电力客户需求的影响因素分析

张艳霞 高文卿

摘要：电力市场化改革政策的逐步推进和泛在电力物联网新兴技术的发展，给电力客户服务需求带来了新的发展机遇，也为电力公司带来了新的挑战。鉴于此，本文对电力客户需求的影响因素进行分析，以供参考。

关键词：电力客户;需求;影响因素;相关性分析

引言

电力系统中各个环节产生大量数据，基于多个电力系统，电力数据具有数据量大、类型多、价值高等特点。如果对电力数据进行深入分析，充分利用数据的价值，对电力客户的用电行为进行准确的预测分析，可有效提高客户服务效率。未来在能源物联网、能源互联网与人工智能技术的发展趋势下，数据具有越来越高的价值，基于电力数据对电力客户行为的分析，尤显数据的重要性。随着人工智能及信息融合技术的快速发展，对电力客户行为分析的方法也在不断完善和迭进，逐步迭进完善后的方法对数据的处理能力、分析能力更强大，结果会更加全面、准确，为电力客户行为预测提供更加科学、有力理论支撑，提高我国电力行业的整体服务水平。

1电力客户需求概述

电力客户核心需求无疑是持续可靠的电能供应。在此基础上，涉及日常业务办理、故障时的问题处理等基本服务需求信息，对电力公司满足不同客户的基本用电需求，完善客户服务具有重要意义。随着客户用电情况的复杂化，各行业服务模式多样化的变化趋势，衍生出客户的高级服务需求，对于提升客户体验具有重要价值。

2电力客户行为分析

2.1客户用电行为分析

客户用电行为分析主要是指对客户的用电情况进行研究，从电力营销系统、电力营业厅智能服务机器人应用系统中抽取客户信息，进行信息融合分析客户峰谷用电情况、季节用电情况、年用电情况，根据客户的用电习惯，为客户分析节能效果，为客户提供节能、增容等方案建议。同时，根据客户用电情况开展窃电检测，及时发现窃电客户，减少电网企业的经济损失。

2.2客户业务咨询、投诉行为分析

客户业务咨询、投诉行为分析主要是从电力营销系统、95598系统、电力营业厅智能服务机器人应用系统中抽取客户信息，进行信息融合分析。通过从各系统中抽取客户业务咨询、业扩报装、故障报修、建议投诉等数据信息，通过多模态信息融合技术，结合电力营业厅智能服务机器人应用系统中客户语言、情绪、表情等信息对客户行为进行分析。针对不同的客户诉求，采取不同的服务方案、服务策略，满足客户需求及业务办理的方便快捷性、舒适性，减少客户投诉率，整体提高服务质量和服务效率。

2.3客户类型及重要性分析

客户类型及重要性分析主要是根据电力营销系统中客户的信息，分析客户属于居民用户、商业用户、工业用户及其他用户等类型。根据客户类型，从客户缴费、用电量、欠费等信息，分析客户的重要性及对电网公司的贡献价值，通过分析结果可分为重要价值大、次重要价值中、非重要价值小客户。根据客户对电网公司贡献价值的大小，提供差异化的服务方案，分析客户的发展潜力，准确识别客户用电量增长趋势。电力服务人员可提前与客户沟通，提供具有针对性的用电服务方案，为电网企业增加营业收入。

3需求的影响因素及相关性分析

3.1工作效率及质量低下

电力营销工作的主要问题是营销工作效率不高。许多电力企业没有意识到该工作的重要性，在营销环节中依然采用传统的工作方式，不仅无法吸引受众的注意力，还容易影响营销工作的安全性与稳定性，造成企业的经济损失。电力资源是人们日常生活所需的基本能源，电力行业的市场竞争越来越激烈，为了提高企业的经济效益，必须要科学分析导致营销工作效率及质量低下的根本原因，以采取合理的解决对策。

3.2时段因素

1天内各时段的客户需求反馈情况如图1所示。从图1可以看出，用户的需求反馈时间主要集中在白天，9—11时、14—16时、18—19时为高峰期。在9—20时之间，服务投诉情况多于供电质量投诉情况，在21—8时之间，供电质量投诉情况多于服务投诉情况。由此可见，人们的生产生活习惯与用电规律具有较大的关联性，需要以保证供电质量为前提，在工作及休闲时间提高服务质量。

图1客户需求反馈的时段特性

4优化方法

4.1应用要点

掌上营销系统的发展方向是保证电力企业与客户之间的实时沟通，以便发挥出现场服务的优势，提高客户对电力企业各项工作的满意度。营销人员不仅要具备专业的营销能力和信息技术操作能力，还应掌握与客户的沟通技巧，能够吸引客户选择其推销的产品。营销人员应充分利用掌上营销系统收集的信息数据，对客户展开分析和研究。想要发挥营销系统的应用价值，企业还需要加大资金投入，引进专业的管理软件。应关注营销系统的安全运行状态，做好客户个人信息的保密工作。

4.2开展严格的监督管理工作

为了确保电力客户现场服务掌上营销系统建设工作的顺利开展，电力企业应结合国家制定的监督管理机制，健全企业内部的管理工作内容和结构，充分优化管控形式，从而对员工产生有效的约束力。管理工作分为人员管理和业务流程管理两大部分，结合营销工作的实际情况来看，企业可以将财务管理和内控工作有机结合起来，根据营销人员的基本工作任务，定期开展考核工作，保证员工具备基本的营销工作能力。应确保各个部门之间建立起有效的沟通渠道，能够及时传递客户的用电数据信息，以便工作人员科学统计数据，明确掌上营销系统的优化方向。企业还可以将业务扩充报装服务融入电力客户现场服务掌上营销体系中，这是完善营销系统功能的关键环节，对于推动电力营销工作的顺利开展有着积极的促进作用。

4.3基于信息融合的人机交互

信息融合的核心是信息融合的功能和信息融合的层次。在信息融合的功能模型设计时要充分考虑到信息融合的层次，重点是要能够提高信息融合的方便性、普适性及灵活性，同时也要考虑模式的统一性。本文中采用多模态信息融合FH模型对电力客户数据信息进行融合处理。FH模型过程主要包括信息预处理、信息目标优化、过程评估、采集管理、知识库管理、数据库管理等。

4.4大数据技术的分析

数据的深入分析和数据的深入挖掘是大数据技术的核心，是从海量的、随机的、模糊的、不完整的、含有噪声的数据库中，挖掘出数据的价值和认知的过程，同时也是一种决策支持的过程。通过对大量数据的深入自动化分析，挖掘数据潜在的模式和数据价值。大数据技术的分析方法主要有聚类分析法、回归分析法、分类分析法、神经网络方法、Web数据挖掘等。

结束语

随着人工智能技术、大数据技术以及多模态信息融合技术的发展，通过对电力营销数据、95598系统数据、电力营业厅智能服务机器人应用系统中的数据，进行深入分析研究，形成具有精细化、针对性的服务方案，实现电力营业厅工作人员方便快速、准确高效地服务于电力客户，提高营业厅服务效率、服务质量。

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