大數據分析在國網供電公司電費電價精準管理中的應用

在能源數字化轉型步伐加快的大環境下，供電公司傳統的電費電價管理模式正面臨著效率低下和精準度欠缺的挑戰。

在電力數據規模爆炸式發展的背景下，大數據分析以其強大的數據處理和價值挖掘能力成為打破管理瓶頸的核心技術。通過對數據內涵的深入分析，大數據分析既可以優化供電公司的運營管理又可以促進能源服務的升級，對于提高電力行業的整體效益至關重要。

大數據分析在國網供電公司電費電價精準管理中的應用價值

大數據分析給國網供電公司電費電價精準管理帶來了空前的變革機遇。在資源優化配置中，大數據分析可以將電網運行數據、用戶用電數據以及其他多源信息進行融合，從而實現對電力資源的精準配置。以某省級供電公司為例，該公司通過收集轄區內近5年的日用電量、氣象數據、產業用電結構等信息，運用深度學習算法構建負荷預測模型。通過實際應用的檢驗，這一模型成功地將短期負荷的預測精度提高到了97.5%。依據精確的電力負荷預測，該公司在夏季電力需求高峰即將到來之前就提前完成了對預計負荷增長超過25%的工業園區的電網改造工程，不僅保障了區域電力供應的穩定性，還將電網設備利用率從70%提高至82%，年節約運維成本達1200萬元。此外，通過對不同時間段和不同地域的電力使用特性進行深入研究，并采用動態無功補償方法，成功減少了1.8個百分點的線路損耗率，從而顯著提高了電網運行效率。

大數據分析在國網供電公司電費電價精準管理中的應用

數據整合建模構建精準管理基石在國家電網所屬的供電所業務系統中的數據分散存儲催生了數據孤島。為攻克這一現有局面，某省供電公司創建了一個采用ETL（Extract-Transform-Load）技術的統一數據中臺，對出自200多個業務系統的結構化、半結構化和非結構化數據做清洗、轉換和加載處理。依靠設定數據質量細則，該公司修正了大約3%的錯誤數據，補充了5%的缺失數據，將數據的一致性提升至98.5%，結合星型與雪花兩種模型，打造出電費電價方面的專題數據倉庫，把用電的記錄、繳費信息和設備參數的維度表與用戶ID建立起關聯，構建多維的數據集合。依靠Hadoop與Spark分布式計算框架對PB級數據實現有效處理，讓數據查詢響應時長從一開始的分鐘級別降至秒級。為檢驗數據整合建模的有效性，該公司把10萬戶居民用戶和1萬戶工商業用戶選為試點對象，通過仔細分析整合后的相關數據，發覺某工業園區出現了三相不平衡現象，這讓線損率攀升至12%，遠超行業的平均基準。為此，公司實施電網結構優化舉措，進行負荷分布的調配，歷經三個月，將線損率降至8%，每年預計減少電量損耗達1200萬千瓦時左右，其經濟效益折合為600萬元。

預測用電趨勢優化電價動態調整用電趨勢預測對電價動態調整起到核心性作用。國網某供電公司利用由LSTM（長短期記憶網絡）和Transformer構成的混合神經網絡模型，以過去5年的日用電量、氣象條件、節假日、經濟指標等數據開展訓練，用15個特征維度搭建起模型輸入層，依靠128個神經元隱藏層進行加工，最終輸出未來七天的用電預測數值。在開展實地測試后，該預測模型針對短期電力使用預測的平均絕對誤差率限制在2.8%以下，而針對1—12個月的中長期預測誤差率也維持在5%以下的水平。以精準用電預測為基礎，公司采取峰谷電價階梯動態的調整策略。在夏季用電的高峰期，對峰時段電價上調20%，谷時段電價下調15%。借助對大數據的深度剖析，該公司察覺到某大型制造業在電價調整后，自主將部分生產環節移至低谷階段，導致該大型制造業高峰時段用電量減少35個百分點，電力的消耗增加了40個百分點，每月公司電費的支出下降了15萬元，且公司整體的負荷曲線達到了更平穩的狀態，從而將電網調峰面臨的壓力降低了25%。基于新能源接入引起的用電波動情形，公司把分布式光伏和風力發電實時數據加以綜合，構建起了新能源消納預測模型。

勾勒用戶畫像實現精準服務營銷用戶畫像對精準服務營銷意義非凡。國網某市級供電公司運用聚類算法及關聯規則挖掘技術，以用戶基本信息、用電行為、繳費記錄、設備參數等100多個維度為切入點，為120萬用戶勾勒出全方位的畫像，借助K-Means聚類算法把用戶劃分成高耗能企業、一般工商業主體、高收入家庭和普通居民等8個類別。公司把高耗能企業用戶列為研究對象，通過對他們用電數據的分析，發現某鋼鐵企業電弧爐運行期間電能利用率不理想，就特地為其量身制訂了一套設備改造計劃，涉及生產計劃調整與分時電價優化等方面的綜合節能方案，從而將該企業月度所消耗的電量下降了120萬千瓦時，減少電費80萬元，設備的使用壽命也延長了20%。對普通居民用戶則進行關聯規則的挖掘分析，使用陳舊空調的住戶用電量普遍偏大，因此，該公司一方面推行“空調以舊換新”補貼活動，另一方面開展智能溫控設備安裝業務，在此次活動舉辦期間，參與該活動的用戶有2萬戶，每戶每月平均用電量降低了兩成，而公司的用戶滿意度也高達95%。同時，公司通過對用戶畫像進行分析，精確地篩選出1.5萬潛在高價值的客戶，并針對此類用戶實施專屬電力套餐推廣活動，實現了30%的轉化率，切實提高了公司在市場中的競爭力。

監測異常數據強化電費風險防控對異常數據進行監控是防范電費回收風險的一道重要防線。國網的一家供電公司開發了一個基于機器學習技術的異常檢測系統，該系統結合了IsolationForest（孤立森林）算法和One-ClassSVM（單類支持向量機）技術，能夠實時監控電費計算、抄表數據和繳費記錄。該系統共設定30余項監測指標，其中包括用電量突變、電費異常波動和連續欠費。例如，系統在實踐中能成功地識別出“竊電”異常情況。通過對某居民用戶用電數據進行分析，系統監測到該居民用戶晚與周圍用戶的用電方式有明顯不同，并進一步查證實該用戶私改電表竊電。從出現異常數據到發出預警，該系統僅需15分鐘，與傳統的人工巡檢方式相比，效率提高了超過90%。對于電費回收的風險管理，該系統通過分析用戶的歷史繳費記錄、信用歷史以及用電行為等12個不同維度的數據，成功地構建了一個用戶信用評分模型，把用戶劃分為高、中、低三個風險等級，對風險較大的用戶事先進行預付費提醒、信用預警和限制用電。在實施這項風險管理措施后，高風險用戶的欠費回收率從60%提高至85%，有效降低了電費壞賬風險，每年減少經濟損失約1000萬元。同時，該系統通過定期復盤分析歷史異常數據，不斷優化監測規則與模型參數，提高異常數據監測精度與效果。

作者單位：國網江蘇省電力有限公司鹽城供電分公司