徐丰
国网吉林省电力有限公司通化供电公司 吉林省通化市134001
摘要：电力营销管理工作开展是推动电力企业稳定发展的重要基础，大数据技术为企业经营管理创新奠定了稳定基础。文章通过对大数据电力营销管理存在问题进行分析，探讨大数据电力营销管理创新策略。
关键词：大数据；电力营销；营销管理；电力管理
引言
近年来，互联网领域发生了重大变革，“大物云移”等技术快速发展并应用于各行各业，“互联网+”成为了各个行业发展的主要趋势。在电力营销领域，电力体制改革的加速进行给电力市场中发电、输电、配电、供电等环节都带来了深远影响，“互联网+电网”的建设则为电力企业经营服务模式改进提供了新思路——电力营销信息化建设。
1电力营销中大数据的意义
电力大数据与经济、社会存在广泛紧密的联系，电力大数据的价值不仅局限在电力行业内部，更体现在国民经济运行、社会进步及各行业创新发展等多个方面。电力企业积累了海量数据，这些数据在数据量、多样性、速度和价值方面具有大数据的特征。电力企业大数据通过传感器、智能设备、视频监控设备、移动作业终端、网上国网等各种数据采集渠道，将收集到的结构化、半结构化、非结构化海量数据集合。这些数据通过与行业外数据的相互交融，通过大数据的分析整合，将会使电力大数据发挥出更大的价值。为科学合理的确定营销策略提供了保证，促进企业经济效益的显著提升。在大数据的环境中，呈现出众多的广告传播新模式，使公众了解电力企业的途径得到了有效的拓展，促进了电力企业不同部门之间的高效合作。用户在感受到电力企业营销所提供便利条件的同时，对于电力企业的满意度也逐步提升。从电力企业层面分析，在引入大数据技术以后，其一可为政府部门提供复工复产数据，及时掌握各行业的复工趋势，为政府经济调整提供依据；其二为企业调整战略方向提供了科学合理数据支撑；其三为提升优质服务，打造“客户导向型”的服务理念提供了保证；其四可精准定位疑似分流窃电低压用户，进一步提升营销反窃电管理应用水平。做到快速、精准定位存在“违约用电、窃电”嫌疑用户，和进行智能预警通告、用电检查跟踪管理的目的，提升了反窃目标命中率、现场查处效率。有效提高窃电识别准确率，降低线损，为公司挽回经济损失，提升企业效益。最终为优化营商环境、提升客户满意度、提升公司品牌形象的打下坚实的基础。
2电力营销大数据推行过程中存在的问题
首先,电力企业的管理者没有结合自身的实际情况全面认识电力营销的大数据工作,导致企业在大数据建设过程中,建设方向出现了偏差,浪费了大量的人力、物力和财力,耗费了大量的时间,但效果甚微,电力营销大数据建设仍然滞后。其次,相关人员的专业能力不强,在信息技术快速发展的过程中,电力企业对企业员工工作技能的要求不断提高,而电力企业员工的工作能力大多不能胜任当前的大数据工作,进一步阻碍了电力营销大数据建设。最后,在推进大数据的进程中,电力企业没有深入思考、研究电力营销大数据规划,盲目追求硬件设备配置的高性能建设,忽视了一些问题,如:网络架构布局不合理,设备安全性防范、网络信息安全防范措施滞后。这些问题将给信息系统建设带来较高的安全风险,一旦出现问题,会给企业造成巨大损失,甚至陷入纠纷。
3大数据的电力营销管理创新策略
3.1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。
3.2基于大数据技术的电力用户分析
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等三部分组成。根据用电模式的不同,可以分为居民用电、商业用电、工业用电等,相应地,不同用电模式用户的电压级别也不同,居民和商业用电的电压在110kV以下,普通工业用电的电压通常为10-35kV。这种分类方式难以细致的反应不同用户的行为特征。采用大数据技术对用户数据进行分析,可以以用户自身行为特点为依据,通过可视化曲线查看各数据的差异,结合聚类分析等科学计算方法实现用户的客观定量化分类,有助于深入地了解用户需求,合理分配电能资源。数据、响应机制的基础上,对电力大数据进行提取、分析和应用。聚类分析是一种较常用的用户用电行为分析方法,通常使用模糊C均值聚类算法。以居民用电用户分析为例,首先提取电流、电量、用电时间等数据,绘制用电曲线,采取主成分分析等方法提取其中的有效信息,剔除冗余信息,然后将有效信息作为聚类分析的输入量,优化相关目标函数,计算样本点聚类值,进而实现相关数据的客观、定量分析与应用。
3.3优化用户信息管理模式
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。
3.4评估电费回收风险
电力企业借助于大数据来完成电费回收风险的评价，及时掌握客户对于电费水平的意见和看法，结合现阶段的市场情况，对于电费回收风险的评价策略包括两类，一类是定性评价，一类是定量评价。在评价之前，要积极收集和用电客户相关的信息和资料，服务记录，结合用户的电费偿还能力、主观想法和个人信用情况来开展分析和统计，最后采用科学的模式来做好用户信用等级的评价。供电企业要将所收集到的历史信息作为电费回收的参考和依据，积极更新回收模式，结合不同的客户类型来确定电费担保办法，在具体业务执行中积极贯彻管理办法。充分利用大数据来开展分析工作，对于高压用户，必须要有五年以上的用电付费担保材料，有效控制无法回收企业电费的风险，通过风险的规避和控制，来推动电力企业市场竞争力的提升，促进企业的稳定发展。
结语
综上所述，随着信息技术的快速发展以及“互联网+电网”建设的持续推进，充分运用大数据技术，搭建电力营销大数据平台是帮助电力企业转变经营模式，创新营销管理方法的有效举措。对此还需要转变电力营销局面，提高电力营销信息化水平，优化用户分析、用户管理、评估电费回收风险，用多方面发挥大数据优势，提高电力营销的整体水平。
参考文献
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