基于客戶偏好與需求的智能服務(wù)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)

周玲, 朱州, 張剛, 王鵬, 楊松

(貴州電網(wǎng)公司 信息中心, 貴州 貴陽 550003)

0 引言

在電力市場(chǎng)改革背景下，電力單位急切地需要提高自身市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，而其途徑就在于優(yōu)化自身服務(wù)水平，但在傳統(tǒng)人工模式下，面對(duì)現(xiàn)代海量電力數(shù)據(jù)以及復(fù)雜的分布結(jié)構(gòu)，人力早已不滿足工作需求，說明電力單位服務(wù)水平優(yōu)化遇到了瓶頸。而在智能技術(shù)開發(fā)普及之后，電力單位找到了突破瓶頸的方法，即使用智能化技術(shù)對(duì)原有服務(wù)體系以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，在應(yīng)用效果上來看其表現(xiàn)良好，說明這種方式值得推廣，那么為了進(jìn)一步地提高智能化技術(shù)在電力運(yùn)維中的深度，圍繞市場(chǎng)客戶偏好與需求進(jìn)行優(yōu)化是行之有效的方法，因此有必要進(jìn)行相關(guān)研究，這也是本文課題的意義所在。

1 市場(chǎng)客戶偏好與需求分析

市場(chǎng)客戶偏好與需求是現(xiàn)代電力單位智能化服務(wù)系統(tǒng)發(fā)展的主要方向，那么要保障方向正確，電力單位必須先了解市場(chǎng)客戶偏好與需求，對(duì)此下文將對(duì)市場(chǎng)客戶偏好與需求特征進(jìn)行分析。

(1) 動(dòng)態(tài)性

在理論上，任何市場(chǎng)客戶的偏好、需求隨時(shí)都可能產(chǎn)生變化，因此證實(shí)其存在動(dòng)態(tài)性特征，同時(shí)面對(duì)所有市場(chǎng)客戶，既然所有客戶都可能隨時(shí)出現(xiàn)偏好與需求的變化，說明整個(gè)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)性變化十分強(qiáng)烈，通過人工方法根本不可能有效獲取。但在智能技術(shù)條件下，利用市場(chǎng)客戶偏好與需求動(dòng)態(tài)變化與社會(huì)潮流之間的關(guān)系，可以對(duì)這種變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，完成相應(yīng)信息獲取，但要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，在實(shí)際工作當(dāng)中還要進(jìn)行深入研究[1-3]。

(2) 個(gè)性化

每個(gè)市場(chǎng)客戶的偏好與需求，在本質(zhì)目標(biāo)上雖然一致，但其他部分則或多或少的存在差異，即任何市場(chǎng)客戶的偏好、需求，都是圍繞“讓自身電力使用體驗(yàn)更好”的目的來產(chǎn)生的，但是這一目的在不同客戶心理角度上，其對(duì)“好”的指標(biāo)不同，同時(shí)實(shí)現(xiàn)這一目的的方式也有很多，所以會(huì)產(chǎn)生不同的偏好與需求，而這一表現(xiàn)產(chǎn)生的結(jié)果，是完全與客戶個(gè)人心理相符的，所以被稱為個(gè)性化偏好與需求[4-6]。

(3) 被動(dòng)性

雖然電力市場(chǎng)客戶偏好與需求動(dòng)態(tài)性表現(xiàn)繁多，且多種多樣，但大部分客戶在正常情況下，是不會(huì)將自身需求表露出來的，說明其具備被動(dòng)性特征。根據(jù)某相關(guān)調(diào)查結(jié)果得知，100名調(diào)查對(duì)象，在正常用電的條件下，只有2名客戶提出了自身需求，其他客戶在后續(xù)調(diào)查當(dāng)中有82名存在新需求，但是沒有提出，證實(shí)被動(dòng)性特征是當(dāng)前電力市場(chǎng)客戶偏好與需求的普遍特征[7-8]。

2 智能服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)面臨的問題

結(jié)合上述市場(chǎng)客戶偏好與需求分析內(nèi)容，在智能服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)當(dāng)中，設(shè)計(jì)人員會(huì)面臨很多問題，例如需求獲取困難、難以對(duì)需求進(jìn)行分類等，這些問題無疑需要在系統(tǒng)設(shè)計(jì)當(dāng)中得到解決，否則此項(xiàng)工作的意義將蕩然無存。下文將具體分析智能服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)面臨的問題。

(1) 需求獲取困難

在被動(dòng)性特征條件下，電力單位如果要獲得所有客戶的個(gè)性化偏好與需求，顯然是一項(xiàng)耗時(shí)耗力，且難度較大的工作，因?yàn)榇蠖鄶?shù)客戶不會(huì)主動(dòng)將需求提出，而電力單位為了獲取信息，就不得不與客戶溝通，而每次溝通的客戶數(shù)量是極其有限的，且需要引導(dǎo)客戶說出真實(shí)的需求，這一切不但考驗(yàn)工作人員的溝通技巧，同時(shí)也需要漫長(zhǎng)的時(shí)間來做過度，而就算最終收集了所有客戶的偏好與需求，也可能因?yàn)閯?dòng)態(tài)性特征而導(dǎo)致部分收集信息無效，所以此項(xiàng)工作的難度極大，幾乎是不可能完成的。那么在智能化服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)當(dāng)中，設(shè)計(jì)人員必須發(fā)揮智能化技術(shù)的能效，消除此類問題，否則系統(tǒng)運(yùn)作依舊受制于問題范疇，實(shí)際效果十不存一[9-10]。

(2) 難以對(duì)需求進(jìn)行分類

在個(gè)性化特征條件下，電力單位收集到的所有客戶偏好與需求之間都難免存在差異，而即使再細(xì)小的差異，都可能導(dǎo)致信息內(nèi)涵方向不同，對(duì)此如果要優(yōu)化服務(wù)水平，針對(duì)不同偏好與需求進(jìn)行服務(wù)，就必須對(duì)需求進(jìn)行細(xì)化分類，再制定針對(duì)性的服務(wù)體制，但在傳統(tǒng)人工模式下，市場(chǎng)客戶偏好與需求分類條件十分粗糙，只能根據(jù)客戶一些外露特征來進(jìn)行分類，例如針對(duì)客戶行業(yè)，將其分為工業(yè)客戶、個(gè)體客戶等，根據(jù)其用電量進(jìn)行電能配送，這種方法可以起到節(jié)省能源、降低經(jīng)濟(jì)損失率的目的，但無法實(shí)現(xiàn)針對(duì)性服務(wù)。

3 智能服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及開發(fā)平臺(tái)

首先為了實(shí)現(xiàn)與所有市場(chǎng)客戶的連接，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)當(dāng)中，必須先建立專門的互聯(lián)網(wǎng)框架，在此框架環(huán)境當(dāng)中，將其作為開發(fā)平臺(tái)才能完成系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。其次本文系統(tǒng)結(jié)構(gòu)總共分為業(yè)務(wù)應(yīng)用層、支持平臺(tái)服務(wù)層、數(shù)據(jù)源層、網(wǎng)絡(luò)層4個(gè)部分，系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

(1) 業(yè)務(wù)應(yīng)用層

業(yè)務(wù)應(yīng)用層位于整個(gè)系統(tǒng)的最表層，其中包括業(yè)務(wù)功能組件與UI組件，兩個(gè)組件可以實(shí)現(xiàn)信息獲取以及數(shù)據(jù)可視化功能，即信息獲取功能是由供電監(jiān)測(cè)硬件組成的，根據(jù)監(jiān)測(cè)器的反饋可以收集到每個(gè)客戶的用電情況，在經(jīng)過一段時(shí)間采集之后，即可形成客戶用電走勢(shì)圖，根據(jù)圖中數(shù)據(jù)展示，可以判斷出客戶用電量的峰值、最低值以及兩值出現(xiàn)的時(shí)間區(qū)域，而根據(jù)這些數(shù)據(jù)，可以推斷出對(duì)應(yīng)客戶的用電偏好以及需求；UI組件與所有業(yè)務(wù)功能組件連接，每個(gè)業(yè)務(wù)功能組件得到的數(shù)據(jù)，均會(huì)被UI組件接收，并轉(zhuǎn)化成數(shù)字化形式展示給工作人員查看，幫助工作人員獲取具體需求[11-13]。

(2) 支持平臺(tái)服務(wù)層

支持平臺(tái)服務(wù)層由工作流引擎、智能決策支持引擎、MapX組件組成，其中工作流引擎主要是考慮到工作效率問題，依照相應(yīng)指標(biāo)，對(duì)所有獲取到的信息進(jìn)行等量分配，并發(fā)送給每個(gè)工作人員，此舉可以合理控制工作人員的工作負(fù)擔(dān)，有效提高工作效率；智能決策支持引擎主要實(shí)現(xiàn)了客戶細(xì)化分類功能，即根據(jù)以往客戶分類規(guī)則，在智能決策支持引擎條件下，通過數(shù)據(jù)特征分析功能，判斷每個(gè)用戶的偏好與需求差異，相應(yīng)進(jìn)行細(xì)化分類之后，將其傳輸?shù)綐I(yè)務(wù)應(yīng)用層當(dāng)中，為其提供數(shù)據(jù)支撐；MapX組件是一種地理定位功能，可以獲取客戶地理信息，在整個(gè)工作流程當(dāng)中起到輔助作用，即當(dāng)工作人員了解到某個(gè)客戶的偏好與需求發(fā)生變化之后，可以根據(jù)MapX組件了解其具體位置，相應(yīng)將信息一一對(duì)應(yīng)之后，通過操作使電力供給滿足客戶當(dāng)前偏好與需求[14]。

(3) 數(shù)據(jù)源層

數(shù)據(jù)源層是系統(tǒng)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層，主要由Oracle9i數(shù)據(jù)庫、Oracle9i Spatialko空間數(shù)據(jù)庫組成，其中Oracle9i數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)常規(guī)數(shù)據(jù)庫，用于儲(chǔ)存工作人員導(dǎo)入數(shù)據(jù)、系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)等其他所有數(shù)據(jù)，而Oracle9i Spatialko空間數(shù)據(jù)庫與Oracle9i數(shù)據(jù)庫連接，所有存放于Oracle9i數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的數(shù)據(jù)，都會(huì)被備份到Oracle9i Spatialko空間數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，相應(yīng)當(dāng)工作人員需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度之后，可以根據(jù)Oracle9i Spatialko空間數(shù)據(jù)庫的空間數(shù)據(jù)字段、空間索引功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，隨之即可完成調(diào)度操作。

(4) 網(wǎng)絡(luò)層

網(wǎng)絡(luò)層即為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，本文系統(tǒng)設(shè)計(jì)為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與所有客戶的連接，開發(fā)了專門的網(wǎng)站，在網(wǎng)站基礎(chǔ)上采用開發(fā)工具完成本次系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)工作。

3.2 客戶細(xì)分算法設(shè)計(jì)

針對(duì)上述客戶細(xì)化分類功能，其必須在數(shù)學(xué)算法的基礎(chǔ)上才能實(shí)現(xiàn)，對(duì)此本文為了保障分類準(zhǔn)確性，進(jìn)行了客戶細(xì)分算法設(shè)計(jì)。具體來說，本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，構(gòu)建了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其主要由輸入層、隱含層和輸出層組成，三者均可以依照函數(shù)傳遞與權(quán)值，對(duì)最終結(jié)果進(jìn)行控制，具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在此基礎(chǔ)上，客戶細(xì)分流程：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化，即圍繞采集得到的帶有客戶偏好與需求的電力數(shù)據(jù)信息，生成針對(duì)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；生成最匹配的個(gè)體作為初始權(quán)值；圍繞權(quán)值生成分類組，相應(yīng)進(jìn)行迭代計(jì)算，如果計(jì)算結(jié)果達(dá)到最大迭代值，則啟用遺傳算法來得到最優(yōu)解，如果沒有達(dá)到最大迭代值，則結(jié)束計(jì)算，將當(dāng)前分類結(jié)果作為最終結(jié)果。

3.3 決策樹學(xué)習(xí)功能設(shè)計(jì)

介于市場(chǎng)客戶偏好與需求的動(dòng)態(tài)性，為了使系統(tǒng)需求分析不落后于動(dòng)態(tài)變化速度，本文認(rèn)為需要設(shè)計(jì)決策樹學(xué)習(xí)功能，預(yù)先判斷客戶偏好與需求的走勢(shì)，相應(yīng)消除上述問題。設(shè)計(jì)當(dāng)中，先以某實(shí)例為目標(biāo)，將其作為決策樹的“根基”，相應(yīng)在獲取其需求之后，生成“根系”與網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入，最終采用C4.5算法作為決策樹“軀干”，此時(shí)所有數(shù)據(jù)被導(dǎo)入至決策樹當(dāng)中，就會(huì)激發(fā)C4.5算法進(jìn)行計(jì)算，相應(yīng)生成“枝干”，每條枝干都代表用戶需求走向，而其中最長(zhǎng)“枝干”則代表最優(yōu)解，是用戶需求最可能出現(xiàn)的走勢(shì)。

4 總結(jié)

綜上，本文主要對(duì)基于客戶偏好與需求的智能服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行了研究與設(shè)計(jì)工作，相應(yīng)得到結(jié)論：圍繞電力市場(chǎng)客戶偏好與需求進(jìn)行了分析，了解其特征表現(xiàn)，為之后分析工作提供了方向；結(jié)合傳統(tǒng)人工模式，在電力市場(chǎng)客戶偏好與需求結(jié)果上，介紹了其中問題表現(xiàn)，即需求獲取困難、難以對(duì)需求進(jìn)行分類2個(gè)大方向問題，相應(yīng)在智能服務(wù)系統(tǒng)當(dāng)中，需要解決此類問題，否則系統(tǒng)將失去存在意義；進(jìn)行了智能服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作，設(shè)計(jì)分為三個(gè)部分：系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及開發(fā)平臺(tái)、客戶細(xì)分算法設(shè)計(jì)、決策樹學(xué)習(xí)功能設(shè)計(jì)，介紹了每個(gè)設(shè)計(jì)部分的設(shè)計(jì)方法，并對(duì)其功能表現(xiàn)進(jìn)行了闡述。