浙江省杭州市浙江省送变电工程有限公司 浙江杭州 310016
摘要：随着售电市场的进一步开放，立足当前电力改革形势，进一步挖掘用户价值，提升供电服务质量已经成为电网企业转型的必要手段。提出利用电力业务数据以及多模态双向交互信息融合、大数据分析等信息技术，抽取出存在于电力营销数据、客户语言、情绪等信息中的相关特征，实现对电力营业厅客户用电行为、用电习惯的分析，提供针对性、差异化的服务方案，满足客户需求，让电力客户感受更舒适、更优质的服务体验，提高营业厅的服务质量、服务效率。
关键词：电力数据；客户行为；分析
1 引言
当前的新环境与新形势对现有的电力客户服务能力提出了更高的要求，为适应新的行业环境，提升服务水平，需要掌握电力客户的需求特性，并挖掘影响这些需求的因素及其作用效果。由此进一步判断客户需求的发展变化趋势，即需求期望，从而建立主动需求预警机制。
2 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。
3 国内信息融合、大数据技术研究现状
3.1 信息融合技术研究现状
信息融合技术是现代信息技术中新的技术研究方向，信息的融合本质就是数据的融合，也称之为传感器信息融合或多传感器信息融合。信息融合是指多个信息源获取相关的数据信息，数据信息进行滤波、关联、相关和集成，形成一个表示架构，这种架构对多层次信息进行状态和身份的评估，是一个信息处理的过程。该过程是对信息评估和额外信息源需求评价的一个精炼过程，同时也是一个自我修正的过程，以获得更加精确的结果。信息融合技术主要是指利用计算机技术对多个传感器按照时间顺序采集到的信息在规定的标准下对信息进行自动分析、综合处理，为完成所需的决策和估计任务进行信息处理的过程。根据此定义，信息融合的硬件基础是多传感器系统，处理的对象是多源信息，其核心内容是信息的协调优化和综合处理。20世纪70年代初期信息融合技术的概念就已出现。信息融合技术的研究是指对多源信息处理，能够让不同形式的信息进行相互补充，实现对同一事物或目标的更精确、更本质的认识。信息融合技术最早的研究主要应用在军事领域，其在军事领域中的应用获得很大的成功，比如军事指挥、军事通信、控制与情报系统。20世纪80年代以来，信息融合技术得到快速发展，其应用逐步扩展到民事领域，如多源图像复合、图像分析与理解、机器人和智能仪器系统、自动目标识别等领域。随着人工智能技术的发展，信息融合也逐渐应用到电力领域，尤其在服务机器人的人机交互方面。
3.2 大数据技术研究现状
随着能源互联网和智能电网技术的快速发展，大数据技术的应用也逐渐发展起来。2012年，从国家层面把大数据作为科技创新的主要发展方向之一。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了大数据发展工作。2016年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，提出把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动。国家电网有限公司早在2012年就已发布了国网公共信息资源的共享模型，该模型对电力多个系统的各类数据进行了融合，正式开始了大数据在电力领域中的应用。目前，国家电网有限公司已经在输电、变电、配电、用电、电力信息通信等多个方面开展了大数据技术的研究以及应用。大数据的技术研究主要包含数据的信息采集、数据处理与分类、数据存储与管理、数据挖掘与分析以及数据应用等方面，它们组成了大数据技术体系。数据信息采集是数据分析的前提，主要是对实时数据、文件数据的采集和离线数据的抽取。
数据处理与分类是对采集到的初始数据进行提炼、辨识，并整合分类的处理过程，处理后的数据将会更加明确、更具有条理性，方便数据的存储。数据存储与管理是指把处理与分类后的数据进行存储，并建立数据库。数据库的建立可有效解决数据的存储和调用的难题。数据挖掘与分析主要是运用相应的算法对数据的分析与计算，挖掘具有潜在价值的数据或者各类数据之间的联系，数据挖掘的算法主要有机器学习、数据统计、神经网络等。数据应用是将最后分析的数据结果运用到各个环节，合理调配资源，提高管理水平或服务水平。
4 电力客户行为分析
4.1 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。
4.2 客户缴费欠费行为分析
客户缴费欠费行为分析主要是对电力营销系统中客户缴费记录的分析研究，对客户历史缴费时间、缴费金额、缴费次数、缴费方式、缴费渠道、欠费时间、欠费金额、欠费次数等数据进行信息融合、信息统计。通过对以上客户关键信息的分析，根据欠费次数、欠费金额可以把客户定义为高风险、中风险、低风险客户。针对不同级别的客户，制定具有针对性的服务方案，采取不同的服务策略，提高电力营业厅的服务质量、服务效率。
4.3 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。
4.4 大力推进互联网技术和电力营销及服务技术的创新
全面推动现代移动通信网络与大数据等技术在供电客户服务商的运用，同时也要做好信息防护工作，保护客户的个人信息的安全，保证互联网+下的供电客户服务的可靠性。①结合高效相应、数据交流、创新理念等要素，利用人工智能技术、安全认证技术等建立统一化的多渠道数据管理平台，进而保证互联网供电服务数据信息的可靠性。②利用视频等方式进行互动，利用多媒体信息进行信息采集，构建客户服务业务相关的多媒体互动模式，进而提高服务业务的办理效率，以及实施监控业务的办理进度等。③通过大数据分析技术来构建客户服务、客户缴费、客户用电情况的相应标签，以及建立客户服务渠道信息视图。
5 结语
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。
参考文献：
[1]李平,李红.互联网+电力客户服务模式的探索[J]. 现代国企研究,2018(20):82.
[2]程莺.“互联网+”格局下的电力客户服务新模式探讨[J]. 大众用电,2018,32(12):14-15.