大數據在綜合能源服務領域精準定位中的應用

儲 備 孔德軒

（國網安徽綜合能源服務有限公司，安徽合肥230000）

0 引言

隨著以大數據、人工智能、云計算為代表的“互聯網+”時代的來臨，智能電網的不斷縱深發展，SG186、PMS2.0等系統的建設及推進，電網企業已實現了企業級的數據資源累計。“數據的價值在于分析”這一理念已得到普遍認同，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中提到：“通過對海量數據進行分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見”。海量數據背后隱藏的不僅僅是用戶的個性和多元化的需求，還有電力企業在激烈競爭壓力下謀求發展和生存的解決之道。

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。在綜合能源服務領域，電網企業運用大數據可以深入挖掘分析用電用戶的用電行為，為用戶提供定制化的解決方案，降低用戶的用電成本，提高用戶用電效益，提升用電滿意度，提升電網企業在綜合能源服務領域的市場占有率。

1 綜合能源服務市場的發展現狀

在能源消費領域，在滿足用能的基本需求上，消費側用電用戶對用能的經濟性、安全性、舒適性、節能環保性的要求也日益提高，“為能源服務買單”逐步被用戶接受。隨著電改的深入推進和行業技術的進步，不同能源品種之間的行政壁壘和技術壁壘逐漸被打破，各類型能源協調互補能力增強。在激烈的競爭環境下，電網企業需要為用戶提供更優質的消費體驗，為其提供針對性的定制化方案，實現能源生產、存儲、使用、售賣的優化協調。根據預測，到2035年我國綜合能源服務產業市場潛力將達1.3萬～1.8萬億元，綜合能源服務市場成為電網公司新的增長點。將大數據運用到綜合能源服務領域，滿足終端客戶及能源生產與消費于一體的多元化的綜合能源服務，成為電網公司成功轉型為綜合能源服務提供商的重要路徑，適應電改環境下激烈的市場競爭環境，優化電網企業的業務布局，延長產業鏈，擴大市場占有率。根據綜合能源服務體系的發展軌跡，最終每個用能客戶都是集產能與用能于一體，既是能源的消費者又是生產者。但在現階段，受各方面的條件限制，電網公司應重點抓住政企客戶、大型公共建筑、交通樞紐等對象，瞄準重大項目資源，統籌運用能效診斷、節能改造、用能監測、新能源發電、冷熱電三聯供、現代儲能等多種技術，開展并引領綜合能源服務業務發展，實現投入與產出的最大經濟收益與社會效益，在綜合能源服務這片藍海中占據有利位置。

2 用戶側綜合能源服務業務需求

就如上面提到的，現階段電網公司的綜合能源服務業務，應重點抓住政企客戶、大型公共建筑、交通樞紐等對象，關注重點項目資源，先占有最有潛力的市場，后期逐步擴展到整個用電客戶。在綜合能源服務領域，用戶側的業務需求主要表現在供能保障、用能成本、用能安全、用能便利、環保綠色等需求上。電力客戶需要定制化的全方位的綜合能源服務，需要的是“對”的用能解決方案，電網企業需要通過提供有針對性的綜合能源服務方案為電力客戶創造價值。

高壓生產制造型企業用能成本高、工藝復雜、設備的負荷高、政府監管嚴格、用能供給保障性要求高，因此用戶的服務方案則需要有針對性地滿足這些需求，進行能源平衡分析，降低用能成本；提供運維服務，保障用能穩定和安全；提供系統性、整體性的節能設計，而不僅僅局限于設備的節能改造；配備能源計量設備和提供基礎的用能數據，保存給政府部門備查。而一般政企客戶，對能耗的關注度較高，因此他們需要的是能源管理運維人員，滿足其對基礎能源數據的需求，同時方案重點關注設備、產品的耗能，并提供優化方案。居民用戶在綜合能源服務方面則更關注舒適、智能及綠色環保需求。

對于電網企業來說，綜合能源服務是以減少用戶綜合用能成本，為用戶創造價值為目標。因此在設計解決方案時，要為用戶充分考慮用能費用、設備更新費用、后期運維費用、相關人員費用等綜合成本，同時還需要滿足部分用戶節能環保的企業形象、綠色品牌建設等非能源收益的社會價值的實現。

3 大數據在綜合能源服務方面的應用

大數據分析技術發展成為一個具有實時性或準實時性的智能分析工具，依托大數據分析用電用戶全階段的用電數據和行為，通過動態追蹤和關聯分析，真實準確地描繪出用電用戶圖譜，對其需求和行為模式進行分析和定位，分析和預測目標客戶需求、負荷預測、設備管理、信息化管理、配電運維、需求響應等，實現對用電用戶屬性和用戶行為模式的精準判斷，為電力企業營銷策略的制定提供依據，從而研發精準化、定制化的綜合能源服務方案，有針對性地提供服務，實現客戶體驗持續優化。

3.1 精準定位客戶

傳統模式下，電力企業知道電力客戶對綜合能源服務有需求，但是由于缺乏數據對接和量化評估，無法快速精準定位客戶。隨著智能電表等智能設備的推廣應用，電力企業能收集到的用戶信息數據內容越來越多，運用SVM支持向量機、Boost數分類、隨機森林分類、神經網絡、k-Means等分類算法對用戶進行分類，運用Apriori和FP-Growth等算法進行關聯分析，構建數據挖掘模型，挖掘出用戶用電行為特征，分析出不同用電用戶群的用電規律，深化對用戶需求的理解。客戶訴求分析流程如圖1所示。

圖1 客戶訴求分析流程

大數據等技術的應用，能對電力客戶的消費習慣和行為模式進行全面記錄和動態追蹤，通過技術挖掘與關聯分析，實現精準定位，比用戶更早預知其綜合能源服務需求，快速準確地找到客戶。

3.2 找準需求與痛點，提供“對”的解決方案

高壓制造型生產企業用電用戶A與一般政企客戶B，同樣都是綜合能源服務方面的需求，但是電網企業不能向A和B提供同樣的解決方案。提供給A用戶的解決方案是經過運通大數據技術進行能源平衡分析后，精準找到需求和痛點，該綜合能源解決方案在整體設計上降低用戶的用能成本，以大數據分析結果為基礎，方案側重系統性、整體性、科學性節能，在運維安全性和供給保障上加大投入，完善相關基礎能源數據以備政府監管。提供給B用戶的綜合能源服務方案，通過分析可以看出，設備及路線等能源跑冒滴漏現象嚴重，因此解決方案需要細化每個設備的改造節能，滿足其節能需求，為其配備專業的能源管理運維人員，滿足其追求精益管理的需求，整個方案設計還需要滿足其在節能環保形象、綠色品牌建設等非能源收益的社會價值的實現。

電力企業在設計解決方案時，可以讓客戶全程參與到方案設計中來，讓用戶看到方案的設計都是基于用電數據及用電信息的分析基礎之上，用數據說理，讓用戶看見改變和收益，全面滿足用戶在節能、智能、舒適方面的需求，滿足其在綜合能源服務方面的高需求和高期望，不斷提高用電客戶的黏性和滿意度。

4 結語

在以客戶為中心的市場環境下，客戶所追求的是在合適的時間、地點獲得需要的服務和產品，無關的產品和服務信息只會消磨他們的消費意愿。大數據在綜合能源服務領域的應用，能實現綜合能源服務領域的定位精準化。電網企業可以為客戶制定個性化、多元化、差異化、精準化的解決方案，全面提升電力客戶的滿意度，擴大市場占有率，讓電網企業在綜合能源服務領域這片藍海中占據優勢地位，為電力企業的發展提供堅實基礎。