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图1 潜力客户识别
以节能改造为例,通过分析客户档案属性和用电特征,总结出客户用能特性和客户需求结构。客户用能特征又可分为客户负荷波动特性、客户负载特性、力调无功考核特性等。客户负荷波动特性一般可根据时段的大小分为用电季节特性、用电周期波动特性、用户日内波动特性。按客户需求分析,可将客户季节性波动大、无功补偿系数高、负荷有突变、峰谷差大、峰谷时段与分布时段不对应等特征,归纳为客户有节能改造需求。
图2 节能改造特征
接下来,通过分析客户档案属性和用电特征,可按以下步骤实现节能改造潜力客户识别与产品匹配。
1)数据准备
选取客户的历史用电量数据、负荷数据,客户实时档案信息数据等。具体数据需求如下:
①客户每日用电量数据(客户编号、数据日期、日用电量等);②客户每日96点用电量数据(客户编号、数据日期、时段、用电量,最大负荷等);③客户每月用电量数据(客户编号、数据日期、月用电量等);④客户档案数据(客户编号、客户名称、用电地址、立户日期、电压、合同容量、运行容量、用电类别、行业分类等)。
2)建立模型
以客户负荷特性分析为例,对负荷特征进行指数化特征观测,构建综合节能潜力指数计算模型,包括:客户负荷波动特性指标聚类、客户节能潜力分析、客户潜力评价等内容。
①客户负荷波动特性指标聚类根据多个负荷指标进行聚类分析,基于k-means算法分别将数值聚类成2-13类,并筛选最佳聚类类数为5类。
图3 聚类分析
观测聚类类数(k)与评价指标的关系。当k为5时,评价指标1不再急剧下降,参考另外多个评价指标,聚类类数为5的时候也相对较大,因此综合确认最合适的聚类类数为5。
通过箱形图进行分析,得到月节能潜力水平值的上边缘,上四分位数,均值,中位数,下四分位数,下边缘分别是:100,65.912,41.4269,32.0181,26.132,0。
图4 节能潜力等级分段
结合聚类的分段结果及箱形图的数据分布结果,最后确认该节能潜力水平等级的分段。
②客户节能潜力分析基于最大最小标准化方式进行标准化,得到标准化后的潜力值,
最终得到潜力值
基于变换后得到的潜力值,画出节能潜力值散点图,见下图:
图5 节能潜力值散点图
由上图可看出,线性变换后的用户节能潜力综合指数分布大致呈现:两边分布少,中间分布多。
③典型客户潜力评价典型客户选取如下:
客户A 波动异常(即近三年月潜力等级有四个等级);
客户B 稳定“高”(即近三年月潜力等级均为高等级);
客户C 稳定“低”(即近三年月潜力等级均为低等级);
客户D “低”、“中”、“较高”(即近三年月潜力等级出现低、中、较高等级)。
图6 典型客户潜力水平趋势分析
从上图可以看出,红色表示近三年内所有等级均为高的用户,紫色对应的是近三年所有用户等级均为低的用户,蓝色所对应的是近三年月潜力等级有四个等级,即波动大的用户,绿色对应的是近三年与月潜力等级出现三个等级,即波动较大的用户。
在实际应用中,选取节能潜力等级分布在中间的用户,就是我们需要挖掘的最佳节能潜力客户。
2、建立客户特征模型实现横向业务拓展
利用数字化运营理念,实现市场业务的拓展,对现有客户深度挖掘潜在需求,对潜在客户进行横向拓展,线上线下协同营销。
基于客户档案、采集数据、产品运营信息、综合能源项目业务数据信息,采用数据分析技术,建立客户标签和潜力客户筛选模型,按客户偏好、产品适用范围、产品运营计划等制定市场营销活动。
图7 客户特征模型
如下图示例,利用电力代运维,可衍生到电力工程建设、配电设备销售、充电桩建设;利用空调节能改造,可根据实际情况推荐储能建设、分布式光伏建设、推荐作为柔性负荷资源加入需求侧响应或虚拟电厂业务等。
图8 业务拓展匹配
三、数字化运营助力平台生态化构建
未来,电网企业的综合能源服务将通过互联网平台的生态化运营理念,将对内对外的能力进行整合,实现平台赋能和生态化运营,其前提是构建数据驱动的市场拓展机制,并开展数字化运营体系建设。
图9 平台生态化
通过“互联网+”实现客户聚合效应,为客户提供优质的城市能源互联网服务,打造生态化运营,是综合服务未来探索的目标。利用平台化优势吸引各种能源服务商的加入,一方面为服务商带来客户资源引流,另一方面也增强平台服务能力,实现共赢。
结语
数据已成为产业的战略性生产要素,笔者从潜力客户识别与产品匹配,以及如何建立客户特征模型实现横向业务拓展,具体展示数据赋能综合能源市场的拓展。伴随电力业务的创新发展,我们已然预见,数据增值必然有着更广阔的空间。
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