基于客戶視角的供電質量提升

周晶 杜小瑾 郭曉蕓

國網客服中心作為公司對外服務的窗口，一方面掌握著海量的電力用戶服務數據，另一方面可以與省市電力公司深度協同、數據共享，進一步打通供電服務數據鏈條，提升電網建設的針對性和實效性，推動形成“以客戶為導向”的治理機制，從根本上提升供電質量水平。

現狀分析

每年國家電網公司投入了大量資源用于電網的發展改善，但隨著人民生活水平的日益提高，在95598受理用電客戶訴求時，卻發現供電質量類的問題長期居高不下，占比超過60 %，特別是東部經濟發達、用電量較大的城市情況較為明顯。經過深入調研、分析問題的根源是省市電力公司服務資源投入重點與客戶訴求高發區域不匹配。具體表現在以下3個方面：

基礎配網投資方向缺少客戶視角的評價維度

目前電網投資主要考量未來幾年可見的增量大用戶規劃，以及運行設備的負載情況，對臺區以下停電和少數客戶訴求關注較少。

運維檢修策略制定缺少事前服務風險預警

編制檢修計劃時依賴于設備的當前狀態，或用戶的接電需求，未考慮多次停電、低電壓情況下客戶耐受度等問題，容易導致升級投訴。

供電質量數據缺少體系化全維度數據支撐

電力企業的專業數據，大多散落在不同系統、不同模塊之間，沒有橫向貫通實現數據的統籌應用，不能有效支撐基層班組、供電所的數字化管理。

解決方案

依托客服中心大數據中的海量數據，深度融合客戶類95598工單（投訴、意見、報修量等）、生產類停電信息（停電時間、停電臺區清單、停電用戶清單等）和計量類用采數據（掉電記錄、低電壓事件、停電事件）等，通過分析客戶習慣、總結來電規律，創新一套以“用電客戶優良體驗”為核心的風險評價指數模型。具體包含風險預警、客戶體驗、電網堅強指數和搶修質效4個維度、30多項相關指標，并按照客戶感知相關性系數，科學配置權重。

通過“服務風險預警指數”指導供電公司優化檢修計劃

重點監測近2個月客戶來電頻次和掉電次數，形成服務風險預警指數，對發生多次停電的臺區和客戶，形成預警清單。謹慎評估停電次數多的區域，拉長檢修計劃周期，對停電反應激烈的客戶，給予預警告知等差異化服務，提前消除風險源。

通過客戶體驗指數、電網堅強指數支撐電網投資

將客戶體驗指數與電網堅強指數相結合，定位電網基礎差，且客戶耐受度低的區域，傾斜投入資源。其中，通過客戶報修、投訴、催辦以及重復來電的客戶訴求與實際情況對比形成客戶體驗指數；通過用電采集系統計算停電時長、停電用戶清單等數據形成電網堅強指數。

通過客戶體驗指數、電網堅強指數和搶修質效指數支撐內部管理

整合電力客戶、生產類和用采類相關數據，形成“省-市-區（縣）-班（所）-臺區經理”5層評價體系。通過查看指數失分項，責任人能夠快速查找工作中的薄弱環節，精準提升供電質量短板。

部分核心指標和算法

戶均報修量

臺區報修量（運檢類）/臺區總戶數。

戶均投訴意見量（運檢類）

臺區頻繁停電訴求量（投訴、意見類工單）/臺區戶數。

重復報修量（運檢類）

臺區內同一地址同一來電號碼的客戶間隔24 h以上報修不同停電事件的數量（運檢類）。

臺區過、低壓次數

2個月內有2次停電及以上停電用戶數。

平均搶修處理時長

臺區搶修處理總時長/臺區下派報修工單量。

在計算單一臺區得分時采用指標歸一化處理

計算供電所及以上區域得分時采用綜合評估

模型驗證

本次研究選取了濟南供電公司市中、槐蔭2個區3千多個臺區、7個供電所的歷史數據進行模型測算。綜合得分較低的主要在槐蔭區的吳家堡供電所、西郊供電所和市中區的七賢供電所。其中，槐蔭區的吳家堡供電所在電網堅強指數存在薄弱環節，西郊供電所在客戶體驗指數和搶修質效指數存在薄弱環節；市中區的七賢供電所在搶修質效指數方面存在薄弱環節。高風險臺區、客戶實際匹配度達86.6 %，具有較高的應用參考價值。