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客户用电行为分析
提升服务质量和防范风险能力
“总用电量1118.83万千瓦时、平均月用电量93.24万千瓦时,夏季用电占全年比例是29.71%,久费总额87.65万元、欠费次数1次……”这是10月14日,我们在国网福建电力客户用电行为特征数据挖掘库里看到的某一用电大客户的用电行为特征信息。
国网福建电力在国家电网公司系统内率先开展基于大数据挖掘的客户用电行为分析,建立客户用电行为分析模型,以庞大海量的客户用电行为数据为基础,对不同客户的用电行为、用电负荷情况等基本信息的深入分析,推进用电客户细分管理、欠费和用电检查风险有效预测、移峰填谷科学管理,实现科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务的目的,从而有助于提升客户服务质量和防范风险能力。
国网福建电力以大客户为分析对象,通过对客户基本信息、用电量信息、业务办理信息、违约违章信息、交欠费信息、渠道沟通信息等用电行为特征进行大数据挖掘、聚类分析,区分不同属性和行为特征的客户群。根据大客户对该公司的贡献度、用电变化趋势、风险程度等情况,将大客户细分为发展势头较好型客户、贡献度最高客户、不稳定型客户及燥动型客户等4大类,并针对不同的客户群,通过分析其用电特征,深度挖掘客户价值,提供差异化、个性化服务,实施积极的营销策略,适应快速的变化客户需求。
“提前进行客户用电风险预测,是我们运用大数据挖掘技术开展客户用电行为分析的重要任务之一。”李晖肯定地说。
国网福建电力通过建立电费回收风险预测模型分析客户交、欠费数据,实现对客户未来按期交费行为的提前预测,针对高欠费风险客户通过差异化提醒和账单等方式,提高电费回收率指标;同时,建立用电检查风险预测模型,对客户用电检查数据进行分析,提前预测客户用电风险,在实际执行用电检查工作时,按照用户风险针对重点客户,优先、重点进行用电检查,提高用电检查工作效率,并通过电费回收、安全用电预警,防止客户欠费、违规用电,有效降低企业运营风险。通过用电风险预测模型预测,国网福建电力非居民客户的电费回收、用电检查风险识别效率提升了9.54倍、10.6倍,居民客户的电费回收风险识别效率提升了4.92倍。
该公司还运用大数据挖掘技术实现客户用电负荷特性的分析,建立客户用电负荷特性分析模型,抽取夏季7月份用电量排名前400名重点大客户日实际负荷数据,将客户按其用电负荷数据进行聚类分析,分为避峰型、高峰型、高波动型、稳定型等八类。对比客户用电负荷特性分析模型聚类后的各类重点大客户的负荷曲线及其聚类中心、用电特征、可中断负荷及其代价,对不同负荷特性的重点客户进行移峰填谷潜力分析及错峰用电建议,为科学有序用电管理提供支持;并从行业和地区的角度分析其可中断负荷规模及其代价,将地区移峰填谷潜力代价与电网建设投资进行对比分析,为电网规划与建设管理提供决策支持,有效降低电网建设投资。
国网福建省电力采用分布式技术,融合结构化、非结构化、海量历史/准实时、电网地理信息四大数据中心,整合、优化现有公共数据服务组件,构建企业级大数据平台。
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