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“通過開展基于大數(shù)據(jù)挖掘的客戶用電行為分析，識別出發(fā)展型客戶有21戶，總的大客戶數(shù)量的占3%；穩(wěn)定型客戶521戶，占總的大客戶數(shù)量的72%；高貢獻(xiàn)度客戶106戶，占總的大客戶數(shù)量的14%；波動型客戶78戶，占總的大客戶數(shù)量的11%。”2月6日，國網(wǎng)福建省電力有限公司運(yùn)監(jiān)中心占彤平介紹，我們公司將針對不同類型的客戶，下一步實(shí)施差異化服務(wù)，提高大客戶服務(wù)水平。

國網(wǎng)福建省電力有限公司承擔(dān)著為福建區(qū)域內(nèi)所有客戶提供可靠電力供應(yīng)和優(yōu)質(zhì)服務(wù)的基本使命和社會責(zé)任。分析客戶用電行為，提前防控經(jīng)營服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，有助于企業(yè)效益最優(yōu)化和提高公司精益管理水平。

傳統(tǒng)用電行為分析過程中，存在定量特征分析工具匱乏、客戶細(xì)分深度等不足，導(dǎo)致分析結(jié)果精確度、顆粒度和針對性不高等問題，針對這些問題，國網(wǎng)福建電力作為國網(wǎng)總部運(yùn)監(jiān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用試點(diǎn)，依托大數(shù)據(jù)平臺，在國網(wǎng)系統(tǒng)率先開展基于大數(shù)據(jù)挖掘的客戶用電行為分析，建立客戶用電行為分析模型，以龐大海量的客戶用電行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對不同客戶群體的用電行為特征進(jìn)行識別，推進(jìn)客戶細(xì)分管理、欠費(fèi)和用電風(fēng)險(xiǎn)有效預(yù)測、移峰填谷科學(xué)管理，實(shí)現(xiàn)科學(xué)的客戶認(rèn)知、風(fēng)險(xiǎn)管理、個(gè)性化營銷和服務(wù)。從2015年1月該成果投入應(yīng)用至今，全面支撐該公司開展大客戶價(jià)值細(xì)分、用電負(fù)荷特性分析、電費(fèi)回收分析及客戶繳費(fèi)行為偏好分析等工作，促進(jìn)服務(wù)質(zhì)量和防范風(fēng)險(xiǎn)能力的不斷提升。

區(qū)分不同客戶群   提供差異化服務(wù)

 “通過客戶用電行為聚類分析，發(fā)展型客戶共21戶，占所有大客戶3%。該類客戶存在用電不安全情形，應(yīng)不定期派專人上門走訪，了解客戶需求，宣傳服務(wù)渠道和安全用電知識，協(xié)助企業(yè)排除安全隱患，提高客戶滿意度；對于穩(wěn)定型客戶，雙方要建立通暢的溝通機(jī)制，加大主動服務(wù)頻次，提供專家服務(wù)指導(dǎo)客戶科學(xué)經(jīng)濟(jì)用電，幫助客戶降低用電成本……”這是2月2日從國網(wǎng)福建電力2013-2016年大客戶用電行為分析成果中了解到的客戶用電行為特征和采取的差異化服務(wù)措施。

國網(wǎng)福建電力以大客戶為分析對象，建立客戶用電行為特征數(shù)據(jù)挖掘庫和大客戶價(jià)值細(xì)分模型，對大客戶基本信息、用電量、業(yè)務(wù)辦理、違約違章、繳欠費(fèi)、渠道溝通等方面的用電行為特征進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘、聚類分析，將相同特征屬性的客戶群進(jìn)行歸類，根據(jù)大客戶對公司的貢獻(xiàn)度、用電變化趨勢、風(fēng)險(xiǎn)程度等情況，將其分為發(fā)展型客戶、穩(wěn)定型客戶、高貢獻(xiàn)度客戶、波動型客戶等4類。

國網(wǎng)福建電力運(yùn)監(jiān)中心占彤平介紹，發(fā)展型客戶占總的大客戶數(shù)量的3%，總體發(fā)展趨勢相對較好，用電增長率最高，年平均增長率達(dá)到51.79%，用電需求量也相對較高，谷時(shí)段用電占比最高為47.14%，對高壓增容業(yè)務(wù)需求量大，但違約用電次數(shù)最高，需要特別關(guān)注。穩(wěn)定型客戶占總的大客戶數(shù)量的72%，用電量及合同容量都不高，用電需求波動小很穩(wěn)定，四季度用電占比和峰谷平三個(gè)時(shí)段用電占比都趨于平均，用電負(fù)荷率最高，平均電價(jià)也最高，這類客戶信譽(yù)度高，拖欠電費(fèi)次數(shù)極少，2016年平均拖欠次數(shù)為0.13次。高貢獻(xiàn)度客戶占總的大客戶數(shù)量的14%，用電量及合同容量都非常大，且發(fā)展勢頭較好，各類業(yè)務(wù)需求量大，但欠費(fèi)嚴(yán)重，平均拖欠次數(shù)為1.58次，電費(fèi)回收率為86.67%。波動型客戶占總的大客戶數(shù)量的11%，用電較不穩(wěn)定，用電波動大且用電需求處于下滑趨勢，年均電價(jià)低，秋季用電占比和平時(shí)段用電占比高，高壓新裝業(yè)務(wù)需求大，繳欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)較低，信譽(yù)度良好。

國網(wǎng)福建電力針對不同的客戶群，通過分析其用電行為特征，深度挖掘客戶價(jià)值，并針對不同價(jià)值客戶提供差異化、個(gè)性化服務(wù)，實(shí)施積極的營銷策略，適應(yīng)快速的變化客戶需求，不斷提升客戶服務(wù)水平和企業(yè)經(jīng)營效益。

分析負(fù)荷特性   促進(jìn)有序用電管理

國網(wǎng)福建電力還運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)客戶用電負(fù)荷特性的分析，建立客戶用電負(fù)荷特性分析模型，運(yùn)用聚類分析法，分析不同客戶的用電負(fù)荷特性，更科學(xué)有序開展用電管理。

每年度，福建電網(wǎng)用電最高負(fù)荷都會出現(xiàn)在7、8月份。2017年1月，國網(wǎng)福建電力在開展大客戶負(fù)荷特性分析時(shí)，選擇582戶大客戶，根據(jù)2016年8月份的月平均負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，按大客戶的用電特性分為高用電雙峰型、避峰型、多段式不規(guī)則型、兩段式不規(guī)則型、三段式不規(guī)則型、單谷型、單峰型、低用電雙峰型等八類。

對于大客戶用電負(fù)荷特性聚類分析，國網(wǎng)福建電力通過收集企業(yè)大客戶的24小時(shí)用電負(fù)荷及所屬行業(yè)、所屬地區(qū)、用電特征、地區(qū)單位變電容量所需投資等數(shù)據(jù)，將具有相同用電特征的客戶聚集在一塊，對比客戶用電負(fù)荷特性分析模型聚類后的各類重點(diǎn)大客戶的負(fù)荷曲線及其聚類中心、用電特征、可中斷負(fù)荷及其代價(jià)，對不同負(fù)荷特性的重點(diǎn)客戶進(jìn)行移峰填谷潛力分析及錯(cuò)峰用電建議，為科學(xué)有序用電管理提供支持。

該公司還從行業(yè)和地區(qū)的角度分析可中斷負(fù)荷規(guī)模及其代價(jià)，將地區(qū)移峰填谷潛力代價(jià)與電網(wǎng)建設(shè)投資進(jìn)行對比分析，為電網(wǎng)規(guī)劃與建設(shè)管理提供意見建議，有效降低電網(wǎng)建設(shè)投資。

提前預(yù)測用電風(fēng)險(xiǎn) 有效防范經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)

提前進(jìn)行客戶用電風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，有效防范供電企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，這是國網(wǎng)福建電力運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展客戶用電行為分析的主要成效之一。

國網(wǎng)福建電力通過建立電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型對客戶繳欠費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對用戶未來按期繳費(fèi)行為的提前預(yù)測，針對高欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)客戶，通過差異化提醒和賬單等方式，提高電費(fèi)回收率指標(biāo)；同時(shí)，通過建立用電檢查風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型對客戶用電檢查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對客戶用電風(fēng)險(xiǎn)的提前預(yù)測，在實(shí)際執(zhí)行用電檢查工作時(shí)，按照用戶風(fēng)險(xiǎn)針對重點(diǎn)用戶優(yōu)先、重點(diǎn)進(jìn)行用電檢查，提高用電檢查工作效率，有效防范降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

“2016年，國網(wǎng)福建電力總體電費(fèi)回收情況較好。截至2017年1月6日，該公司2016年1-11月電費(fèi)回收率99.99%，高于年度目標(biāo)值0.04個(gè)百分點(diǎn)，從區(qū)域年度電費(fèi)回收情況來看，福州、南平的電費(fèi)回收需要加強(qiáng)；從客戶的欠費(fèi)特征看，客戶欠費(fèi)超過3個(gè)月的情況比較嚴(yán)重……”

在對2016年客戶欠費(fèi)、用電檢查風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測分析中，該公司以全量客戶為分析對象，根據(jù)客戶繳欠費(fèi)等方面的用電行為，通過大數(shù)據(jù)挖掘，分析客戶的電費(fèi)回收情況及繳費(fèi)渠道偏好，同時(shí)，采用決策樹算法，預(yù)判客戶未來一年內(nèi)的用電風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警，采取針對性預(yù)防措施，提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理和防控能力。

該公司通過預(yù)警模型預(yù)測，2016年風(fēng)險(xiǎn)客戶為0.097%，從風(fēng)險(xiǎn)客戶的用電類別，該公司下一步將持續(xù)重點(diǎn)關(guān)注商業(yè)用電、普通工業(yè)用電等低壓非居民的客戶欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)。

占彤平介紹，與傳統(tǒng)的客戶用電行為分析相比,基于大數(shù)據(jù)挖掘的客戶用電行為分析能夠提高客戶行為分析的精確度,并實(shí)現(xiàn)對客戶的用電行為進(jìn)行定量化描述；與專業(yè)部門開展的分析相比，基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶用電行為，分析更加注重對客戶用電風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測和大客戶用電效益的挖掘，促進(jìn)公司運(yùn)營效率和服務(wù)水平的提升。