以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的決策分析系統(tǒng)在電力營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用研究

龐偉林 宋才華 鄧乾

摘 要： 將貝葉斯方法應(yīng)用于電力營(yíng)銷(xiāo)決策，能夠取得很多其他方法無(wú)法比擬的實(shí)際效果。介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)概念，闡述了電力營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)理論和存在的問(wèn)題，提出了適合電力營(yíng)銷(xiāo)決策的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，用于客戶價(jià)值評(píng)估、用電異常監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，并且論述了實(shí)現(xiàn)的方法和可能性。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘; 貝葉斯方法; 貝葉斯網(wǎng)絡(luò); 電力營(yíng)銷(xiāo)決策

中圖分類號(hào)： TP311 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Applcaton of Decson Analyss System Used n Power

Marketng Based on Bayesan Network

PANG Weln， SONG Cahua， DENG Qan

（Foshan Power Supply Bureau， Foshan 528000）

Abstract： Applyng Bayesan method to power marketng decson-makng can acheve many practcal results whch are ncomparable wth other methods. Ths paper ntroduces the related concepts of Bayesan network and data mnng technology， expounds the related theores and exstng problems of power marketng， and puts forward a Bayesan network whch s sutable for power marketng decson. The network system s used n the felds of customer value evaluaton， anomaly montorng of electrcty use and so on， and dscusses the methods and possbltes of mplementaton.

Key words： Data mnng; Bayesan method; Bayesan network; Power marketng decson

0 引言

電力企業(yè)數(shù)年來(lái)積累了大量的數(shù)據(jù)，迫切需要通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)來(lái)為營(yíng)銷(xiāo)決策者提供可靠的依據(jù)[1]。貝葉斯方法以其獨(dú)特的不確定性知識(shí)表達(dá)形式、豐富的概率表達(dá)能力和綜合先驗(yàn)知識(shí)的學(xué)習(xí)特性稱為當(dāng)前知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中最引人注目的焦點(diǎn)之一。將貝葉斯方法應(yīng)用于電力營(yíng)銷(xiāo)決策，能夠取得很多其他方法無(wú)法比擬的實(shí)際效果[2]。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有概率論和圖論的雙重優(yōu)勢(shì)。它為我們解決不確定性問(wèn)題提供了一種更有效的方法。它可以幫助我們解決數(shù)學(xué)和工程中經(jīng)常遇到的兩個(gè)問(wèn)題;不確定性和復(fù)雜性[3]。將偏壓網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入電力營(yíng)銷(xiāo)中，利用偏壓網(wǎng)絡(luò)建立了分析模型，提高了整個(gè)決策分析軟件的實(shí)用性和智能性，使企業(yè)決策管理更加科學(xué)合理，對(duì)降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)述

1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概念

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesan Network，也稱為信任網(wǎng)絡(luò)）和概率網(wǎng)絡(luò)是模糊邏輯、可靠性方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后的一種不確定性知識(shí)表示模型。它不僅有著堅(jiān)實(shí)的概率論理論基礎(chǔ)，同時(shí)又能夠很好地同專家頭腦中的知識(shí)結(jié)構(gòu)相對(duì)應(yīng)。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，決策支持系統(tǒng)，電力系統(tǒng)的可靠性分析、故障診斷等都有著重要的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用，己經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域?qū)Σ淮_定性知識(shí)的描述和推理十分重要的方法[4]。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是用來(lái)表示數(shù)據(jù)概率知識(shí)的模型，是以貝葉斯概率理論為基礎(chǔ)的，是概率論與論相結(jié)合的產(chǎn)物。它可以獲得數(shù)據(jù)集中各變量間的條件概率，判斷變量間的因果關(guān)系[5]。在許多現(xiàn)實(shí)的情況下，一些規(guī)則不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面描述。建立數(shù)據(jù)庫(kù)完整的模型是比較困難的，而且所建立的模型也比較復(fù)雜。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)規(guī)則進(jìn)行補(bǔ)充，它的圖形表示方式更容易理解。同時(shí)，它是一種數(shù)學(xué)模型，可以在不確定的情況下進(jìn)行推理[4]。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其步驟

數(shù)據(jù)挖掘是從大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)。這些數(shù)據(jù)是不完整的、模糊的、隨機(jī)的，并且所提取的知識(shí)是隱含的和潛在有用的信息[6]。

數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的和有意義的知識(shí)，主要包括自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為、關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類、概念描述、偏差分析等功能。在完整的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中有5個(gè)步驟[7]。完整的數(shù)據(jù)挖掘一般有5個(gè)步驟，工作流中各步驟解釋如下：

（1） 問(wèn)題定義;了解相關(guān)領(lǐng)域的有關(guān)情況，熟悉背景知識(shí)，弄清用戶要求。定義要挖掘的目標(biāo)。

（2） 數(shù)據(jù)提取;根據(jù)要求從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取相關(guān)的數(shù)據(jù)。

（3） 數(shù)據(jù)預(yù)處理;主要對(duì)前一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性，對(duì)其中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)丟失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。

（4） 知識(shí)獲取;運(yùn)用選定的數(shù)據(jù)挖掘算法，從數(shù)據(jù)中提取用戶所需要的知識(shí)，這些知識(shí)可以用一種特定的方式表示或使用一些常用的表示方式。

（5） 評(píng)估;將發(fā)現(xiàn)的知識(shí)以用戶能理解的方式呈現(xiàn)。

1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用及特點(diǎn)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不僅可以表達(dá)不確定性知識(shí)，而且可以進(jìn)行概率推理，它的學(xué)習(xí)算法也可以從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法還能從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，這使得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)非常適合于不確定性知識(shí)發(fā)現(xiàn)[8]。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘流程，如圖1所示。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是用于表示變量集的鏈路概率分布的圖形模型。它提供了一種自然地表達(dá)因果信息的方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)本身沒(méi)有輸入和輸出的概念，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算是獨(dú)立的。因此，可以從上級(jí)節(jié)點(diǎn)到下節(jié)點(diǎn)推斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。用于數(shù)據(jù)挖掘的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)[9]：

（1） 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以處理不完備的帶有噪聲的數(shù)據(jù)集，它用概率測(cè)度的權(quán)重來(lái)描述數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，從而解決了數(shù)據(jù)間的不一致，甚至是相互對(duì)立的問(wèn)題。

（2） 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用圖形的方法描述數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，語(yǔ)義清晰，可理解性強(qiáng)，這將有助于利用數(shù)據(jù)間的因果關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

（3） 由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有因果和概率性語(yǔ)義，它有助于先驗(yàn)知識(shí)和概率的結(jié)合，容易與優(yōu)化決策方法相結(jié)合。

2 電力營(yíng)銷(xiāo)理論及常見(jiàn)問(wèn)題

2.1 電力營(yíng)銷(xiāo)理論

電力營(yíng)銷(xiāo)是指電力企業(yè)在變化的電力市場(chǎng)環(huán)境下，為了滿足消費(fèi)者對(duì)用電的需求，通過(guò)電力企業(yè)的一系列市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，為用戶提供優(yōu)質(zhì)、可靠、充裕的電力[10]。產(chǎn)品和滿意的服務(wù)給用戶，從而在綜合經(jīng)營(yíng)和銷(xiāo)售中獲取利潤(rùn)?？傊?，電力營(yíng)銷(xiāo)是為了滿足實(shí)際或潛在的電力需求而交換電力市場(chǎng)的過(guò)程[11]。

從電力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的概念可以看出，電力營(yíng)銷(xiāo)的核心是電力企業(yè)必須面對(duì)市場(chǎng)和消費(fèi)者，必須適應(yīng)變化的市場(chǎng)，及時(shí)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)策略進(jìn)行正確的調(diào)整;電力企業(yè)應(yīng)提供合格的電力和滿意的電力[12]。電力企業(yè)要用最少的投入、最快的速度將電能送達(dá)消費(fèi)者;電力企業(yè)應(yīng)該而且只能在消費(fèi)者的滿足之中實(shí)現(xiàn)自己的各項(xiàng)目標(biāo)。

電力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)該在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)基本理論的指導(dǎo)下，綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等技術(shù)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)行為進(jìn)行多角度的分析，然后做出市場(chǎng)判斷和營(yíng)銷(xiāo)決策[13]。電力營(yíng)銷(xiāo)包括電力營(yíng)銷(xiāo)原理、電力市場(chǎng)研究、電力需求分析、電力營(yíng)銷(xiāo)組合等。

2.2 電力營(yíng)銷(xiāo)存在問(wèn)題

電能商品的特殊性從根本上決定了電力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與一般商品營(yíng)銷(xiāo)既有聯(lián)系，又有差別。其聯(lián)系體現(xiàn)在二者均為滿足消費(fèi)者的某種需要和效用，并且二者都遵循市場(chǎng)規(guī)律，遵循市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)原理[14]。其區(qū)別在于：

（1） 電能商品的單一性，因此，電力營(yíng)銷(xiāo)策略沒(méi)有比其他商品營(yíng)銷(xiāo)更具設(shè)計(jì)性和空間性。然而，由于用戶對(duì)電力的需求不同，電價(jià)也會(huì)有所不同，從而形成各種商品價(jià)格。

（2） 電能商品的交易本身雖然也包括了一系列的環(huán)節(jié)，比如發(fā)、輸、配、售，最后才到達(dá)消費(fèi)者，但是這些環(huán)節(jié)都是瞬間完成，因此和其他商品相比，不必考慮存貨成本的影響;

（3） 電能產(chǎn)品的銷(xiāo)售很大程度上取決于電氣設(shè)備和電器的使用。因此，電力營(yíng)銷(xiāo)與電力商品營(yíng)銷(xiāo)的互動(dòng)將是相輔相成的。

（4） 當(dāng)電能產(chǎn)品失效時(shí)，對(duì)用戶的影響往往是大面積和大群體。因此，我們必須建立全天候快速維修服務(wù)團(tuán)隊(duì)。正是由于電力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與一般的商品營(yíng)銷(xiāo)既有聯(lián)系又存在差異，因此在實(shí)際的電力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)分析中，應(yīng)該注重一般營(yíng)銷(xiāo)理論與電力行業(yè)特征的具體結(jié)合。

3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在電力營(yíng)銷(xiāo)決策中的應(yīng)用

3.1 客戶價(jià)值評(píng)估推理模型設(shè)計(jì)

（1） 屬性模型的建立

在電力系統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中，不同的客戶在購(gòu)買(mǎi)力、信用等級(jí)、利潤(rùn)貢獻(xiàn)、價(jià)值等方面是有差異的，所有客戶對(duì)供電企業(yè)的實(shí)質(zhì)付出或價(jià)值并非相同，通過(guò)識(shí)別和捕捉，使得供電企業(yè)才真正了解和掌握真正的客戶，目的是實(shí)時(shí)的掌握客戶的用電情況，并對(duì)接下來(lái)的營(yíng)銷(xiāo)策略進(jìn)行新的部署[15]。

（2） 網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造理論

用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)做數(shù)據(jù)挖掘，就是要找到上一節(jié)說(shuō)討論到的變量的因果關(guān)系，具體計(jì)算過(guò)程需要用到貝葉斯公式如式（1）。P（Sh|D，ξ）=P（D，Sh|ξ）P（D|ξ），

（1） ?其中，P（D|ξ）是于結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)的量。

然后，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)，構(gòu)造了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。當(dāng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)未知時(shí)，我們必須設(shè)法學(xué)習(xí)它的結(jié)構(gòu)和CPTS，而且它們能最貼切地反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)中各變量之間的因果關(guān)系。因此，我們需要評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)以及在眾多結(jié)構(gòu)中搜索最佳結(jié)構(gòu)的方法[16]。

（3） 網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)

通過(guò)上述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造方法，再結(jié)合先驗(yàn)專家知識(shí)，排除大量不合理組合，比如：客戶盜電信息和客戶性質(zhì)沒(méi)有直接關(guān)系，電費(fèi)貢獻(xiàn)等級(jí)與客戶發(fā)展信息沒(méi)有直接關(guān)系等。

3.2 客戶用電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)

概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（PRA），是各種安全性分析方法的集成運(yùn)用，它的主要工作包括風(fēng)險(xiǎn)模型建立和風(fēng)險(xiǎn)模型的定量化。風(fēng)險(xiǎn)模型包括描述危險(xiǎn)事件發(fā)生可能性的模型和描述危險(xiǎn)事件造成損失的模型，通常采用事件樹(shù)與故障樹(shù)結(jié)合的方法建模。風(fēng)險(xiǎn)模型定量化主要是計(jì)算基本事件、危險(xiǎn)事件發(fā)生概率的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)以及不確定性，在概率的意義上區(qū)分各種不同因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)影響的重要程度[10]。

對(duì)不同的系統(tǒng)，時(shí)機(jī)、范圍、程度等具體要求不盡相同。但貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析一般地由以下幾個(gè)步驟構(gòu)成;研究熟悉系統(tǒng)首先應(yīng)全面熟悉所分析的系統(tǒng);分析初始事件;分析初始事件和中間事件，建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;初始事件和中間事件概率的評(píng)估;量化和不確定性分析;后果分析;風(fēng)險(xiǎn)排序和管理[8]。

3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)電力風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)功能設(shè)計(jì)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用于企業(yè)信用評(píng)級(jí)，本文主要研究和論述用電異常監(jiān)測(cè)的情況。

為了準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)用戶用電異?，F(xiàn)象，可以采用一種逐層過(guò)濾的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每一個(gè)過(guò)度結(jié)點(diǎn)，我們給他兩個(gè)屬性（通過(guò)和未通過(guò)），未通過(guò)的信息，表示已經(jīng)被篩選掉（即：該用戶不存在用電異常），而通過(guò)的信息，表示可以供進(jìn)一步篩選，直到所有的篩選過(guò)濾環(huán)節(jié)結(jié)束。

4 貝葉斯算法在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)

4.1 電力營(yíng)銷(xiāo)的數(shù)據(jù)獲取與處理

電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)首要的工作是進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，生成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜。系統(tǒng)生成的圖譜如圖2所示。

決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換模塊采用三層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)：詳細(xì)數(shù)據(jù)層，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)層、綜合數(shù)據(jù)層。所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，來(lái)源于三個(gè)方面，有電力MS系統(tǒng)、供電系統(tǒng)中的各類采集與監(jiān)控系統(tǒng)、外部環(huán)境導(dǎo)入，數(shù)據(jù)經(jīng)導(dǎo)入、抽取、過(guò)濾、合并處理。

電力營(yíng)銷(xiāo)決策支持系統(tǒng)首先從原始數(shù)據(jù)庫(kù)保存的大量數(shù)據(jù)信息中選取與決策相關(guān)數(shù)據(jù)，并且將其抽取到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后運(yùn)用開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行分析。

4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在電力營(yíng)銷(xiāo)決策系統(tǒng)中應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)以概率推理為基礎(chǔ)，推理結(jié)果說(shuō)服力強(qiáng)，并且模型靈活，可以通過(guò)參數(shù)和結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)使其更適用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)或者價(jià)值評(píng)估，因此，它在很多領(lǐng)域都得以應(yīng)用。在我們的電力營(yíng)銷(xiāo)決策系統(tǒng)中，我們?cè)诳蛻糇R(shí)別分析模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與分析模塊嘗試使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為評(píng)估和預(yù)測(cè)模型[7]。系統(tǒng)評(píng)估流程如圖3所示。

5 總結(jié)

電力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)是符合電力市場(chǎng)化改革趨勢(shì)的電力企業(yè)經(jīng)營(yíng)理念，是提高電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主要途徑。貝葉斯方法以其獨(dú)特的不確定性知識(shí)表達(dá)形式、豐富的概率表達(dá)能力和綜合先驗(yàn)知識(shí)的學(xué)習(xí)特性被廣泛的應(yīng)用。通過(guò)本文的研究可以得出以下結(jié)論：

（1） 將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電力營(yíng)銷(xiāo)客戶的價(jià)值評(píng)估，可以解決用戶數(shù)據(jù)缺失或者不足的問(wèn)題，為客戶性質(zhì)的評(píng)價(jià)提供了良好的模型，并且為進(jìn)一步的客戶信用評(píng)級(jí)、欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)打下了良好的基礎(chǔ)。

（2） 將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電力營(yíng)銷(xiāo)決策支持系統(tǒng)中，通過(guò)良好的圖形界面為決策者制定具體決策方案提供了良好的依據(jù)，證明了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于電力營(yíng)銷(xiāo)的合理性，和高效性。

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（收稿日期： 2018.11.14）

作者簡(jiǎn)介：龐偉林（1989-），男，佛山市，研究方向：信息系統(tǒng)管理及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用研究工作。

宋才華（1976-），男，湛江市，研究方向：供電系統(tǒng)客戶服務(wù)的信息化建設(shè)與應(yīng)用。

鄧乾（1993-），男，佛山市，研究方向：供電系統(tǒng)客戶服務(wù)的信息化建設(shè)與應(yīng)用。文章編號(hào)：1007-757X（2020）01-0123-04