大數據人工智能在電力營銷服務調度系統中的應用

薛瑞景

摘要：隨著社會主義經濟建設的不斷發展，人們對于電力的需求也逐漸增大，電力系統由于自身相對比較復雜，僅僅依靠人工操作顯然已經不能滿足日益增加的用電需求。因此，人工智能技術應用于電力調度自動化系統就非常有必要，對電力調度工作的穩定與效率提升有著十分重要的作用。接下來，對人工智能技術應用于電力調度自動化系統進行了簡要分析，以此可以為相關從業者提供參考。

關鍵詞：電力調度自動化系統;人工智能技術;應用

中圖分類號：TP39? 文獻標識碼：A

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。

1 什么是人工智能技術及發展

科學技術的飛速發展，使人工智能技術在近些年被廣泛應用于多個領域，人工智能的基本原理就是人腦的原理與行為，通過先進的科學技術使機器具有發現問題與解決問題的能力。“人工智能”的職能主要體現在它所具有的記憶能力。現階段，各領域所應用的人工智能技術主要有人工神經網絡、混合技術以及遺傳算法等，人工神經網絡就通常會被繼電保護方面進行應用，主要原理就是人工智能技術通過模仿人的神經系統，在電力系統出現故障問題的時候，做出迅速地反應，及時通過科學地分析進行排除，從而保證電力系統的運行穩定與安全。

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 人工智能技術在電力調度自動化系統中的應用

在我國電力調度系統引入人工智能技術，可以較好地解決復雜的工程計算和非線性優化問題，改進以往的許多不確定性因素，通過自身性能實現數據分析調整狀態，實現語音操控。

（1）專家系統。專家系統是建立在已有的事實基礎上，構成一個龐大的知識數據庫，形成基礎整體控制體系。專家系統可以將已有的知識與經驗和信息技術相結合，完善信息數據庫，通過網絡模擬專家的分析判斷過程，從而對人工智能中出現的問題進行合理的推理判斷，并根據此作出決策，快速判斷出電力調度中出現的問題。專家系統中的數據庫來源于專家知識，提升專家系統的應用效率，獲取更加深層次的專業知識，使其更加具有實用性和可靠性。電網調度系統受多種因素的影響，問題比較復雜，隨著社會經濟的不斷發展，人們的生產生活越來越離不開電力調度系統，電力調度系統也將面臨更多的問題和挑戰，為電力調度系統的自動化應用帶來了很多難題，在電力調度自動化系統的應用中，電力調度的故障需要豐富的經驗來排除，一般的軟件難以實現，專家系統可以發揮自身的作用。

（2）可視化技術。隨著電力調度系統的信息和數據不斷增加，電力調度系統的自動化在故障處理的工作難度和壓力上也在不斷增加，調度人員要在大量的信息中找到準確的信息，需要消耗較長的時間和較多的精力，不利于及時解決電力調度系統故障。可視化技術可以提高操作人員的效率，幫助操作人員調查分析，及時發現電力調度系統的故障問題。可視化技術可以將大量的信息數據以圖片的形式展現出來，通過二維、三維的手段，以直觀的圖片、圖像等的形式，呈現原本繁雜的數據信息，調度操作人員可以通過圖像及時發現電力故障的原因并采取解決措施，提高電力調度排除故障的效率，保證電力調度系統的穩定運行。

（3）人工神經網絡。 人工神經網絡是人工智能系統中模仿人體神經系統信息處理和傳輸的技術，在電力調度系統中應用廣泛，可以提高信息傳輸和處理效率，實現電力調度系統中的信息數據并行處理、聯想記憶和在線學習等等，具有診斷快速、容錯率強的特點，可以幫助處理電力調度系統故障，提高故障分析和處理效率，保障電力調度系統的正常運行。

結束語：

人工智能技術在電力調度自動化系統中的應用研究在不斷進步。生產生活對電力調度的要求越來越高，電力調度自動化系統承擔著很大的壓力。運用人工智能技術，可以實現信息數據的快速高效處理，減少電力調度故障，保證電力故障的及時處理。通過專家系統、可視化技術等人工智能技術的應用，可以有效提高數據傳輸效率，提高電力調度系統的故障分析和處理效率，方便調度操作人員的工作。電力調度自動化系統中人工智能技術的應用還有很大的發展空間。

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