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“我们搭建了50个计算节点的大数据平台,将国民经济99个行业和全省13个地市负荷细分为11781种负荷特性组合,在此基础上,以气象、节假日等为主要因素,以客户信息、历史负荷为源数据,考虑用电客户对峰谷电价、温度、节假日的敏感程度及生产班次安排等,我们组建了超过70万个负荷影响模型。”系统项目组负责人谢林枫说。
今年夏季高峰用电,系统也给出了预测——2016年最高负荷预测值为8790万千瓦。“因负荷受8月初的气象影响较大,可能会有预测偏差,但基于去年的预测准确度,参考意义仍然重大。”谢林枫介绍说,负荷中长期预测受诸多不确定性因素共同影响,特别是受宏观经济、中长期的气象预测的准确度影响较大。
中长期的负荷预测不仅有益于夏季高峰期电网调度的安全平稳运行,对于电网规划建设、机组检修等都具有指导意义。短期负荷预测也是江苏省全社会用电信息大数据分析系统的主要功能之一。“我们在去年推出全省短期负荷预测基础上,推出各个地级市的短期负荷预测,目前已在全省13个地市实现全覆盖。”谢林枫说。据统计,江苏省全社会用电信息大数据分析系统短期负荷预测平均准确度为99.35%,而传统方法预测平均准确度为98.88%。
浙江:为客户“画像” 供电服务更精准
“咔嚓、咔嚓……”有节奏的机器拍打声,从浙江海宁尖山新区海利得新材料股份有限公司新建的捻线车间内传来,几位工作人员正将一桶桶捻好的丝线装上钗车运到下一个生产点。夏天到来前,海利得的生产负责人杨勤丰还在担心扩建后的用电问题。未曾想,通电时间比预期提前了20多天。
两年前,浙江海宁供电公司推出了“方案最优、费用最省、速度最快”的“阳光业扩提速”工程,通过优化内部管理流程等,通电时间比国家电网公司规定时间缩短了34.5%。如今,国网浙江省电力公司初步建成的“互联网+供电服务”智能用电互动服务创新体系,则让通电速度又向前了一大步。
“尽快通电”显然不是创新体系的唯一目标。在建设平台和体系的过程中,国网浙江电力将多渠道客服数据与用电营销数据、配网数据,甚至气象信息、社交网络等多角度多层次数据进行整合,开展大数据分析挖掘,以“标签库”形式,构建立体化、多层次、多视角的客户全景画像,实现对电力客户特征的精细刻画。
基于客户画像,获取客户基本信息、用电偏好、信用风险、所属网架等,服务人员能够快速全面识别客户特征,提供差异化办电、催费、交费、停电通知等业务。还能依托客户画像,全面了解业务现状,准备识别客户当前面临的问题,从而快速受理客户诉求,缩短平均通话时长,提高客户一次答复率。未来,还能通过各类渠道精准推荐用电套餐、峰谷用电计划、电费垫付信贷、智能家居节能计划、分布式电能接入等用电产品及服务。
不久前,绍兴供电公司运营监测管理专责谢颖就通过日电量数据构建的分析模型,发现了绍兴滨海工业区有3户1000千伏安以上高压客户电量波动较大,且总体呈递减趋势。谢颖当即发布预警。客户经理王未央了解情况后,主动上门为大客户提供用电方案优化服务,通过办理供电“暂停”等方式,为客户节省基本电费5万元。
下一步,国网浙江电力将进一步挖掘客户标签库典型应用场景,建立、完善客户标签库业务规范。同时,还将加快渠道偏好、用电行为、电能替代等主题标签库建设开发,为电子渠道推广、精准营销提供技术支撑。
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