基于大数据技术的电力营销策略研究

基于大数据技术的电力营销策略研究

劳晓丽

国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司 内蒙古赤峰 024000

摘要：根据大数据技术的特点，从电力营销的主要需求出发，分析了大数据技术在电力行业的适用性，探讨了大数据技术在电力用户分析和电力负荷预测领域的应用价值和主要方法，指出了大数据时代制定营销策略的要点，为大数据时代电力营销的创新发展提供参考。

关键词：大数据；用户分析；负荷预测；营销

1.大数据技术及其在电力行业的适用性

大数据技术于19世纪末在美国提出，并在20世纪经历了巨大的发展。近年来，该技术处理和分析海量数据的能力得到了各行各业的关注和认可，并在生产和生活中得到广泛应用。大数据技术的主要特点是“4V”，即大容量、高速、多样、Vale。其中，“大量”主要是指该技术能够处理海量数据，“高速”主要是指该技术能够高速高效地处理数据，“多样性”是指该技术能够处理丰富的数据类型，“价值”是指该技术的应用能够给整个社会带来巨大的经济效益和社会效益。存储和迁移是数据应用中两个常规而重要的任务，大数据技术在这两个方面具有明显的优势。存储方面，大数据技术采用分布式存储策略，采用行列存储方式，根据实际需要将数据信息存储到通过高速网络互联的多个设备上，满足用户的存储需求，同时保证高数据吞吐量，降低故障率；在数据迁移方面，引入了平滑迁移的概念，在升级服务的同时记录数据和修改的内容，形成数据日志的迁移。数据迁移是通过构建检查工具进行数据验证后完成的，从而保证了数据质量。

1.基于大数据技术的电力用户分析

随着电力市场的完善，电力用户的需求更加丰富。传统的电力用户分析存在维度单一、缺乏细分、实用性差等问题。基于大数据技术的电力用户分析可以结合电力用户数据的特点和大数据技术的优势，充分挖掘海量复杂数据的内在联系。

电力用户分析主要由用户分类、用户用电行为影响因素和用户用电行为分析三部分组成。传统上，电力用户根据不同的功耗模式和电压水平来区分。根据用电方式的不同，可分为住宅用电、商业用电、工业用电等。相应的，不同用电模式下用户的电压水平也不同，住宅和商业用电的电压在110 kV以下，普通工业用电的电压一般在10-35 kV。这种分类方法很难详细反映不同用户的行为特征。利用大数据技术分析用户数据，可以基于用户自身的行为特征，通过可视化曲线查看各个数据的差异，结合聚类分析等科学计算方法，实现用户的客观量化分类，有助于深入了解用户需求，合理配置电力资源。

影响用户行为的因素主要是社会因素和自然因素。社会因素主要指社会运行状态、文化经济条件、国家行为等。其中，法定节假日、规章制度等因素具有很强的确定性。在大数据分析过程中，可以人工设置相关条件，实现相关数据的准确筛选，保证数据的代表性，提高分析结果的针对性。自然因素有两种，一种有很强的规律性，如季节变化，人们的用电行为也随着这种变化而相应变化；另一类意外突发的自然灾害，如地震、海啸等，在应对各种灾害的过程中，用电量会发生显著变化。对于第一种自然因素，可以在大数据分析中考虑环境变化信息，获得规律性变化对用户用电行为的影响；对于第二种自然灾害，可以在大数据分析过程中考虑各种预测预警信息，结合相应区域的历史用电数据，形成具有参考价值的分析结果。

用户用电行为分析是在综合考虑用电数据和响应机制的基础上，针对不同用户类别提取、分析和应用电力大数据。聚类分析是分析用户用电行为的常用方法，通常采用模糊C均值聚类算法。以住宅用电用户分析为例，首先提取电流、用电量、用电时间等数据，绘制用电曲线，通过主成分分析提取有效信息，剔除冗余信息。然后将有效信息作为聚类分析的输入，优化相关目标函数，计算样本点的聚类值，实现相关数据的客观定量分析和应用。

3.基于大数据技术的电力负荷预测

根据预测时间的不同，电力负荷预测可分为短期预测(2周内)、短期预测(1-2年)、中期预测(3-6年)和长期预测(7年以上)。传统上，通常使用趋势外推法、时间序列法和回归分析法等统计分析模型来进行这项工作。这些方法对稳定变化的电力负荷数据有较好的预测效果，但非线性分析能力不足，对非平稳时间序列数据的预测效果较差。随着大数据技术的发展，人工神经网络等智能算法越来越广泛地应用于电力负荷预测，并取得了良好的预测效果。基于人工神经网络的电力负荷预测可分为三个部分，一是模型输入，二是预测模型，三是预测结果。其中模型输入主要是用户分析步骤得到的特征量，同时引入历史数据。建立人工神经网络预测模型的主要任务包括设计模型网络的层数、确定神经元数量、设置初始权重、选择学习速率等。使用层数较多的神经网络可以提高模型的性能，但也在一定程度上降低了模型的训练和使用效率。通常，由输入层、隐藏层和输出层组成的三层神经网络模型能够满足预测要求。输入图层中的节点数量由预测对象的影响因素数量决定。节点过多会引入不必要的噪声，节点过少会导致网络获得的信息不足。学习速率直接影响神经网络权值的更新速度。当该值过大时，网络可能不稳定；当该值太小时，会增加训练和预测时间，降低工作效率。

4.电力营销战略的制定

4.1建立新的电力营销体系

根据大数据时代的特点，建立新的营销体系是大数据时代营销工作的前提。营销系统主要完成数据管理、数据开发和数据挖掘。其中数据管理主要完成数据收集整理等基础工作，工作人员主要接受信息技术、信息管理、市场营销方面的培训。数据开发工作主要基于用户支付、电量报警、客户关系等。，并使用相应的算法深入分析用户行为特征，充分了解用户的功耗特征。数据挖掘工作建立用户的信息档案，挖掘用户的电力价值，实现电力综合服务质量的全面提高。

4.2电力需求的深入分析

随着互联网技术的发展，用户的电力需求越来越多样化的同时，反映电力需求的手段和渠道也越来越多。电力营销系统获得的这些海量数据中包含的不同类型电力用户的用电需求，不仅可以充分反映各行业的用电特点，还可以为分析电力供需关系和现有供电能力提供参考，有利于获取各行业的用电成本，优化用电空间，提高用电效率。对于居民和商业用户来说，深入分析电力用户的用电需求，可以掌握家用电器的运行情况，了解不同类型电器的用电比例，提高电力营销策略的针对性。

4.3产品开发

传统电力营销粗放，目标不明确，与大数据时代的特点相悖。大数据时代营销工作的发展需要以满足客户的具体需求为出发点，基于大数据技术全面分析用户的消费心理，明确营销对象的消费习惯，根据用户的特点制定电力产品，进一步推进个性化营销，实现新市场的开发，在保证电力市场持续健康发展的同时，为电力用户提供更好更好的服务。

5.结束语

大数据技术的发展不仅挑战了传统的电力营销，也带来了历史性的机遇。我们需要主动适应科技发展带来的变化，结合新技术和行业特点，将大数据技术全面应用于电力营销，实现电力负荷的准确预测，制定有针对性的营销策略，提高发电和用电效率，在为广大电力用户提供更好服务的同时，保持和发展市场竞争优势。

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