律，為電力企業的精準營銷和服務優化提供了有力的數據支撐。實施該方法，電力企業不僅能夠精準把握用戶需求，還能根據市場變化及時調整營銷策略，提升客戶滿意度和忠誠度。然而，本文方法仍然存在某些不足。電力數據的復雜性和多樣性使數據分析的精度和效率面臨挑戰，需要持續優化算法和模型，提高數據處理的準確性和效率，為電力企業提供更精準、高效的數據支持。

參考文獻

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