基于用电客户群体细分的差异化用电行为特征分析

随着电网优化升级,电力客户用电行为差异化变得更为显著。通过对用电客户群体差异化用电行为进行细分管理、建立细分结构模型来提升供电企业服务质量成为发展方向。以电力大数据为依托,通过数据挖掘技术,建立满足用电客户群体细分的模型结构。首先根据用电客户群体实际运营情况,建立基于客户供电可靠性要求、客户行为、客户价值的模型评价指标,然后针对庞大的数据群体,采用K-eans聚类算法进行数据清洗预处理,获得精细化的细分数据,最后实现对用电客户的差异化评价和管理,满足“智慧能源”发展模式的需求。     

电力动态

正国网电商公司推出"电力信用分""电力信用分",是国网电子商务有限公司依托电力大数据资源及企业征信备案资质,统筹多维外部数据打造的以"电力信用分"为核心的信用生态体系,能为供电企业提供用电客户信用评级和电费回收风险预警管理解决方案,帮助供电企业充分发挥电力征信的产业链带动价值。据了解,"电力信用分"通过采集相关用电企业实时、可靠、海量的用电数据,基于大数据、云计算等前沿技术,对客户     

以电力负荷管理系统为平台促进DSM工作

电力负荷管理系统能全面采集和分析客户端的用电信息。主要探讨了利用负荷管理系统丰富的数据资源,在有序用电、电能质量监测、负荷分析等方面为供电企业提供决策依据,以及利用负荷管理终端与客户共享用电数据,指导客户优化用电方式和节能降损,促进电力需求侧管理工作。     

基于电力数据及信息融合的电力客户行为分析

随着售电市场的进一步开放,立足当前电力改革形势,进一步挖掘用户价值,提升供电服务质量已经成为电网企业转型的必要手段。提出利用电力业务数据以及多模态双向交互信息融合、大数据分析等信息技术,抽取出存在于电力营销数据、客户语言、情绪等信息中的相关特征,实现对电力营业厅客户用电行为、用电习惯的分析,提供针对性、差异化的服务方案,满足客户需求,让电力客户感受更舒适、更优质的服务体验,提高营业厅的服务质量、服务效率。     

基于改进TF-IDF算法的供电营销服务方法

针对传统的供电营销服务方式单一、服务成本高和电力客户体验差等情况,提出了一种基于改进TF-IDF算法的供电营销服务方法。首先,构建电力客户信息数据分类方法,基于电力客户的“行为-需求-价值”,建立电力客户信息数据分类;其次,构建特征标签指标集,采用多标签分类算法实现电力客户新增信息类别的标签识别;再次,充分计及电网规划、建设、运行维护等影响供电企业运营的因素,构建电力客户经济贡献画像模型,基于改进TF-IDF算法,形成全面的电力客户行为特征评估结果,并针对不同类型的客户,提供多种供电营销服务套餐;最后,通过对四川某供电服务区域的实例分析,验证了该算法的可行性和实用性,实际应用结果表明该方法在服务成本和客户体验方面优于传统的供电营销服务方法。     

高压企业客户电力信用综合评价体系及应用

传统电力信用研究和应用多以用电行为、缴费行为失信等负面评价为主,缺乏正向评价和激励应用,且仅应用在供电企业内部对客户管理和电费风险防控方面,没有在社会中跨界应用。首先借鉴企业社会信用评分指标体系的建设思想,将高压企业客户电力信用指标集中在守信能力和守信行为2个方面,设计了以大数据为支撑的高压企业客户电力信用综合评价指标体系,包含用电价值、电网互动价值、缴费行为、用电行为、服务互动行为和电力市场交易诚信六大评价维度。其次,设计了电力信用等级和信用分计算、修正评价流程,并以某省级电网近29万户高压企业客户为例,实证分析了电力信用总体情况,证明了所建立方法的科学性和规范性。最后,基于电力信用评级,设计了基于电力信用的差异化奖惩措施,对内有效防范风险、挖掘优质客户,对外实现电力信用价值输出。     

基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

随着电力体制改革和能源互联网产业发展,开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向.聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用,从客户信用、客户价值、客户风险3个维度,构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系,提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法,利用电力大数据评估潜在客户的内部状况,从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑.最后以8家随机客户进行案例分析,结果表明了该方法的有效性.     

“臻享+”大客户泛在物联营销模式研究

随着售电市场开放竞争以及人民对美好生活和优质供电服务需求的不断提升,传统的电力服务已经不再适应当前形势,如何为电力大客户提供更优质的服务已成为电力市场竞争的聚焦点和制高点。结合经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值等多个维度,构建电力大客户价值分级模型;从大客户用电的技术能效、经济能效、管理能效等方面综合考虑,构建客户科学用电指数模型。通过构建融合电力大客户价值分级和科学用电指数的电力大客户综合评价模型,运用大数据技术深入分析用户的各项用电行为,全面感知用户需求,制定精准营销策略,推出“臻享+”大客户精准营销模式,为电力大客户提供多元化、个性化、定制化的能源服务和增值服务,提升国网公司的市场竞争力和经济效益。     

基于信息增益与Spearman相关系数的电力用户行为画像

随着电力系统新技术的发展以及需求响应等灵活性政策的实施,传统的电力消费者正在逐步转变为产消者,其用电行为习惯也在逐步发生演变。在这一背景下,电力用户画像技术的运用可以有效把握电力用户用电特性,挖掘海量用电数据的潜在价值。本文提出了一种基于信息增益与相关系数的电力用户行为画像方法。首先,利用基于间隔统计量确定最优聚类数的k-means算法对电力用户用电数据进行了聚类分析。然后综合考虑特征有效性与冗余度,构建了特征集适应性评价系数用于选择最优特征集。最后通过遗传算法进行迭代求解得到最优特征子集,在此基础上对电力用户行为画像进行了刻画分析。最后的算例分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于大数据分析的客户电费风险预测及防控

客户既是企业最大的财富,也是风险的最大来源,拖欠电费、违约用电等行为时有发生。在交易过程中对客户信誉信息收集调查和风险评估,制定针对性的防范和服务策略,对企业具有非常重要的作用。为了降低电费回收风险,提高企业经营效益和管理手段,需要对客户进行评价分级,电力企业可以利用现有资源和数据,建立客户电费信誉信息档案,为客户提供差异化的服务,并规避风险。以营销业务应用系统中客户的海量历史用电数据为依据,再借鉴客户经理、催费员等电力人员工作经验,梳理风险用户的业务规则,并构建多维度的电费风险分析指标体系。通过机器学习的大数据分析方式对用电行为与电费风险之前的潜在关系进行研究,实现对风险用户的精准定位。     

RS485通信与载波通信相结合的用电信息采集方式

<正>建设电力用户用电信息采集系统的目的在于为"SG186工程"营销业务应用提供电力用户实时用电信息数据,推进营销计量、抄表、收费模式标准化建设,提升快速响应市场变化和客户需求的能力,从客户用电信息的源头提供数据支持,为分时电价、阶梯电价、远程预付费等营销业务策略的实施提供技术基础。电力用户用电信息采集的建设符合国际电网技术发展的方向,也是智能电网建设的重要技术基础。1平邑县供电公司用电信息采集现状     

基于人工智能的客户需求响应研究与分析

随着电力大数据爆炸式地增长,依靠人力物力的传统数据处理模式已经不再适应现代电力系统的发展。以红河州地区居民用电消费行为和日常行为习惯做聚类分析,借助计量自动化系统提供的电力负荷数据,并基于用户群体分析与识别,利用灰色预测、BP神经元网络、自适应BP神经元网络、PSO算法、分类随机森林算法、自适应分类随机森林等人工智能算法对负荷进行预测。通过对当地居民的用电消费行为习惯深入的研究以及电力负荷的预测,为人工智能运用于电力系统客户需求响应提供理论经验和技术支撑。主要创新点在于将自适应随机森林算法等人工智能算法应用于居民需求响应的研究,降低电网处于高峰负荷,并采用了负荷转移策略降低电网运行成本,节约能耗。     

云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用研究*

随着国家电网公司确立的电力用户用电信息采集系统"全覆盖、全采集、全费控"目标的逐步实现,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增,从而使采集的电力系统数据信息量呈几何级数增长。面对海量的用电数据,当前用电信息采集系统在多个方面出现瓶颈。文中通过分析当前作为解决大数据存储、分析、计算、管理有效手段的云计算技术,结合当前用电信息采集系统所遇问题,研究了云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用前景及面对的挑战,对未来电力用户用电信息采集系统的建设和发展有指导意义。     

电力物联网：数据科学视角及商业模式

当前电力(能源)系统正在向数字化转型,电力物联网的建设进入新阶段。大量感知设备和智能终端接入电力物联网,在电力系统内部和外部产生并积累了大量的数据。特别是电力系统的用电数据蕴藏巨大的价值,内含丰富的社会经济信息。针对用电数据,电力物联网有着多种可能的商业模式。介绍了电力物联网的3重涵义,结合电力物联网中不同类型用电数据的来源阐述其背后的信息,探讨信息/数据融合的理论与技术,并指出数据驱动下电力物联网商业模式的关键问题和具体业务,最后分析了电力物联网数据服务所面临的挑战。     

基于模糊聚类的电力客户用电行为模式画像

随着电力客户数据采集频度不断提高、数据分析维度不断扩展,客户的用电行为变得更加复杂。客户标签和画像技术的发展,给客户用电行为分析带来了更直观、简洁的表现方式。论文基于海量的客户档案、负荷、电量数据,综合考虑客户用电特征、影响因素,建立了客户用电行为标签库,并采用模糊聚类算法进行客户用电模式分析,实现不同类型客户的用电行为模式画像。某地区20 000户工商业客户的用电行为模式画像分析结果表明:文中选取的用电行为标签合理有效、采用的聚类算法效果显著、客户画像精准,能够为电力公司掌握客户用电习性、挖掘客户需求、提高服务水平提供有力支撑。     

用电信息采集系统的建设与实施

<正>电力用户用电信息采集系统(以下简称采集系统)是国家电网公司电网智能化用电环节的重要应用,是实现电能信息全采集、全覆盖、全预付费的基础,是建设智能电网的重要组成部分。通过采集系统建设,促进智能电网用电环节的业务发展,实现用电管理可观测、可控制和自动化,利用数字化通信技术、IT技术、控制技术在电网智能化用电环节的应用,降低电力公司服务成本,延长设备资产寿命,满足客户能源管理需求,加强与客户的服务交叉,提高对客户的服务质量,履行供电企业社会责任。1用电信息采集系统总体技术方案及特点1.1系统定位采集系统通过中间库、Webservice方式为"SG186"营销业务应用提供数据支撑,同时从营销系统获取客户档     

浅谈统筹协调优质服务与有序用电工作

依靠科技手段提升优质服务水平 依靠科技手段引导客户合理用电,科学用电是供电优质服务的一个新课题. 近两年,国家电网公司加大了对智能电网和智能小区的实施建设,大客户可通过互联网远程登陆,及时了解本企业的系统电流、电压、负荷、功率因数等运行数据,了解用电过程中是否出现异常,并能提供异常报警和数据分析.根据客户典型负荷曲线,结合峰平谷电价分析客户电费构成,提出合理化用电建议,挖掘客户移峰填谷的潜力,大客户可以登陆系统查看自己用电情况,还能利用系统找出与企业自身相匹配的节能技术和办法,利用其用电优化功能量身定制自己最优用电方式.同时系统还对需求侧客户按照用电类型、企业类型、供电单位的用电量、用电增加率、用电增加贡献率等各种数据的排序分析,有效实现了供电部门与客户企业之间的互动交流.     

智能用电服务系统应用研究

为满足客户对供电服务质量、多元化服务方式不断增长的要求,解决电网企业终端用户市场化的问题,适应智能电网整体发展的需要,研究利用SG186营销应用系统和用电信息采集系统,整合95598短信平台、营销GIS平台、智能工业园区和智能小区平台,运用计算机及网络技术,在调查用电服务需求的基础上深入研究智能用电服务需求,分析智能用电服务需求对原营销业务应用的影响,构建智能用电服务系统。向用电客户提供智能用电服务,支撑电力系统节能降耗,提升电网企业市场运营能力。     

数字化转型背景下基于需求侧的“获得电力”评价指标体系构建

数字化转型为供电企业提升服务水平提供了新契机。随着社会经济文化发展，用电客户更加注重服务品质、服务感知和服务体验，对供电服务水平提出新要求。基于世界银行“获得电力”评价指标体系，从客户需求侧出发，以国家能源局“12398”能源监管热线投诉举报内容为来源，通过内容分析和非结构化分析，挖掘出需求侧对供电公司营商环境的诉求，以此为基准，结合数字化技术的发展，对世界银行和国家发展改革委员会发布的“获得电力”评价指标体系进行改进，构建了包括便利性、经济性、及时性、供电安全、可靠性、供电服务人员态度等六方面二级评价指标、32个三级指标在内的电力营商环境“获得电力”评价指标体系。所构建的数字化转型背景下基于需求侧的“获得电力”评价指标体系，对于数字技术赋能电力企业，优化“获得电力”营商环境具有重要的参考价值和实践指导意义。     

电能量采集数据分析系统建设及应用

正随着电力系统的发展,用电信息采集系统中存储的数据量直线递增,庞大的信息储备在反映信息愈加全面的同时增加了信息分类和处理的难度,因此其分析和处理技术也应当随着时代的发展不断深化。本文针对目前用电信息采集系统海量用电数据分析与处理的需求,介绍了一种电能量采集数据分析系统,以切实提高电力营销、以及计量装置运维等各方面生产管理水平,为供电企业营销管理提供科学可靠的数据支持。