周学良，韩嘉明、吴伟、朱浩杰、徐海涛、王辉辉
国网安徽省电力有限公司休宁县供电公司，安徽 黄山245400
摘要：在我国进入21世纪快速发展的新时期，随着市场经济的快速推进和科学技术的日新月异，大数据相关技术得到迅猛发展。大数据应用范围的不断拓展，电力企业也进入到发展的重要阶段。电力企业借助大数据使自身优势得以全面发挥，推行有效的营销策略。本文首先分析了大数据的特点，然后提出了大数据应用于电力营销工作的优势。最后阐述了大数据背景下，开展电力营销活动的具体措施，对于电力企业今后的营销工作具有积极的参考意义。
关键词：大数据；电力营销；优势
引言
近年来，随着国家大力推广新能源，太阳能、风能等一些清洁资源逐渐进入民用领域。再加上清洁能源技术的进一步成熟，该技术将成为未来电力资源的主要竞争对手。然而，目前的电力技术已经非常成熟，实现了电力生产调度自动化，但电力营销信息化管理仍属于粗放型发展模式。在电力营销方面，目前还没有建立科学合理、对市场反应敏感的电力营销管理信息系统。为了提高电力企业的竞争力，满足电力企业对电力营销科学管理的需要，电力企业需要做好电力营销信息化工作，以提高企业管理水平、推动企业长远发展。
1电力营销信息化建设的必要性
电力营销指电力企业在变幻莫测的电力市场中，针对市场开展一系列经营活动，为消费者提供其生活、生产所需的电力产品和服务，从而创造经济价值。因电力商品不可大量储存，所以在电力营销领域，实现市场中供需双方的相互协调、为用户提供及时、可靠的电能供应以及相关的营销服务尤为重要。而在电力营销领域进行信息化建设，不仅是在新的市场环境下电力企业谋求长远发展的需要，也是借互联网逐步兴盛实现产业升级的需要。首先，电力体制改革正在如火如荼地进行，此次改革力求改变传统电网“独买独卖”的交易格局，使更多发电、用电企业以及民间资本能够参与到市场竞争中，使电力市场更加具有活力，但也给电力企业带来了压力和挑战。在“买方市场”中，谁能找准自身的市场地位并最大限度地满足电力用户智能化、个性化的服务需求，谁就能在激烈的市场竞争中获得发展。因而，以客户为中心，借助互联网技术，围绕电力营销服务的全过程，打造完备的电力营销信息化平台是大势所趋。其次，互联网具有信息收集效率高、传播速度快、传播范围广、用户实时交互、运行成本低等优势。因此，对电力营销进行信息化建设能够极大地推动电力营销服务升级，辅助企业完成营销分析、营销决策等业务活动。此外，信息技术和通信技术的快速发展也为海量营销数据的处理与分析提供了更多解决思路。由此可见，在互联网蓬勃兴起的时代，进行电力营销信息化建设势在必行。
2大数据背景下的电力营销信息化建设研究
2.1加强培训管理，提高营销人员专业水平
为提升电力营销服务水平，企业要关注营销人员的服务意识和专业能力，从培训管理的角度入手来提高工作人员的综合素质。（1）电力企业要及时建立完善的人才培训体系，定期开展对营销人员的专业培训，不断丰富营销人员的知识体系，并将发展营销能力作为培训重点，以便促进企业营销范围的不断拓宽。（2）要增强营销人员的竞争意识、服务意识，使他们能够以端正、严谨的态度对待工作，以友好、亲切的态度对待用户，为企业树立良好的形象，提高用户的满意度。（3）可通过建立激励机制来提供员工的工作积极性，减少工作过失，提高工作效率。在此基础上，要结合具体的培训情况来组建专业的考核团队，将营销方案、用户满意度等纳为员工考核的重要指标，并严格按照相关的制度要求进行评定，根据评定结果给予营销人员一定的奖励或惩罚，从而提升企业营销队伍的整体专业水平，促进电力营销服务质量的不断提升，为企业的健康发展创造有利的前提。
2.2提升反窃电水平
目前采集数据应用有待进一步挖掘。随着用电信息采集系统全覆盖工作的开展，采集系统数据已经在数据异常告警、线损管理等方面发挥了很好的效果。但是对于电量数据、负荷数据、电压电流数据、事件数据的利用率不高，没有充分利用大数据分析工具计算挖掘数据特性，发现用户用电特性，尤其是对窃电用户的数据分析。建立反窃电模型是利用用户画像、指纹识别等大数据分析手段，分别针对专变和低压用户，建立窃电识别模型，全面监测用电异常行为，实时提供用电异常的预警信息，变被动为主动，及时发现用电异常用户，立即采取措施，做到依法追补有理有据、发现问题准确及时，从而实现降损增效的目标，提高一线人员工作效率，维护公司合法经济利益和社会形象，保障用户用电安全。对于已通过现场核实并处理的窃电用户形成窃电案例，需包括窃电手法，窃电时间段，发现窃电途径，追退补电量电费等内容最终形成窃电案例库为以后窃电工作提供案例依据。
2.3优化用户信息管理模式
近年来，国家电网公司明确提出了电力服务是“电力企业的生命线”的理念，将提供的电力服务上升到一个新高度。优质服务作为电力完整产品的重要组成部分，在电力营销信息化建设过程中通过大数据平台深入挖掘用户信息，建立用户数据库，为不同的客户提供个性化服务，如针对大型商业用电户、工业用电户等，了解其用电规划、为其提供节约电费的合理方案等增值服务，使电力企业为用户提供更加适应需求的服务。通过优化用户信息管理模式，建立用户需求及时响应机制，快速响应用户需求，进而提高电力企业的竞争力和用户满意度；梳理分析用户用电等信息，掌握用户用电量的波动趋势，预测市场需求，科学规划电力企业发展，同时以市场需求为导向进行电力营销，为电力企业精准营销提供有力的数据支持。
2.4电力营销数据挖掘与价值提升
在对电力营销数据进行管理时，不仅需要对数据进行简单的处理与分析，更需要进行深入挖掘。通过关联规则、聚类分析、统计分析、贝叶斯网络、神经网络、回归分析等手段发现数据之中隐含的信息，帮助完成对用电负荷、客户需求、电路线损的预测等工作，为实施精准有效的营销战略与策略提供支撑，完成数据价值提升。以用电负荷预测为例，因电能具有无法大量储存的特殊性，电力企业在发电、供电、配电过程中能对用户的用电负荷进行预测，尽可能地保证供需平衡。否则，电量过多，会导致大量电能浪费，增加了不必要的生产和运营成本；电量过少，用户基本的用电需求得不到满足，各类设备无法正常运作。因此，针对影响用户耗电量的各种因素，以数据为基础进行深入地挖掘分析，发现各因素与电能供应之间的关联关系，能够有效提高电力企业的供电协调能力，降低企业的成本。例如，各个季节、各个工作日和节假日、各个时间段，用户的耗电量也不尽相同，因此，可尝试采用关联分析的经典算法——FP-growth来发掘用电负荷与时间之间的关联关系。
结语
随着互联网覆盖范围的不断拓展，大数据分析技术水平持续提升，在供电企业的营销工作中引入大数据技术，一方面推进了企业营销工作理念的更新，另一方面为企业的发展奠定了坚实的基础。电力企业员工要积极学习先进的营销工作模式，与市场的发展保持一致，借助于大数据平台，实现电力资源利用效率的不断提升，促进电力企业的可持续发展。
参考文献
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