電力營銷中智能電表數據驅動客戶用電行為分析的應用研究

【關鍵詞】智能電表；客戶用電行為；數據驅動；聚類分析；電力營銷

引言

智能電網建設推動電力終端設備智能化升級，智能電表的廣泛部署使電力企業能實時獲取海量、多維、結構化的客戶用電數據，這些數據不僅體現電能消費量，還包含客戶行為、生活模式和負荷變化的動態信息。由于傳統電力營銷靠經驗判斷和人工分析，無法適應多樣、分布式的用電需求，以數據驅動的方式深度分析客戶用電行為是提升營銷效率、優化資源配置、引導客戶節能的重要手段。在此背景下，此文以智能電表數據為核心展開，構建以數據挖掘為中心的客戶行為分析方法體系，探索數據驅動在電力營銷中的應用路徑，提升客戶精細化管理水平，為構建智慧營銷體系提供理論支撐和實踐依據。

一、智能電表數據特征與客戶行為分析框架

（一）智能電表數據特征

電力用戶側的核心感知設備是智能電表，它能夠對電能使用過程進行細粒度采集和持續監控。一般來說，智能電表會以15分鐘、10分鐘甚至更短的時間周期自動記錄用戶用電情況，采集內容不僅包括有功電量，還包含電壓、電流、功率因數、電能質量事件、用電曲線等多維度數據。這些數據不僅具有細粒度、強結構性、廣覆蓋性的明顯特征，還有典型的時間序列特性，季節、天氣、用戶作息、社會活動規律等諸多因素驅動其波動和周期變化，從而呈現出周期性、節律性、突發性等多樣行為特征。在實際應用里，原始數據常存在采集異常、通信故障之類的問題，導致數據缺失、畸變或者異常點增多，因此，開展客戶用電行為建模之前必須進行嚴謹的數據預處理：通過插值法、均值填補等方式處理缺失值；運用統計學方法或機器學習算法識別、剔除異常值；采用歸一化方法提升不同維度數據的可比性；執行時間對齊操作確保多源數據在時間維度上的一致性。這樣不僅能大幅提升數據質量和建模效果，還筑牢了后續行為識別、特征提取、模式分析的數據基礎，為電力營銷策略實施提供精細化的數據支撐[1]。

（二）客戶行為分析技術路徑

智能電表數據里蘊含著的客戶用電行為信息需要充分挖掘。文章構建了以數據驅動為核心的客戶行為分析技術路徑，其中特征提取、聚類建模、行為畫像這三個環節是核心。在特征提取階段，先解析客戶日負荷曲線，從而提取出峰谷差值、負荷因子、用電波動率、最大負荷時刻這些反映用電規律的關鍵指標，以構建有代表性的時序統計特征集合。聚類建模環節引入K均值聚類算法和基于密度的帶有噪聲的空間聚類算法這些主流無監督學習算法來聚類劃分用電特征相似的用戶，進而揭示客戶行為模式的自然分布特征，要做多輪聚類實驗和輪廓系數評估才能使聚類結果穩定性和解釋性強[2]。行為畫像階段將聚類標簽和特征指標相結合，構建出“高峰集中型”“波動敏感型”“夜間高耗型”這些行為畫像類別，從而形成不同用戶群體的多維識別體系。這種畫像方式能反映客戶當前用電行為狀態，方便電力企業給不同客戶提供精準營銷服務，推薦適配的電價機制、設計節能激勵措施以及引導需求側響應，以實現客戶管理科學化、營銷策略差異化。

二、客戶用電行為的典型模式分析

（一）穩定型客戶

有一類用電行為極具規律性和可預測性的用戶被稱為穩定型客戶，這類用戶的用電行為通常表現為每日負荷曲線平穩、峰谷差值小、波動率低且變化趨勢緩慢。在長期居住的居民用戶群體中，這類客戶占多數，通常是老年家庭、非外出工作人口、生活作息規律的個體。他們的用電時間安排固定，且多集中在早晚用餐和晚間休息時段，整體負荷水平隨季節變化也比較緩和[3]。智能電表記錄的日曲線顯示，穩定型客戶一天的負荷在比較穩定的區間內，尖峰負荷不明顯且電量波動性指標值比其他客戶群體低很多。這種穩定特性使得相關企業可以設定時段優惠電價或者階梯電價，以引導客戶依據既有用電習慣進一步優化用能結構，達到節能和降低成本的雙重效益。此外，這類客戶對突發事件響應遲緩，電力企業宜采用自動化通知和主動服務介入的方式提供電力保障，在惡劣天氣或者計劃檢修期間提前通知以確保其基本生活用能不受影響。電力企業制定精細化服務策略時，穩定型客戶能成為負荷預測模型的重要數據源，提高整體電網運行調度的精準性和穩定性。穩定型客戶日負荷曲線如圖1所示。

由圖1可知，在24 h時間內，每個時間段用電負荷量都呈現一定變化。從波峰看，一個位于早上6到7點之間，另一個位于19點左右。但是從整體的用電負荷看，呈現出一定的穩定性，在兩個波峰用電時間點外，其余時間點的用電荷載量處于相對穩定的狀態。

（二）高峰集中型客戶

存在一類客戶叫高峰集中型客戶，其用電負荷在一個或多個固定時段集中得很明顯，“雙峰”或者“單峰”結構在其用電負荷上呈現得很顯著。上班族家庭、企事業辦公單位以及教育機構中這種客戶很常見，日常工作和生活節奏對這類客戶的用電行為影響非常大。早間起居時段和晚間回家后時段往往是負荷峰值出現的時候，午間和深夜時負荷就相對較低。智能電表數據顯示，這類客戶每天的負荷曲線在時間上的聚集特征特別強烈，峰谷差距很大，能耗集中程度很高，用電行為很容易識別。在這種模式下，高峰電價對客戶的影響比較大，價格信號很容易引導客戶調整用電方式。電力企業采用需求側管理策略，實行峰時電價提高、谷時給予獎勵等動態定價機制，可以引導這類客戶把像熱水器、空調、電動汽車充電這些可調節負荷中的一部分轉移到非高峰時段，像延時操作等，這么做能有效減輕電網高峰時段的負荷壓力。而且這類用戶峰值集中，在負荷預測中常是關鍵影響因素，對他們的用電行為進行動態監測并建模，可以優化區域負荷曲線形態，給電網規劃和負載均衡調度提供科學依據[4]。

（三）異常波動型客戶

異常波動型客戶有個顯著特征，即其用電負荷曲線會頻繁且無規律地劇烈變化，突發性短時高負荷運行和長時間低負荷運行狀態均存在，整體用電模式結構不穩定且難以預測。在用戶生產周期不確定的小型工商業、季節性經營的單位或者是臨時租住群體中常見這類客戶。外部因素如訂單變化、市場需求波動、臨時活動安排等對他們用電行為的驅動性很強，這使得他們的負荷在時空上有很高的不可控性[5]，從數據分析來看，這個群體用電曲線的波動率指標比其他類型客戶明顯要高且常密集出現異常點，這對傳統負荷預測模型帶來不小的挑戰。電力企業要加強對這類客戶用電的實時監測，通過設定閾值和動態分析自動識別異常行為，及時預警并采取遠程診斷、用電指導或者實地檢查等措施，防止電力安全事件發生。同時，也能給這個群體提供定制化能效管理服務，幫助他們弄清楚能耗異常的原因，優化負荷管理策略，逐步引導他們用電模式變得更穩定更節能，提升整個電力系統運行的韌性。

三、數據驅動的電力營銷應用策略

（一）精準化營銷策略制定

數據驅動的電力營銷體系里，精準化營銷策略的關鍵是借助智能電表數據，挖掘客戶用電行為差異并開展針對性的服務和管理。聚類分析與行為畫像技術能把客戶分成高峰集中型、穩定型、異常波動型等多個典型群體，從而給電力企業提供細分市場的依據[6]。高峰集中型客戶負荷集中在早晚高峰時段且時段用能規律明顯，電力企業可推廣峰谷電價機制并設置合理價格杠桿，引導他們把電熱水器、空調、充電設備等可調節負荷延至谷時運行，從而平衡整體負荷曲線并減輕電網高峰壓力；穩定型客戶用電負荷變化慢且可預測性強，因此電力企業可推薦階梯電量定價方案，鼓勵他們在穩定用能時合理分配電量結構，從而提高電能使用效率；中小企業客戶用電行為波動大，電力企業可引入智能能效管理服務并部署負荷監測終端和數據分析平臺，提供能耗診斷、成本核算、節能建議等綜合服務來幫他們理性規劃設備啟停和能耗配置，進而降低運行成本。精準化營銷既能提升客戶滿意度和用戶黏性，又助力電力企業優化資源配置，減少營銷資源無效投入，從而推動從傳統粗放型管理向精細化、智能化服務模式轉型升級。精準化營銷策略制定流程如圖2所示。

（二）客戶行為預測與負荷調控

電力系統主動調控和智能響應關鍵得靠客戶行為預測這一技術手段，智能電表能提供高頻、多維用電數據，電力企業可以用時間序列建模方法構建客戶個體或者群體的負荷預測模型，像自回歸積分滑動平均模型、季節性指數平滑模型以及近年廣泛應用的長短期記憶網絡等深度學習模型都是常用的，這些模型能找出客戶不同尺度下用電行為規律，抓住日周期、周周期和季節性變化特征，從而對短期和中長期負荷動態預測，在需求響應策略推動下，客戶行為預測結果能作為調度決策的輸入條件[7]，這樣就能提前識別區域負荷峰值并設計出調控預案，通過合理調節價格機制或者發布需求響應信號，讓客戶在預測高負荷時段主動錯峰、避峰用電，進而提升配電網運行的安全裕度和彈性空間。客戶行為預測還可用于電力交易平臺以輔助負荷申報、合同制定和市場競價，從而提高交易合理性和電能供需匹配效率，在應對高溫、電力緊張等突發事件時，負荷預測模型能為提前預警和資源調配提供支撐，避免因預測不足導致供需失衡甚至局部電力中斷。電力營銷把客戶行為預測當作延伸工具，并且其還是推動智能電網運行協同化、數字化的核心基礎[8]。

（三）風險識別與異常檢測

現代電力營銷管理中，風險識別和異常檢測對保障電網運行安全、提升客戶服務質量十分重要，傳統依靠人工巡檢和被動投訴反饋的方式響應慢、覆蓋有限，難以及時發現潛在風險。智能電表采集的大數據資源結合聚類分析結果、歷史行為模型，可7×24小時實時監測客戶用電行為，自動識別出明顯偏離常規模式的行為特征，非營業時段用電負荷持續異常升高，或者用電曲線突發性波動且持續超過正常范圍時，系統會自動觸發預警信息，將可能的非法接電、線路接觸不良、電器損壞等問題快速反饋給運維人員，以減少供電事故隱患。針對設備層面功率因數異常、電壓波動過大、電流失衡等技術參數變化也能構建多維指標閾值模型，一旦超限便標記為風險客戶再進一步核查干預。在營銷管理方面，能夠識別竊電行為、高損耗線路、高投訴率客戶，有助于精準安排稽查和運維資源，提高管理效率，并且與用戶畫像一起分析用電行為異常，能反映用戶經營狀態變化，如停產、搬遷、用能模式改變等，這對客戶生命周期管理意義重大。電力企業運行保障能力經系統化風險識別得以提升，從而為全面、動態、智能的客戶管理體系建立奠定堅實基礎，這體現出數據驅動在風險防控中的核心作用。

結語

以智能電表數據為基礎構建起客戶用電行為分析框架，采用聚類算法識別典型用電模式，進而提出差異化營銷策略與用電風險預警機制。研究結果顯示，智能電表數據驅動的客戶行為分析提升了電力企業服務能力，并提供了智能電網精準營銷的技術路徑。日后要繼續深化數據挖掘技術的應用以促使客戶側數據價值達到最大，助力構建高效、靈活、智能的電力營銷體系。

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