洪学梳
广东电网有限责任公司汕尾供电局 广东汕尾 516600
摘要：大数据时代的到来为我国很多行业带来了更多发展机遇，电力企业也在大数据时代的背景下发展得越来越快。本文通过对电力需求展开分析，并提出基于大数据背景下的电力潜在需求管理方法，希望为关注电力潜在需求管理的人群提供参考。
关键词：大数据时代；电力潜在需求；电力能源
引言：现如今，互联网的不断发展让数据信息的收集变得越来越简单。电力企业也在研究获取数据信息的最佳方案，以期通过大数据推断出客户的实际需求，从而得以针对性开展营销战略，为企业创造出更多的经济价值。因此，有必要对基于大数据背景下的电力潜在需求管理展开分析。
1 大数据在电力潜在需求管理中的意义
大数据源自网络中的数据信息，通过对各种不同的数据信息进行采集、分析，能够为电力企业的决策带来非常大的影响。因为经过大数据分析得出的各类信息往往具备了非常高的准确性，而且通过大数据还能够判断出不同城市、乡村的用电情况以及未来的用电趋势，从而了解到不同地域对于电力的潜在需求情况，为电力企业的后续决策打下坚实的基础。除此之外，通过大数据还能够提取出用户的用电行为特征，并根据用户与电网之间的互动来判断用户对于电力的实际需求，从而提升电气企业的服务质量，为用户用电带来更加优质的服务。
2 影响电力需求的因素
能够影响到电力需求的因素有很多，不同因素的实际影响效果也各不相同。通常情况下，电力需求的影响因素主要有以下几种：第一，国内生产总值，生产总值属于能够影响到电力消费的决定性因素，因为国家整体经济上的增长以及居民生活品质的提升都是促使电力消费提升的重要推动力。换而言之，我国国内生产总值的变动能够直接影响到电力消费的整体趋势，两者之间始终保持着稳定的正向联系。第二，国内人口提升，人口的提升情况同样能够决定人们对于电力的需求情况，人口增长率的增加往往会促使居民电力消费的提升。而近些年我国的人口增长率非常低，这对于电力潜在需求管理而言并不是一件好事，但是因为我国具备非常庞大的人口基数，因此人口增长情况对电力消费的影响暂时并没有过多的体现，但是其潜在的影响则是相对比较久远的。可以确定的是，人口的增长情况与电力需求二者之间的联系也是正向的。第三，电价，电价不同于人口增长以及生产总值，电价对于电力需求的影响虽然同样非常巨大，但是其与电力消费之间的联系并不会完全成正比，因为很多普通居民在电价上升之后往往会选择性地降低用电量，通过节约用电的方式降低电价提升带来的消费。第四，生活用电，我国经济的发展导致了我国城市与农村的用电量得到了提升，城乡中的居民消费结构也因为经济增长而发生了改变。比如，农村电网改造速度的提升与电价制度的改变，提升了我国居民的整体用电范围，增加了人均用电量，所以生活用电的提升能够对电力潜在需求带来推动作用，生活用电与电力需求呈正向联系[1]。
3 大数据背景下电力潜在需求管理分析
3.1 用电潜在需求的分析
在大数据技术的支持下，电力公司通过各种用户信息采集系统收集到了各行各业大量的用户用电信息，这些信息的整体价值非常高。
通常情况下，这一类用户信息数据主要会作用在电力公司的营销辅助决策中，根据判断出的用户潜在需求来制定完善电力公司的营销方案。这种方法虽然能够为电力公司创造出非常多的经济价值，但是大数据的应用方式并不仅仅只有这一种，通过综合分析各类电力数据以及用户的用电行为等因素，可以了解到不同类型用户的实际用电模式，从而发现影响用户用电的各种因素，找出规律后便可以了解到不同类型用户对于用电的潜在需求，为电力营销带来更多的发展空间。
（1）数据聚合
通过大数据技术能够完成用电用户的数据信息采集、存储、处理，而且通过用户数据信息的聚合以及客户服务、地理信息等数据还能够将大量用户数据进行融合形成用户侧大数据信息资源。
（2）用电行为特征
用户的电力数据以及其他各类不同数据所具备的特征各不相同，通过研究提取、描述数据特征的机制能够为大数据分析提供更多支持。数据特征提取方法有很多，无论是基于用电模型完成的特征提取还是基于电力负荷完成的特征提取在实际应用中都需要结合海量的外部数据，通过将地理、气象、人口等数据的特征提出之后，就可以开展用户用电行为的分析，从而为用户的潜在需求分析带来帮助。
（3）用电行为模式的认知
发现用户用电行为中的规律就是对用电行为模式的认知，通过收集用电负荷以及缴费信息还有电价政策等一系列用户的用电数据来构建多层次的用户用电行为模型，可以完成从不同行业的多种视角中对用电行为模式进行精确的识别与判断，从而提升对用户用电行为的理解。
（4）用电行为理解
能够影响到用户行为模式的因素有很多，无论是时间因素还是用户类型等因素都有可能使用户的用电潜在需求发生改变。需要注意的是，每一种因素对于用户用电行为的影响力度各不相同，所以需要采用关联挖掘技术对这些影响因素与用户用电行为之间的关系进行关联性分析，这样就可以从用户的特点用电行为中找出影响用户用电的潜在因素，提升对用户用电行为的理解，让后续的电力服务变得更加容易。
3.2电力潜在需求的发展分析
（1）用电结构的变化
我国经济结构的变化影响到了电力潜在需求结构，其主要表现在第二产业的用电量占比减小，第三产业以及人们的日常生活用电量的占比增加。而且随着第二产业的不断发展，节能降耗的方式越来越多，企业的用电量会进一步降低，从而影响到电力的潜在需求量[2]。
（2）电力工业发展的影响
我国电力工业发展速度非常快，而电力工业生产的节能降耗也是我国的长期发展战略，电力工业的持续发展能够提升我国电力企业的整体经济效益。而且其发展速度的提升还能够对用户的电力潜在需求产生非常大的影响，作为人们生活中必不可少的能源之一，电力增长数量以及质量上的提升都能够起到电力潜在需求的作用。
结论：总之，大数据背景下的电力潜在需求管理非常重要。大数据能够为电力企业的发展决策带来帮助的同时，让电力企业能够更多了解到用户对于电力企业的潜在需求，提升电力企业的电力服务质量。
参考文献：
[1]金明明.智能电网中电力用户需求侧管理的意义与特征分析[J].黑龙江科学,2020,11(14):112-113.
[2]朱州.基于大数据分析的电力客户服务需求预测[J].沈阳工业大学学报,2020,42(04):368-372.