電力營銷中的數字化技術創新應用

摘要：文章深入探討了電力營銷領域中數字化技術的創新應用，首先闡述了數字化技術在電力營銷中的重要意義，然后詳細分析了包括大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等多種數字化技術在電力客戶細分、需求預測、服務優化、電價制定和營銷渠道拓展等方面的應用現狀以及創新模式和面臨的挑戰，同時也相應地提出了發展的策略，希望可以促進電力營銷的高效化、智能化和精準化的發展。

關鍵詞：電力營銷；數字化技術；創新應用；智能電網

隨著全球數字化進程的加速，電力行業正經歷著深刻的變革，而電力營銷作為電力企業與用戶之間的重要橋梁，在滿足用戶電力需求和提升企業經濟效益方面發揮著關鍵的作用。傳統電力營銷模式在效率、精準度和用戶體驗等方面逐漸暴露出不足，而數字化技術的飛速發展為電力營銷帶來了新的機遇，因此，通過創新應用這些數字化技術，電力企業能夠更好地適應市場的變化，以提高自身的營銷水平，并增強競爭能力。

一、電力營銷中數字化技術應用的重要意義

（一）提高營銷效率

在當今數字化時代，數字化技術對提升電力營銷效率至關重要，能促使電力業務流程向自動化和信息化發展。如在線客服系統可迅速回應客戶咨詢，大幅削減人工處理時長；電子繳費平臺使繳費流程更簡便，為用戶和企業節約大量時間成本。

（二）提升精準營銷能力

通過深入挖掘海量數據，企業可全面掌握用戶用電習慣和消費偏好等信息，據此精準細分用戶，針對不同類型用戶特點和需求精心制定個性化營銷方案，這種有的放矢的策略能更有效觸達用戶，顯著提高營銷效果，增強企業競爭力。

（三）改善用戶體驗

通過數字化技術構建的智能電力服務平臺，用戶可接收停電通知、查詢電量信息，便于及時掌握用電情況和停電安排，合理規劃用電行為。同時，物聯網設備監控可實時監測電力設備狀態，故障時技術人員能及時發現并解決問題，減少電力故障給用戶帶來的不便，提升用戶滿意度。

（四）優化資源配置

借助大數據分析和智能算法等數字化技術，電力企業可全面深入分析大量歷史用電數據、不同地區用電特性、各類用戶用電規律及宏觀經濟、季節氣候等因素，得出精準用電需求預測結果，進而科學合理安排發電環節機組啟停和發電功率、輸電環節線路負載分配、配電環節電力配送路徑和容量等資源，有效避免資源過度配置或不足，降低發電、輸電和配電運營成本，顯著提高電力資源利用效率。

二、電力營銷中數字化技術的應用現狀

（一）大數據在電力營銷中的應用

電力企業收集大量用戶數據，包括基本信息（如地址、用戶類型等）、用電數據（用電量、用電時間等）和繳費數據（繳費方式、繳費及時性等）。通過大數據分析技術，可將用戶劃分為居民、商業、工業等類別，并細分出高耗能、低谷用電等用戶，為各用戶群體繪制詳細畫像，分析其行為特征和需求特點。此外，基于歷史用電數據及天氣、季節、經濟發展數據等影響因素，運用大數據時間序列分析和回歸分析等方法，可預測短期（小時、天）和長期（月、年）用電需求，有助于電力企業合理安排發電計劃和電力調度，避免電力供應不足或過剩。

（二）人工智能在電力營銷中的應用

人工智能在電力營銷中的應用具有重要的意義。其中，由人工智能驅動的客服系統能夠自動回答用戶常見問題，像電費查詢和停電咨詢之類的問題都能得到有效處理。自然語言處理技術的應用，使客服系統可以準確地理解用戶的問題并給出精準的答案，該客服系統能提供24小時不間斷的服務，這就極大地提升了客戶服務的效率，讓用戶在任何時間都能得到及時的回應和幫助，從而有效地改善了用戶的體驗。此外，電力企業通過借助機器學習算法，可以對市場的供需關系、發電成本、政策因素等影響電價的要素進行深入的分析，通過這種分析，電力企業可以預測電價的波動趨勢，而對于電力企業而言，這些預測結果為其制定合理的電價策略提供了關鍵的依據。另外，對于用戶來說，依據電價波動的趨勢合理地安排用電的時間也成了可能，從而實現降低用電成本的目的，這就進一步提高了用戶對電力營銷服務的滿意度，并促進了電力市場的穩定發展。

（三）物聯網在電力營銷中的應用

智能電表作為物聯網在電力領域至關重要的應用終端，具備實時采集用戶用電數據的能力，隨后將這些數據傳輸至電力企業的管理系統。這一過程使得電力企業能夠及時準確地掌握用戶的用電情況，從而為后續的營銷分析和決策提供了有力的數據支持。同時，智能家居設備的廣泛普及為電力營銷創造了新機遇，電力企業可與智能家居廠商展開合作，獲取智能家居設備的用電數據，基于這些數據電力企業能夠為用戶制定更具個性化的節能建議和電力套餐。

（四）區塊鏈在電力營銷中的應用

在分布式能源交易場景中，區塊鏈技術有著重要的作用，它能保障電力交易的透明性、安全性與不可篡改性。電力企業通過構建分布式賬本詳細記錄電力生產、傳輸和交易信息，如此一來，各個參與者都能實時查詢到交易的狀態，使交易的過程清晰透明。在結算環節，區塊鏈智能合約也可以自動執行交易結算的規定，極大地提高了結算的效率，并且能夠有效地降低信用的風險，讓交易結算更加地準確和迅速。除此之外，電力營銷包含大量用戶敏感信息，而區塊鏈的加密技術就可以對這些用戶的數據進行加密存儲，確保只有獲得授權的用戶和企業內部人員才有權訪問，而且區塊鏈去中心化這一特性，能夠避免數據被單一節點篡改，從而為用戶的數據安全和隱私筑牢堅固防線，以確保用戶信息的安全性。

三、電力營銷中數字化技術的創新應用模式

（一）大數據與人工智能融合的需求響應模式

在電力營銷領域，大數據與人工智能融合的需求響應模式包括動態定價策略和個性化需求響應方案。動態定價策略方面，電力企業結合大數據分析獲取的用戶用電需求彈性和人工智能預測的市場供需變化，制定更靈活的動態電價策略。實際操作中，用電高峰時適當提價促使高耗能用戶減用電，避免電力供應緊張；用電低谷時降價吸引用戶增用電，實現電力負荷優化調整，保障電力系統穩定運行。個性化需求響應方案方面，借助大數據構建用戶畫像和人工智能推薦算法，電力企業針對不同類型用戶制定個性化方案。商業用戶可獲節能設備推薦和用電時間調整建議，保障經營同時降成本；居民用戶可獲智能電器定時控制等方案，合理安排用電時間，降低電費支出，提升滿意度，提高電力資源利用效率，促進電力營銷精準高效發展。

（二）物聯網與大數據協同的電力設備全生命周期管理模式

物聯網與大數據協同構建的電力設備全生命周期管理模式，全面覆蓋設備選型與安裝、運行與維護這兩個關鍵階段。在設備選型與安裝階段，電力企業著手進行電力設備選型時，充分利用大數據對不同設備在性能、可靠性及成本方面的數據展開深度剖析。同時，緊密結合物聯網傳感器所監測到的設備安裝環境數據，其中涵蓋溫度、濕度、空間限制等關鍵信息。憑借大數據分析結果與物聯網監測數據的綜合考量，精準選出最為適配的設備型號。而在安裝環節，物聯網傳感器實時發揮監測效能，針對設備安裝質量，聚焦于安裝角度、連接牢固程度等關鍵參數進行嚴密監測，并及時將相關數據反饋至電力企業，有力確保設備安裝嚴格契合標準，為設備后續穩定運行筑牢根基。進入運行與維護階段，電力企業借助物聯網持續采集設備運行數據，如設備能耗、溫度波動、振動狀況等信息。隨后運用大數據對這些數據進行深入分析，進而精確預測設備故障概率與剩余使用壽命。依據預測成果，電力企業提前精心規劃設備維護與更換計劃。這種具有前瞻性的規劃安排，一方面有效降低設備故障率，避免因設備突發故障引發電力供應中斷或其他安全隱患。另一方面延長設備使用壽命，減少設備頻繁更換所致成本增加。由此，顯著提升電力系統可靠性與穩定性，切實保障電力供應的持續性與質量，最終有效滿足社會對電力的穩定需求，有力確保各類用電場景免受電力設備故障影響。

（三）區塊鏈與人工智能結合的電力市場信用評估模式

區塊鏈與人工智能深度融合構建的電力市場信用評估模式主要由信用評估模型構建和信用激勵與懲罰機制兩大部分構成。

在信用評估模型構建環節，電力企業能夠借助先進的人工智能算法，全面深入地剖析與電力相關的各類歷史交易數據、用電行為數據以及繳費記錄等多維度信息，從中精準提取出與信用緊密相關的關鍵特征。同時，憑借區塊鏈技術所記錄的交易數據具有不可篡改的特性，有力地保證了數據的高度真實性，這些豐富且真實的數據信息共同成為信用評估的核心依據。電力企業巧妙地將兩者有機融合，從而構建出科學合理的信用評估模型，以此實現對市場參與者信用狀況的精準評分，為后續的信用管理提供可靠的數據支持。

在信用激勵與懲罰機制方面，電力企業依據信用評估所獲得的結果，借助區塊鏈智能合約自動高效地執行相應的信用激勵和懲罰措施。對于信用良好的市場參與者，電力企業給予如電價優惠和優先交易等獎勵措施。電價優惠可直接降低其用電成本，為其帶來切實的經濟利益；優先交易則能確保其在電力交易市場中占據優勢地位，獲取更多的交易機會。而對于信用較差的參與者，電力企業通過提高電價和限制交易額度等懲罰手段促使其積極改進。提高電價會增加其用電成本，從而引起其對信用問題的高度重視；限制交易額度則能有效避免其不良信用行為對電力市場造成更大的負面影響。通過這種嚴謹且有效的方式，電力企業能夠有力地規范電力市場秩序，有效規避因信用問題引發的市場混亂局面，積極促進電力市場朝著健康、有序的方向蓬勃發展，切實保障電力交易的公平、公正與高效進行，最終顯著提高整個電力市場的運行效率和穩定性，為電力行業的可持續發展奠定堅實基礎。

四、電力營銷中數字化技術創新應用面臨的挑戰

（一）技術融合難度大

不同的數字化技術各具特點和技術架構。比如大數據技術專注于數據存儲和分析，有獨特的存儲模式和分析邏輯，人工智能建立在復雜的算法模型之上，這些模型在設計以及訓練和優化上要求嚴格。而物聯網則關聯著眾多的硬件設備和通信協議，硬件規格多樣，通信協議標準也各異，區塊鏈則重視分布式賬本和加密技術，其賬本結構和加密方式復雜。電力企業在把這些技術融合應用時，接口的兼容性是一大挑戰，不同技術接口的標準不同，而他們的數據格式也需要統一，否則就無法進行交互。

（二）數據質量與安全問題

電力營銷數據的來源極為廣泛，其中包含了用戶手動輸入的數據，此類數據由于依賴用戶的自主填寫，可能存在著各種問題。比如用戶在注冊信息的環節，可能因為疏忽或其他原因填錯聯系方式，這會致使電力企業無法及時向用戶傳達停電通知和電費提醒等重要的信息，進而影響用戶的體驗和企業的運營效率。智能電表采集的數據雖然相對客觀，但也可能受到設備故障和通信干擾等因素影響，導致數據的不準確或丟失，使電力企業無法準確地掌握用戶用電情況。第三方平臺共享的數據同樣也存在著隱患，由于不同平臺的數據標準和質量參差不齊，所以在共享過程中電力企業可能引入不完整或不一致的數據。在安全方面，隨著數字化技術在電力營銷領域的廣泛應用，數據面臨的安全威脅日益嚴峻，網絡攻擊的形式多樣，包括惡意軟件入侵和分布式拒絕服務攻擊等。黑客一旦成功攻擊電力企業的數據庫，就可能竊取用戶的用電信息和繳費信息等隱私數據，這些數據若被非法利用，就會給用戶帶來騷擾和詐騙等風險。同時黑客還有可能篡改電力交易記錄，這會給整個電力營銷體系帶來巨大損失。

（三）人才短缺

數字化技術在電力營銷中的創新應用對人才素質有著特殊要求，需要的是既精通電力專業知識又熟練掌握數字化技術的復合型人才，然而當下電力行業面臨著這類人才短缺的困境。一方面，傳統的電力從業人員長期專注于電力系統的運行和維護等業務，他們在電力專業領域經驗豐富，但對數字化技術的理解和掌握程度不足，他們往往缺乏與數字化技術相關的知識和技能，以至于難以將這些技術與電力營銷業務有機結合。另一方面，計算機等相關專業人員雖然擅長數字化技術，但對電力營銷業務不夠熟悉，他們不了解電力市場的運行規律和電力用戶的需求特點以及電力營銷的業務流程，所以在應用數字化技術解決電力營銷問題時，容易出現與實際業務脫節的情況，從而導致在技術應用和業務創新過程中缺乏有效的人才支持。

（四）用戶接受度與意識問題

在電力營銷數字化轉型過程中，用戶的接受度與意識問題較為突出。部分用戶對數字化電力營銷服務的接受程度較低，他們長期習慣傳統的電力業務辦理模式，這種固有習慣使得他們對新的數字化服務方式存在抵觸心理。像老年用戶群體，由于年齡和知識結構等因素，在面對在線繳費和智能電表等新技術時，往往因缺乏相關知識和操作經驗而感到困難，這嚴重影響了他們對數字化服務的接受度。同時，用戶對于數據共享和隱私保護的意識呈現出參差不齊的狀態，隨著數字化服務的開展，電力企業需要用戶共享部分數據以優化服務。但一些用戶對數據安全問題高度擔憂，他們擔心個人用電信息在共享過程中被泄露，從而遭受騷擾和詐騙或其他不良影響，因此不愿意配合電力企業使用數字化服務，這對電力營銷數字化的推進形成了阻礙。

五、電力營銷中數字化技術創新應用的發展策略

（一）加強技術研發與融合

加強技術研發與融合對于電力營銷中數字化技術的發展至關重要，這主要體現在建立技術研發聯盟和鼓勵內部創新兩個方面。在建立技術研發聯盟方面，電力企業有必要與高校、科研機構、科技企業等構建合作聯盟，因為高校擁有豐富的理論研究資源和科研人才，科研機構在前沿技術探索方面具有優勢，科技企業則在技術應用和實踐經驗上更為擅長。通過這種聯盟的方式共同開展數字化技術在電力營銷中的應用研究，能夠有效整合各方的資源，比如各方可以針對大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等技術在電力營銷中的融合問題進行聯合攻關，突破接口兼容性和數據格式統一以及算法協同等難題，進而推動如大數據與人工智能融合的電力營銷決策支持系統這類新技術的研發和應用，為電力營銷提供更智能的決策支持。另外，在鼓勵內部創新方面，電力企業要在內部積極營造創新的氛圍，鼓勵員工提出關于數字化技術創新應用的想法和方案，讓每一位員工都成為創新的參與者。

（二）提高數據質量與保障數據安全

提高數據的質量與保障數據的安全，需要電力企業建立完善的數據治理機制和構建多層次的數據安全防護體系。在數據治理機制方面，電力企業要建立涵蓋數據采集規范、數據清洗流程、數據質量評估標準等內容的體系。在數據采集階段應嚴格把控以保證數據的準確性和完整性，對于人工錄入的數據要進行嚴格的格式和內容審核。在數據存儲和使用過程中電力企業需要定期開展質量檢查和清洗工作，將異常數據去除，比如對智能電表采集的數據進行實時校驗，一旦發現數據異常就及時進行處理，從而保障數據質量的可靠，為電力營銷的決策提供準確的依據。同時，電力企業還需要構建多層次的數據安全防護體系，這包括網絡安全防護和數據加密等方面，電力企業要強化自身網絡的安全防護能力，利用防火墻和入侵檢測系統等技術防止外部網絡攻擊。而且對涉及用戶隱私和電力交易等的敏感數據電力企業需要進行加密存儲和傳輸，通過身份認證等手段限制用戶和內部人員的訪問權限。另外，電力企業還要建立安全審計機制，對數據的訪問和修改等操作進行記錄和監控，及時發現和處理數據安全的違規行為，全方位保障電力營銷數據安全。

（三）培養和引進復合型人才

電力企業務必制定極具針對性的人才培養規劃，著重對現有的電力營銷人員開展全面的數字化技術培訓，培訓內容涵蓋大數據分析、人工智能、物聯網、區塊鏈等多個領域的基礎知識以及應用技能，促使員工熟練掌握相關技術。與此同時，積極鼓勵員工踴躍參與各類相關的學術交流活動以及實踐項目，通過與同行的深入交流和實際操作，不斷提升其技術水平與創新能力，使其能夠更好地適應數字化時代電力營銷業務的發展需求。此外，電力企業應大力開展人才引進工作，積極引進具備數字化技術深厚背景的專業人才，例如數據科學家、人工智能工程師、區塊鏈專家等高端人才。在人才引進的進程中，高度注重人才與電力營銷業務的契合度，深入考察其專業技能與業務需求的匹配情況，為引進的人才精心打造良好的職業發展環境，提供具有競爭力的待遇條件，通過這些舉措吸引優秀人才紛紛加入電力營銷創新團隊，為企業的數字化轉型注入強大的人才動力。

（四）增強用戶接受度和意識

電力企業需要定期開展針對用戶的數字化電力營銷服務培訓活動，通過線上線下相結合的方式，向用戶介紹在線繳費、智能電表查詢、電力套餐選擇等數字化服務的操作方法。例如宣傳人員可以制作簡單易懂的操作視頻，在電力企業官方網站和社交媒體平臺上發布，或者在社區設立服務點，現場指導用戶使用數字化服務。另外，電力企業還需要向用戶宣傳電力企業的數據隱私保護政策和措施，讓用戶了解電力企業在數據采集、存儲、使用過程中的安全保障機制，通過提高用戶對數據共享和隱私保護的認識，可以消除用戶的顧慮，并增強用戶對數字化電力營銷服務的信任。

六、結語

數字化技術在電力營銷中的創新應用是電力行業發展的必然趨勢，電力企業通過對數字化技術的創新應用，可以提高自身的電力營銷效率、提升精準營銷能力、改善用戶體驗和優化資源配置，然而在應用過程中電力企業面臨著技術融合、數據質量與安全、人才短缺和用戶接受度等多方面的挑戰，所以電力企業應采取相應的發展策略，加強技術研發與融合、保障數據質量與安全、培養和引進復合型人才和提高用戶接受度，以推動電力營銷數字化技術創新應用的持續發展，實現電力行業的高質量發展和電力市場的繁榮。在未來，隨著數字化技術的不斷進步，電力營銷的模式將更加智能化、個性化和高效化，可以為電力企業和用戶創造出更大的價值。

參考文獻：

[1]楊笛.探索電力營銷服務提升標準化路徑[J].大眾標準化，2024（16）：7-9.

[2]沈子鈺.數字化電力營銷建設管理體系的構建分析[J].中國設備工程，2024（16）：95-97.

[3]陳雪君，楊帆.電力營銷對區域經濟發展的促進作用研究[J].老字號品牌營銷，2024（14）：15-17.

[4]陸偉文.智能配電網在電力營銷的重要性與作用分析[J].中國設備工程，2024（12）：36-38.

[5]尹卿，劉俊嶺，王永利，等.電力營銷管理存在的問題及應對策略分析[J].電氣技術與經濟，2024（06）：241-242.

（作者單位：國網陜西省電力有限公司）