電力營(yíng)銷中智能電表數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)客戶用電行為分析的應(yīng)用研究

【關(guān)鍵詞】智能電表；客戶用電行為；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；聚類分析；電力營(yíng)銷

引言

智能電網(wǎng)建設(shè)推動(dòng)電力終端設(shè)備智能化升級(jí)，智能電表的廣泛部署使電力企業(yè)能實(shí)時(shí)獲取海量、多維、結(jié)構(gòu)化的客戶用電數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅體現(xiàn)電能消費(fèi)量，還包含客戶行為、生活模式和負(fù)荷變化的動(dòng)態(tài)信息。由于傳統(tǒng)電力營(yíng)銷靠經(jīng)驗(yàn)判斷和人工分析，無(wú)法適應(yīng)多樣、分布式的用電需求，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式深度分析客戶用電行為是提升營(yíng)銷效率、優(yōu)化資源配置、引導(dǎo)客戶節(jié)能的重要手段。在此背景下，此文以智能電表數(shù)據(jù)為核心展開，構(gòu)建以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹行牡目蛻粜袨榉治龇椒w系，探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在電力營(yíng)銷中的應(yīng)用路徑，提升客戶精細(xì)化管理水平，為構(gòu)建智慧營(yíng)銷體系提供理論支撐和實(shí)踐依據(jù)。

一、智能電表數(shù)據(jù)特征與客戶行為分析框架

（一）智能電表數(shù)據(jù)特征

電力用戶側(cè)的核心感知設(shè)備是智能電表，它能夠?qū)﹄娔苁褂眠^(guò)程進(jìn)行細(xì)粒度采集和持續(xù)監(jiān)控。一般來(lái)說(shuō)，智能電表會(huì)以15分鐘、10分鐘甚至更短的時(shí)間周期自動(dòng)記錄用戶用電情況，采集內(nèi)容不僅包括有功電量，還包含電壓、電流、功率因數(shù)、電能質(zhì)量事件、用電曲線等多維度數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅具有細(xì)粒度、強(qiáng)結(jié)構(gòu)性、廣覆蓋性的明顯特征，還有典型的時(shí)間序列特性，季節(jié)、天氣、用戶作息、社會(huì)活動(dòng)規(guī)律等諸多因素驅(qū)動(dòng)其波動(dòng)和周期變化，從而呈現(xiàn)出周期性、節(jié)律性、突發(fā)性等多樣行為特征。在實(shí)際應(yīng)用里，原始數(shù)據(jù)常存在采集異常、通信故障之類的問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失、畸變或者異常點(diǎn)增多，因此，開展客戶用電行為建模之前必須進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理：通過(guò)插值法、均值填補(bǔ)等方式處理缺失值；運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別、剔除異常值；采用歸一化方法提升不同維度數(shù)據(jù)的可比性；執(zhí)行時(shí)間對(duì)齊操作確保多源數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上的一致性。這樣不僅能大幅提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和建模效果，還筑牢了后續(xù)行為識(shí)別、特征提取、模式分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為電力營(yíng)銷策略實(shí)施提供精細(xì)化的數(shù)據(jù)支撐[1]。

（二）客戶行為分析技術(shù)路徑

智能電表數(shù)據(jù)里蘊(yùn)含著的客戶用電行為信息需要充分挖掘。文章構(gòu)建了以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的客戶行為分析技術(shù)路徑，其中特征提取、聚類建模、行為畫像這三個(gè)環(huán)節(jié)是核心。在特征提取階段，先解析客戶日負(fù)荷曲線，從而提取出峰谷差值、負(fù)荷因子、用電波動(dòng)率、最大負(fù)荷時(shí)刻這些反映用電規(guī)律的關(guān)鍵指標(biāo)，以構(gòu)建有代表性的時(shí)序統(tǒng)計(jì)特征集合。聚類建模環(huán)節(jié)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)聚類劃分用電特征相似的用戶，進(jìn)而揭示客戶行為模式的自然分布特征，要做多輪聚類實(shí)驗(yàn)和輪廓系數(shù)評(píng)估才能使聚類結(jié)果穩(wěn)定性和解釋性強(qiáng)[2]。行為畫像階段將聚類標(biāo)簽和特征指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建出“高峰集中型”“波動(dòng)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(shí)別體系。這種畫像方式能反映客戶當(dāng)前用電行為狀態(tài)，方便電力企業(yè)給不同客戶提供精準(zhǔn)營(yíng)銷服務(wù)，推薦適配的電價(jià)機(jī)制、設(shè)計(jì)節(jié)能激勵(lì)措施以及引導(dǎo)需求側(cè)響應(yīng)，以實(shí)現(xiàn)客戶管理科學(xué)化、營(yíng)銷策略差異化。

二、客戶用電行為的典型模式分析

（一）穩(wěn)定型客戶

有一類用電行為極具規(guī)律性和可預(yù)測(cè)性的用戶被稱為穩(wěn)定型客戶，這類用戶的用電行為通常表現(xiàn)為每日負(fù)荷曲線平穩(wěn)、峰谷差值小、波動(dòng)率低且變化趨勢(shì)緩慢。在長(zhǎng)期居住的居民用戶群體中，這類客戶占多數(shù)，通常是老年家庭、非外出工作人口、生活作息規(guī)律的個(gè)體。他們的用電時(shí)間安排固定，且多集中在早晚用餐和晚間休息時(shí)段，整體負(fù)荷水平隨季節(jié)變化也比較緩和[3]。智能電表記錄的日曲線顯示，穩(wěn)定型客戶一天的負(fù)荷在比較穩(wěn)定的區(qū)間內(nèi)，尖峰負(fù)荷不明顯且電量波動(dòng)性指標(biāo)值比其他客戶群體低很多。這種穩(wěn)定特性使得相關(guān)企業(yè)可以設(shè)定時(shí)段優(yōu)惠電價(jià)或者階梯電價(jià)，以引導(dǎo)客戶依據(jù)既有用電習(xí)慣進(jìn)一步優(yōu)化用能結(jié)構(gòu)，達(dá)到節(jié)能和降低成本的雙重效益。此外，這類客戶對(duì)突發(fā)事件響應(yīng)遲緩，電力企業(yè)宜采用自動(dòng)化通知和主動(dòng)服務(wù)介入的方式提供電力保障，在惡劣天氣或者計(jì)劃?rùn)z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(yè)制定精細(xì)化服務(wù)策略時(shí)，穩(wěn)定型客戶能成為負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的重要數(shù)據(jù)源，提高整體電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度的精準(zhǔn)性和穩(wěn)定性。穩(wěn)定型客戶日負(fù)荷曲線如圖1所示。

由圖1可知，在24 h時(shí)間內(nèi)，每個(gè)時(shí)間段用電負(fù)荷量都呈現(xiàn)一定變化。從波峰看，一個(gè)位于早上6到7點(diǎn)之間，另一個(gè)位于19點(diǎn)左右。但是從整體的用電負(fù)荷看，呈現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性，在兩個(gè)波峰用電時(shí)間點(diǎn)外，其余時(shí)間點(diǎn)的用電荷載量處于相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)。

（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(fù)荷在一個(gè)或多個(gè)固定時(shí)段集中得很明顯，“雙峰”或者“單峰”結(jié)構(gòu)在其用電負(fù)荷上呈現(xiàn)得很顯著。上班族家庭、企事業(yè)辦公單位以及教育機(jī)構(gòu)中這種客戶很常見，日常工作和生活節(jié)奏對(duì)這類客戶的用電行為影響非常大。早間起居時(shí)段和晚間回家后時(shí)段往往是負(fù)荷峰值出現(xiàn)的時(shí)候，午間和深夜時(shí)負(fù)荷就相對(duì)較低。智能電表數(shù)據(jù)顯示，這類客戶每天的負(fù)荷曲線在時(shí)間上的聚集特征特別強(qiáng)烈，峰谷差距很大，能耗集中程度很高，用電行為很容易識(shí)別。在這種模式下，高峰電價(jià)對(duì)客戶的影響比較大，價(jià)格信號(hào)很容易引導(dǎo)客戶調(diào)整用電方式。電力企業(yè)采用需求側(cè)管理策略，實(shí)行峰時(shí)電價(jià)提高、谷時(shí)給予獎(jiǎng)勵(lì)等動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制，可以引導(dǎo)這類客戶把像熱水器、空調(diào)、電動(dòng)汽車充電這些可調(diào)節(jié)負(fù)荷中的一部分轉(zhuǎn)移到非高峰時(shí)段，像延時(shí)操作等，這么做能有效減輕電網(wǎng)高峰時(shí)段的負(fù)荷壓力。而且這類用戶峰值集中，在負(fù)荷預(yù)測(cè)中常是關(guān)鍵影響因素，對(duì)他們的用電行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)并建模，可以優(yōu)化區(qū)域負(fù)荷曲線形態(tài)，給電網(wǎng)規(guī)劃和負(fù)載均衡調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)[4]。

（三）異常波動(dòng)型客戶

異常波動(dòng)型客戶有個(gè)顯著特征，即其用電負(fù)荷曲線會(huì)頻繁且無(wú)規(guī)律地劇烈變化，突發(fā)性短時(shí)高負(fù)荷運(yùn)行和長(zhǎng)時(shí)間低負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)均存在，整體用電模式結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定且難以預(yù)測(cè)。在用戶生產(chǎn)周期不確定的小型工商業(yè)、季節(jié)性經(jīng)營(yíng)的單位或者是臨時(shí)租住群體中常見這類客戶。外部因素如訂單變化、市場(chǎng)需求波動(dòng)、臨時(shí)活動(dòng)安排等對(duì)他們用電行為的驅(qū)動(dòng)性很強(qiáng)，這使得他們的負(fù)荷在時(shí)空上有很高的不可控性[5]，從數(shù)據(jù)分析來(lái)看，這個(gè)群體用電曲線的波動(dòng)率指標(biāo)比其他類型客戶明顯要高且常密集出現(xiàn)異常點(diǎn)，這對(duì)傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型帶來(lái)不小的挑戰(zhàn)。電力企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)這類客戶用電的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)設(shè)定閾值和動(dòng)態(tài)分析自動(dòng)識(shí)別異常行為，及時(shí)預(yù)警并采取遠(yuǎn)程診斷、用電指導(dǎo)或者實(shí)地檢查等措施，防止電力安全事件發(fā)生。同時(shí)，也能給這個(gè)群體提供定制化能效管理服務(wù)，幫助他們弄清楚能耗異常的原因，優(yōu)化負(fù)荷管理策略，逐步引導(dǎo)他們用電模式變得更穩(wěn)定更節(jié)能，提升整個(gè)電力系統(tǒng)運(yùn)行的韌性。

三、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電力營(yíng)銷應(yīng)用策略

（一）精準(zhǔn)化營(yíng)銷策略制定

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電力營(yíng)銷體系里，精準(zhǔn)化營(yíng)銷策略的關(guān)鍵是借助智能電表數(shù)據(jù)，挖掘客戶用電行為差異并開展針對(duì)性的服務(wù)和管理。聚類分析與行為畫像技術(shù)能把客戶分成高峰集中型、穩(wěn)定型、異常波動(dòng)型等多個(gè)典型群體，從而給電力企業(yè)提供細(xì)分市場(chǎng)的依據(jù)[6]。高峰集中型客戶負(fù)荷集中在早晚高峰時(shí)段且時(shí)段用能規(guī)律明顯，電力企業(yè)可推廣峰谷電價(jià)機(jī)制并設(shè)置合理價(jià)格杠桿，引導(dǎo)他們把電熱水器、空調(diào)、充電設(shè)備等可調(diào)節(jié)負(fù)荷延至谷時(shí)運(yùn)行，從而平衡整體負(fù)荷曲線并減輕電網(wǎng)高峰壓力；穩(wěn)定型客戶用電負(fù)荷變化慢且可預(yù)測(cè)性強(qiáng)，因此電力企業(yè)可推薦階梯電量定價(jià)方案，鼓勵(lì)他們?cè)诜€(wěn)定用能時(shí)合理分配電量結(jié)構(gòu)，從而提高電能使用效率；中小企業(yè)客戶用電行為波動(dòng)大，電力企業(yè)可引入智能能效管理服務(wù)并部署負(fù)荷監(jiān)測(cè)終端和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，提供能耗診斷、成本核算、節(jié)能建議等綜合服務(wù)來(lái)幫他們理性規(guī)劃設(shè)備啟停和能耗配置，進(jìn)而降低運(yùn)行成本。精準(zhǔn)化營(yíng)銷既能提升客戶滿意度和用戶黏性，又助力電力企業(yè)優(yōu)化資源配置，減少營(yíng)銷資源無(wú)效投入，從而推動(dòng)從傳統(tǒng)粗放型管理向精細(xì)化、智能化服務(wù)模式轉(zhuǎn)型升級(jí)。精準(zhǔn)化營(yíng)銷策略制定流程如圖2所示。

（二）客戶行為預(yù)測(cè)與負(fù)荷調(diào)控

電力系統(tǒng)主動(dòng)調(diào)控和智能響應(yīng)關(guān)鍵得靠客戶行為預(yù)測(cè)這一技術(shù)手段，智能電表能提供高頻、多維用電數(shù)據(jù)，電力企業(yè)可以用時(shí)間序列建模方法構(gòu)建客戶個(gè)體或者群體的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，像自回歸積分滑動(dòng)平均模型、季節(jié)性指數(shù)平滑模型以及近年廣泛應(yīng)用的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)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(guī)律，抓住日周期、周周期和季節(jié)性變化特征，從而對(duì)短期和中長(zhǎng)期負(fù)荷動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，在需求響應(yīng)策略推動(dòng)下，客戶行為預(yù)測(cè)結(jié)果能作為調(diào)度決策的輸入條件[7]，這樣就能提前識(shí)別區(qū)域負(fù)荷峰值并設(shè)計(jì)出調(diào)控預(yù)案，通過(guò)合理調(diào)節(jié)價(jià)格機(jī)制或者發(fā)布需求響應(yīng)信號(hào)，讓客戶在預(yù)測(cè)高負(fù)荷時(shí)段主動(dòng)錯(cuò)峰、避峰用電，進(jìn)而提升配電網(wǎng)運(yùn)行的安全裕度和彈性空間。客戶行為預(yù)測(cè)還可用于電力交易平臺(tái)以輔助負(fù)荷申報(bào)、合同制定和市場(chǎng)競(jìng)價(jià)，從而提高交易合理性和電能供需匹配效率，在應(yīng)對(duì)高溫、電力緊張等突發(fā)事件時(shí)，負(fù)荷預(yù)測(cè)模型能為提前預(yù)警和資源調(diào)配提供支撐，避免因預(yù)測(cè)不足導(dǎo)致供需失衡甚至局部電力中斷。電力營(yíng)銷把客戶行為預(yù)測(cè)當(dāng)作延伸工具，并且其還是推動(dòng)智能電網(wǎng)運(yùn)行協(xié)同化、數(shù)字化的核心基礎(chǔ)[8]。

（三）風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與異常檢測(cè)

現(xiàn)代電力營(yíng)銷管理中，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和異常檢測(cè)對(duì)保障電網(wǎng)運(yùn)行安全、提升客戶服務(wù)質(zhì)量十分重要，傳統(tǒng)依靠人工巡檢和被動(dòng)投訴反饋的方式響應(yīng)慢、覆蓋有限，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)。智能電表采集的大數(shù)據(jù)資源結(jié)合聚類分析結(jié)果、歷史行為模型，可7×24小時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶用電行為，自動(dòng)識(shí)別出明顯偏離常規(guī)模式的行為特征，非營(yíng)業(yè)時(shí)段用電負(fù)荷持續(xù)異常升高，或者用電曲線突發(fā)性波動(dòng)且持續(xù)超過(guò)正常范圍時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警信息，將可能的非法接電、線路接觸不良、電器損壞等問(wèn)題快速反饋給運(yùn)維人員，以減少供電事故隱患。針對(duì)設(shè)備層面功率因數(shù)異常、電壓波動(dòng)過(guò)大、電流失衡等技術(shù)參數(shù)變化也能構(gòu)建多維指標(biāo)閾值模型，一旦超限便標(biāo)記為風(fēng)險(xiǎn)客戶再進(jìn)一步核查干預(yù)。在營(yíng)銷管理方面，能夠識(shí)別竊電行為、高損耗線路、高投訴率客戶，有助于精準(zhǔn)安排稽查和運(yùn)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(jīng)營(yíng)狀態(tài)變化，如停產(chǎn)、搬遷、用能模式改變等，這對(duì)客戶生命周期管理意義重大。電力企業(yè)運(yùn)行保障能力經(jīng)系統(tǒng)化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別得以提升，從而為全面、動(dòng)態(tài)、智能的客戶管理體系建立奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，這體現(xiàn)出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在風(fēng)險(xiǎn)防控中的核心作用。

結(jié)語(yǔ)

以智能電表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建起客戶用電行為分析框架，采用聚類算法識(shí)別典型用電模式，進(jìn)而提出差異化營(yíng)銷策略與用電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。研究結(jié)果顯示，智能電表數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶行為分析提升了電力企業(yè)服務(wù)能力，并提供了智能電網(wǎng)精準(zhǔn)營(yíng)銷的技術(shù)路徑。日后要繼續(xù)深化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用以促使客戶側(cè)數(shù)據(jù)價(jià)值達(dá)到最大，助力構(gòu)建高效、靈活、智能的電力營(yíng)銷體系。

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