電力營(yíng)銷管理平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為偏好挖掘

摘 要：挖掘用戶用電行為數(shù)據(jù)，可以為企業(yè)提供更準(zhǔn)確的能源管理信息，幫助企業(yè)識(shí)別并改進(jìn)潛在的問(wèn)題點(diǎn)，提高能源使用效率，因此本文研究了電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為偏好挖掘方法。進(jìn)行預(yù)處理，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量；構(gòu)建基于決策樹(shù)等算法的購(gòu)電特征分類模型，識(shí)別購(gòu)電行為關(guān)鍵影響因素；利用相似度計(jì)算分析用戶間購(gòu)電行為的相似性，精準(zhǔn)挖掘購(gòu)電偏好。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能夠有效區(qū)分具有不同購(gòu)電行為偏好的用戶群體，并且每個(gè)群組內(nèi)的用戶均具有相似的購(gòu)電行為模式，可見(jiàn)本文方法具有較高的有效性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)；購(gòu)電行為偏好挖掘；用戶端購(gòu)電行為

中圖分類號(hào)：TP 311" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)是電力企業(yè)與用戶間的橋梁，具有電量管理、電費(fèi)結(jié)算等基礎(chǔ)功能和用戶數(shù)據(jù)分析、需求預(yù)測(cè)等高級(jí)功能。用戶端購(gòu)電行為偏好是其中一項(xiàng)重要數(shù)據(jù)，反映了用戶的用電習(xí)慣、消費(fèi)能力和市場(chǎng)需求。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，有助于電力企業(yè)更準(zhǔn)確地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，制定更貼合用戶需求的營(yíng)銷策略，提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度[1]。然而，用戶端購(gòu)電行為偏好的挖掘并非易事。首先，電力數(shù)據(jù)具有海量、高維且復(fù)雜等特點(diǎn)，從中提取有價(jià)值的信息具有一定挑戰(zhàn)性。其次，不同用戶的購(gòu)電行為受多種因素影響，例如地域、季節(jié)和電價(jià)政策等，綜合考慮這些因素并進(jìn)行精準(zhǔn)分析也具有一定難度。此外，隨著電力市場(chǎng)不斷開(kāi)放和競(jìng)爭(zhēng)加劇，如何快速響應(yīng)市場(chǎng)變化并及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略，也是電力企業(yè)需要面對(duì)的問(wèn)題[2]。因此，本文探討了電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為偏好的挖掘方法，結(jié)合電力市場(chǎng)的實(shí)際情況，提出一套切實(shí)可行的解決方案，旨在為電力企業(yè)提供更有效的數(shù)據(jù)分析工具和方法，幫助電力企業(yè)更好地把握用戶需求和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

1 用戶端購(gòu)電行為數(shù)據(jù)處理

在電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)中，用戶端購(gòu)電行為數(shù)據(jù)是挖掘用戶行為偏好的基礎(chǔ)。需要詳盡收集并整理用戶產(chǎn)生的購(gòu)電數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除冗余和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

在對(duì)用電用戶進(jìn)行分類過(guò)程中，電力企業(yè)主要依據(jù)的是用戶的用電模式和電壓等級(jí)。根據(jù)用戶使用的電壓等級(jí)和用電模式的不同，可以將用戶劃分為工業(yè)、商業(yè)、農(nóng)業(yè)和居民用電4類。本文采用NB-IOT無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)方式，對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸，保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，實(shí)時(shí)獲取用戶的購(gòu)電數(shù)據(jù)[3]。

由于從原始數(shù)據(jù)中獲取的信息包括大量離散數(shù)據(jù)，因此需要在分析前對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，本文引入插值基函數(shù)。該插值基函數(shù)在特定條件下（當(dāng)i=j時(shí)）取值為1，在其他情況下（當(dāng)i≠j時(shí)）取值為0。該函數(shù)結(jié)構(gòu)允許本文根據(jù)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)估計(jì)未知數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而完成用戶端數(shù)據(jù)的插值和填充。插值基函數(shù)如公式（1）所示。

式中：lj（x）為插值基函數(shù)；x為本文要進(jìn)行插值的點(diǎn)；xj為已知的插值點(diǎn)（數(shù)據(jù)點(diǎn)）。

完成數(shù)據(jù)插值處理后，即得到一個(gè)數(shù)據(jù)完整的電力用戶數(shù)據(jù)集，用于進(jìn)行電力用戶行為特征分類和其他相關(guān)研究。

2 用戶端購(gòu)電特征分類模型構(gòu)建

完成用戶端購(gòu)電行為數(shù)據(jù)處理后，構(gòu)建用戶端特征分類模型。該模型旨在根據(jù)用戶的歷史購(gòu)電數(shù)據(jù)，提取用戶的特征信息，并將其劃分為不同類別或群組。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)用戶進(jìn)行自動(dòng)分組，每組用戶具有相似的購(gòu)電行為特征。本文選擇決策樹(shù)分類模型，構(gòu)建步驟如下所示。

首先，建立一個(gè)包括l個(gè)電力用戶樣本的集合Q，每個(gè)樣本都有一系列特征，這些特征可能包括購(gòu)電行為特征、用電模式和電壓等級(jí)等。決策樹(shù)類型如圖1所示。

其次，在構(gòu)建用于區(qū)分電力用戶購(gòu)電行為的決策樹(shù)過(guò)程中，設(shè)計(jì)合理的決策屬性至關(guān)重要。本文基于觀測(cè)變量，設(shè)計(jì)了以下幾個(gè)關(guān)鍵決策屬性，以深入分析用戶的購(gòu)電模式與行為特征。1） 購(gòu)電頻率。衡量用戶在一定周期內(nèi)（例如月、季度或年）的購(gòu)電次數(shù)，反映其用電需求的穩(wěn)定性和規(guī)律性。高頻率購(gòu)電表明用戶用電量大或存在不規(guī)律用電習(xí)慣。2） 平均購(gòu)電量。計(jì)算用戶每次購(gòu)電的平均電量，用于評(píng)估用戶的用電規(guī)模。大額購(gòu)電用戶可能是商業(yè)用戶或高能耗家庭，小額購(gòu)電更多見(jiàn)于普通居民。3） 購(gòu)電時(shí)間分布。分析用戶購(gòu)電時(shí)間的集中程度與周期性，例如是否在高峰時(shí)段購(gòu)電更多，或是否具有明顯的季節(jié)性變化。這有助于理解用戶的用電習(xí)慣和可能存在的節(jié)能潛力。4） 用電峰谷比?；谥悄茈姳頂?shù)據(jù)計(jì)算用戶用電的峰谷比，即高峰時(shí)段與低谷時(shí)段用電量的比值。這有助于識(shí)別用戶的用電峰谷特性，為實(shí)施分時(shí)電價(jià)政策提供依據(jù)。

每個(gè)決策屬性E可能包括x個(gè)不同的值，這些不同的值將電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為數(shù)據(jù)集Q劃分為W個(gè)子集，每個(gè)子集代表具有相同或相似E值的電力用戶樣本集合[4]。

信息熵是一個(gè)用于量化數(shù)據(jù)集中樣本純度或不確定性的指標(biāo)。計(jì)算每個(gè)子集的信息熵，計(jì)算過(guò)程如公式（2）所示。

式中：E（Qi）為信息熵；Qi為第i個(gè)子集；C為類別的集合；pk為子集Qi中屬于第k個(gè)類別的樣本比例。

根據(jù)屬性E劃分電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為數(shù)據(jù)集Q后，信息增益Gain（E）能夠衡量信息熵的減少程度。信息增益的計(jì)算過(guò)程如公式（3）所示。

式中：Q'為原始數(shù)據(jù)集；Q'i為根據(jù)屬性E劃分后得到的第i個(gè)子集；W為子集的數(shù)量；|Q'|和|Q'i|分別為數(shù)據(jù)集Q'和子集Q'i的樣本數(shù)量。

最后，將信息增益最大的屬性作為決策樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)，對(duì)根節(jié)點(diǎn)的每個(gè)子節(jié)點(diǎn)遞歸地應(yīng)用上述步驟（從數(shù)據(jù)劃分到計(jì)算信息增益），直到滿足停止條件（本文設(shè)置的停止條件為子集中的樣本都屬于同一類別），最終得到一棵完整的決策樹(shù)，該樹(shù)能夠根據(jù)電力用戶的購(gòu)電特征，將用戶分到不同的購(gòu)電行為類別中。

3 挖掘用戶行為偏好的相似性度量

構(gòu)建用戶端特征分類模型后，進(jìn)一步度量相似性來(lái)挖掘用戶的行為偏好。計(jì)算不同用戶或用戶組間的相似性，找出具有相似購(gòu)電行為模式的用戶群體。度量這些相似性可以基于多種指標(biāo)，例如購(gòu)電量、購(gòu)電時(shí)間和電費(fèi)支付方式等。比較這些相似性，發(fā)現(xiàn)用戶的購(gòu)電偏好和趨勢(shì)，進(jìn)而為電力企業(yè)制定更精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略提供有力支持。

用戶的電力消耗習(xí)慣并非一成不變，會(huì)受多重外部條件的影響，例如氣溫的起伏、工作日與周末的周期性模式等。當(dāng)這些外部條件發(fā)生變化時(shí)，用戶的電力使用行為也會(huì)相應(yīng)調(diào)整。同時(shí)，由于本文涉及的數(shù)據(jù)類型主要是連續(xù)性的電量數(shù)據(jù)，例如月度或年度的雙邊合同電量等，因此這些數(shù)據(jù)在數(shù)值范圍上存在顯著差異[5]。直接對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，可能會(huì)出現(xiàn)由量綱不統(tǒng)一導(dǎo)致的結(jié)果偏差。為了有效應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，本文將馬氏距離作為度量工具，以保證數(shù)據(jù)比較的準(zhǔn)確性。

馬氏距離適用于具有不同量綱的數(shù)據(jù)集，它引入了協(xié)方差矩陣，以修正各分量間的量綱差異，從而使不同量綱的數(shù)據(jù)可以在同一尺度上進(jìn)行比較[6]。馬氏距離的計(jì)算過(guò)程如公式（4）所示。

式中：μ為均值；L為多變量矢量。

馬氏距離越小，表示待測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與數(shù)據(jù)集的平均水平越接近；反之，則差異越大。計(jì)算用戶間的馬氏距離，并將用戶劃分為具有相似購(gòu)電行為模式的各個(gè)群體，每個(gè)群體內(nèi)部的用戶具有相似的用電習(xí)慣和需求，例如購(gòu)電頻率、用電高峰時(shí)段和電費(fèi)支付習(xí)慣等。進(jìn)一步分析這些群體的特征，能夠幫助電力企業(yè)深入理解用戶行為背后的原因和動(dòng)機(jī)，以制定精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略。

進(jìn)而需要分析不同用戶群體的購(gòu)電頻率，了解用戶的用電穩(wěn)定性和規(guī)律性。高頻購(gòu)電用戶可能更傾向于靈活調(diào)整用電計(jì)劃，而低頻購(gòu)電用戶可能更注重長(zhǎng)期規(guī)劃和成本控制。分析用戶群體的用電高峰時(shí)段，可以掌握用戶的用電習(xí)慣和需求分布，為電網(wǎng)調(diào)度和能源管理提供參考。研究用戶的電費(fèi)支付方式（例如預(yù)付費(fèi)、后付費(fèi)和分期支付等）和支付時(shí)間偏好，有助于電力企業(yè)優(yōu)化電費(fèi)收繳流程，提高資金周轉(zhuǎn)率。

基于用戶行為偏好的挖掘結(jié)果，電力企業(yè)可以制定更個(gè)性化的營(yíng)銷策略。例如，針對(duì)高頻購(gòu)電用戶推出靈活的用電套餐和優(yōu)惠活動(dòng)；針對(duì)用電高峰時(shí)段集中的用戶群體，加強(qiáng)電網(wǎng)建設(shè)和維護(hù)，保證供電穩(wěn)定；針對(duì)偏好預(yù)付費(fèi)的用戶，優(yōu)化在線支付渠道和流程，提升用戶體驗(yàn)。

4 試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

本文針對(duì)設(shè)計(jì)方案的應(yīng)用效果進(jìn)行了詳細(xì)分析。研究對(duì)象是2021年1月—2024年6月某地區(qū)電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端的購(gòu)電數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)詳細(xì)記錄了企業(yè)的電力使用情況，包括用電量、用電時(shí)間和用電頻率等關(guān)鍵指標(biāo)。將這些數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，深入解析這些企業(yè)的電力使用行為特征。每戶數(shù)據(jù)約300條，用戶端用電行為屬性見(jiàn)表1。

檢查并處理用戶端數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值（例如不合理的極大或極小購(gòu)電量）和重復(fù)記錄。缺失值可以采用均值填充方法進(jìn)行填補(bǔ)；異常值可以根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行剔除或修正。鑒于不同特征的數(shù)值范圍和量綱差異較大，為便于后續(xù)分析，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使所有特征處于同一尺度上。

基于業(yè)務(wù)理解和初步數(shù)據(jù)分析，篩選出對(duì)購(gòu)電行為影響較大的特征，包括購(gòu)電量、購(gòu)電頻率、購(gòu)電時(shí)段分布和電費(fèi)支付偏好等。進(jìn)一步處理選定的特征，構(gòu)造新的特征，包括月度平均購(gòu)電量、用電高峰時(shí)段占比等，以提高模型的預(yù)測(cè)能力和解釋性。

將決策樹(shù)算法作為購(gòu)電特征分類模型的基礎(chǔ)，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練決策樹(shù)模型，并采用交叉驗(yàn)證等方法調(diào)整模型參數(shù)，以避免過(guò)擬合。利用測(cè)試集數(shù)據(jù)評(píng)估模型的性能，保證模型具有良好的泛化能力。

基于馬氏距離，計(jì)算所有用戶間的相似度矩陣。采用聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行分組，使同一組內(nèi)的用戶具有相似的購(gòu)電行為模式。分析各用戶群體的購(gòu)電行為特征，總結(jié)其購(gòu)電偏好，例如購(gòu)電時(shí)段偏好、電費(fèi)支付偏好和用電量變化趨勢(shì)等。

為保證試驗(yàn)結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，多次重復(fù)試驗(yàn)并驗(yàn)證結(jié)果的一致性。同時(shí)，采用不同的數(shù)據(jù)集劃分策略或模型參數(shù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以評(píng)估模型的魯棒性和泛化能力。

4.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

以用戶偏好聚類效果為試驗(yàn)評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估經(jīng)聚類分析得到的用戶偏好群組是否具有明確的區(qū)分度和代表性，即群組內(nèi)的用戶是否具有相似的購(gòu)電行為偏好。用戶偏好聚類結(jié)果見(jiàn)表2。

對(duì)電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析后，本文將用戶劃分為5個(gè)群組，每個(gè)群組在各方面均具有顯著的特征差異。

群組1的用戶購(gòu)電量相對(duì)較低，購(gòu)電頻率穩(wěn)定，主要集中在晚上高峰時(shí)段，是典型的居民用電模式。群組2的用戶購(gòu)電量較高，購(gòu)電頻率也較高，主要集中在白天時(shí)段，這可能反映了工業(yè)或商業(yè)用戶的用電特點(diǎn)。群組3的用戶購(gòu)電量適中，購(gòu)電頻率穩(wěn)定，購(gòu)電時(shí)段全天均勻分布，可能代表了一類多樣化的用戶群體。群組4的用戶購(gòu)電量較低，購(gòu)電頻率極低，主要集中在凌晨時(shí)段，這可能與某些特殊行業(yè)或用電習(xí)慣有關(guān)。群組5的用戶購(gòu)電量較高，購(gòu)電頻率極高，主要集中在早上時(shí)段，可能反映了某些特定行業(yè)或群體的用電習(xí)慣。

由試驗(yàn)結(jié)果可知，本文電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為偏好挖掘方法能夠有效區(qū)分具有不同購(gòu)電行為偏好的用戶群體，并且每個(gè)群組內(nèi)的用戶均表現(xiàn)出相似的購(gòu)電行為模式。因此，可以認(rèn)為由本文方法得到的用戶偏好群組具有明確的區(qū)分度和代表性。

5 結(jié)語(yǔ)

本文電力營(yíng)銷管理信息平臺(tái)用戶端購(gòu)電行為偏好挖掘方法揭示了用戶用電行為的深層次規(guī)律，為電力企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷和服務(wù)優(yōu)化提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。實(shí)施該方法，電力企業(yè)不僅能夠精準(zhǔn)把握用戶需求，還能根據(jù)市場(chǎng)變化及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略，提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度。然而，本文方法仍然存在某些不足。電力數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性使數(shù)據(jù)分析的精度和效率面臨挑戰(zhàn)，需要持續(xù)優(yōu)化算法和模型，提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率，為電力企業(yè)提供更精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)支持。

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