大數據人工智能在電力營銷服務調度系統中的應用

胡濤

摘要：文章以大數據人工智能在電力營銷服務調度系統的研究與應用為研究對象，首先簡單介紹了大數據技術與人工智能技術，隨后探討了大數據在電力營銷服務調度系統中的應用，最后分析了人工智能在電力營銷服務調度系統中的應用，以供參考。

[關鍵詞]大數據 人工智能 電力營銷服務調度系統 應用

隨著我國智能電網的快速發展，在電網實際運行中，每天都會產生海量的數據信息。在電力營銷服務調度系統中，針對這些數據的利用，依然還停留在查詢與存儲方面，并沒有對這些數據進行深度利用，不利于電力營銷服務、調度工作質量水平提升。基于此，有必要根據2011年南網發布中長期發展戰略的指導，加強現代化手段應用，通過對大數據人工智能在電力營銷服務調度系統的應用進行分析，對于推動電力行業實現可持續發展具有重要的意義。

1 大數據技術與人工智能技術

大數據首要特點便是“大”，通常都超出了常規數據庫軟件工處理能力的數據集合，數據量大小在10TB以上。并且有著顯著的4V特征，分別是大容量（Volume）、多樣化（Variety）、低價值密度（Value）與高真實性（Veracity）。大數據在實際應用上，最為重要的價值是通過挖掘這些信息數據，能夠從中獲得一些潛藏的數據價值。主要是通過借助數據挖掘技術，來提取分析數據中的信息，從中挖掘出需要的信息，并能夠分析數據集合的特征、走向等，從中發現這些數據應用價值，為行業工作決策提供更好的支持。

人工智能概念非常廣泛，涵蓋機器學習、自然語言識別處理、圖像識別處理、計算機視覺等多個技術領域，從本質上來看，人工智能技術即是人們嘗試應現有的相關技術來模擬人腦原理，使得相關技術行為更加智能化，同時在機器作出相關行為前，不再僅僅是完全根據既有的程序執行操作過程，而是能夠根據實際情況，使得機器有一個“思考”的過程，從而自主作出目前最優的選擇，并執行相應程序，有效提升生產效率，降低生產風險。另一方面，人工智能在具體應用，上，還凸顯出記憶性特征，它可以通過存儲記憶信息的方式，將這些信息存儲到權值中，在需要應用時，能提取對這些信息特征，作出作為準確的分析判斷，從而更好地服務于行業工作。

在大數據技術與人工智能智能技術快速發展的大背景下，為進一步完善電力公司客戶服務體系，強化客戶服務管理效果，促使客戶服務水平得到更進一步的提升。需要從客戶服務調度與監控業務入手，不斷優化調度服務質量，并通過視頻監控，完成相關營銷監控指標。但當“下營銷監控涉及的業務指標眾多，因此很難通過傳統以人力為主的方式實現各種監控指標全面監控，因此必須通過信息化手段來有效管理客戶服務監控的各項指標，需要將大數據人工智能技術運用到客戶服務質量監控中，進一步提供客戶服務水平，提高客戶滿意度。

2 大數據在電力營銷服務調度系統中的應用

在電力營銷服務調度系統中應用搭建大數據平臺，主要應用于以下幾方面：

2.1 用電信息采集

通過在大數據平臺的幫助下，結合電力營銷服務調度系統在日常運營中收集的各種數據信息，統一對這些信息進行充分的挖掘處理，從而能夠科學合理的預測停電、設備故障等信息，相關工作人員能夠以此為依據，提前做出反應，完成調度客戶服務工作安排，并制定相關的應對策略，可以有效降低客戶負面情緒，保障電力客服調度的科學合理性。大數據在電力營銷服務調度系統應用方面，除了數據挖掘，還包括報文數據分析、異常事項處理分析、反竊電分析等。

2.2 電費回收風險評估

在電力營銷服務調度系統中，用電客戶的電費回收風險是一種常見的風險，做好對這一風險評估，能夠幫助營銷服務人員了解用戶繳費信用與繳費能力，從而以此制定出針對的營銷服務策略，有效降低電力企業損失。在具體電費回收風險評估上，主要從定性與定量兩方面進著手，通過借助電力營銷服務調度系統大數據平臺，來收集查詢用戶信息檔案、繳費記錄、服務記錄等數據信息，來對用戶信用等級進行科學合理的評估，在大數據的應用下，使得評估指標更加多樣化，例如有用戶繳費能力指標，用戶繳費意愿指標、用戶繳費信用指標等，有效提升了電費回收風險評估的客觀公正性，能夠從根本上解決供電企業電力營銷難題，減少壞賬問題產生概率，降低供電企業損失，提升供電企業經營效益。

2.3 用電負荷風險預測

用電負荷預測是供電企業開展電力營銷服務調度的一項重大工作，只有控制好用電負荷風險，才能夠有效提升電力調度的準確性。傳統的用電負荷風險預測多是根據以往歷史信息變化規律來預測，但受各種客觀不可控因素影響，例如天氣因素等，從而不利于用電負荷預測準確度提升，而通過借助大數據平臺，通過進行數據挖掘分析，能夠找出隱藏的用電負荷數據變化規律，實現對未來短期負荷預測，通過將這種預測方式與傳統方法相結合，可促使用電負荷預測準確率得到有效的提升。

2.4 客戶服務分析

在大數據挖掘技術的幫助下，能夠通過對各種結構化數據（例如客戶用電數據、服務信息等）、非結構數據（例如客服電話錄音、客服服務截圖等）進行統一挖掘分析。從而合理分析客戶渠道偏好、話務習慣、敏感標簽等，從而準確掌握客戶訴求特點，并為用電客戶提供個性化服務，提升客戶服務的針對性，改善服務方式，有效提升客戶用電體驗與用電滿意度。

3 人工智能在電力營銷服務調度系統中的應用

當下人工智能在電力營銷服務調度系統中的應用主要表現為以下兩方面：

3.1 專家系統的應用

該系統以客觀事實為基礎，并通過集中收集現有的專家知識經驗，在信息化技術的幫助下，構建一個龐大的知識數據庫，并在一定的規則基礎之上，形成一個完整的控制體系，并利用，人工智能中的知識表示與知識推理技術，來對由專業領域專家才能解決問題的過程進行模擬，最終實現專業問題的有效解決。相對于國外，我國人工智能領域中研究專家系統起步較晚，但隨著研究的深入，專家系統在多個領域和行業均有了突破性進展，例如中醫診斷領域、汽車調度領域等。在專家系統組成中，主要核心部分之一便是數據庫系統，這同時也是專家系統應用在電力營銷服務調度系統必須要解決的難題。由于數據庫內容組成為專家知識，而專家知識來源較為廣泛，需要不斷提升專家知識的豐富性、層次性，才能夠促使專業系統作用價值得到更進一步的發揮。而電網系統本身受到的影響因素較多，并且這些因素很多都是不可控因素，在不同地區、不同條件下，電力營銷服務調度要求也存在一定的差異性，從而為電力營銷服務調度運行系統應用專家系統帶來了諸多的挑戰，但基于專家系統本身的作用，其在電力調度自動化系統中依然有著較大的作用價值，能夠解決常規處理軟件無法解決的問題。相信在不久的將來，在電力領域中，專家系統也能夠有所突破，從而在電力營銷服務調度系統中發揮出更大的價值。

3.2 可視化技術的應用

當下隨著人們對電力需求不斷增加，電網規模相應也在不斷擴大，而電力系統內部產生的信息量也越來越大，在這一形勢下，需要調度操作人員在實際故障處理中，需要對大量數據信息進行分析，增加了調度人員的工作量，并且也不利于調度工作準確性提升，而通過應用可視化技術，則在一定程度上緩解了這一問題。在該技術的應用下，能夠將這些數據信息以圖片的方式展現出來，有效降低了營銷服務調度人員數據分析工作量，對于電力營銷服務調度工作效率提升有著較為積極的影響意義。通過應用二維可視化、三維可視化技術手段，繪制出更加直觀的電力信息數據圖像，將復雜的數據信息以圖片、圖像等形式進行呈從而更加方面營銷服務調度人員直觀的了解相關信息，能夠及時找出服務短板，并合理制定針對的服務調度策略，提升電力營銷服務調度工作質量水平。

4 總結

綜上所述，在電力營銷服務系統中應用大數據與人工智能技術，能夠有效豐富系統功能，提升系統運行效率，推動電力服務營銷調度工作開展實現更好的發展。當受限于當下人工智能技術與大數據技術發展水平，在實際電力服務營銷調度系統應用上，人工智能與大數據應用仍有著較大的進步空間，因此需要進一步加強相關技術的研究，推動我國電力行業實現更好的發展。

參考文獻

[1]劉雨晨。大數據技術在電力營銷系統中的應用研究[D].華北電力大學，2017.

[2]王志堅，基于大數據平臺的電力營銷信息化建設分析[J].內蒙古電力技術，2016，34（04）：17-22.

[3]朵向陽，電力調度自動化系統中的人工智能技術應用[J].時代農機，2018，No.307（05）：166-166.