一种基于大数据的电力营销数据处理方法

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，具体为一种基于大数据的电力营销数据处理方法。

背景技术

电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。

电力大数据由结构化数据和非结构化构成，随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大(Volume)、二是处理速度快(Velocity)、三是数据类型多(Variety)、四是价值大(Value)、五是精确性高(Veracity)。

电力营销数据是指涉及电力供应、用电量、用户信息、电力价格、用电习惯等方面的数据集合，用于分析、预测和制定电力营销策略，电力营销数据可以通过收集、整理和分析，为电力公司提供更好的数据支持，用于制定电力供应策略、优化用电行为、推出营销活动等，以满足用户需求、提高用电效率和促进电力市场的可持续发展。

但是电力营销数据较多，现有技术存在不便将大数据分析与用户行为模型相结合，从而实现精细化的电力营销，通过理解用户的用电特征和趋势，预测未来的用电情况，造成电力公司可以更有针对性地制定营销策略，提供个性化的服务，降低成本，提高效益的问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据的电力营销数据处理方法，解决了将大数据分析与用户行为模型相结合，从而实现精细化的电力营销，通过理解用户的用电特征和趋势，预测未来的用电情况，电力公司可以更有针对性地制定营销策略，提供个性化的服务，降低成本，提高效益的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据的电力营销数据处理方法，包括以下步骤：收集电力营销数据，所述电力营销数据包括用户信息和历史用电数据；基于用户信息和历史用电数据将用户划分为多个群体，对每个群体的历史用电数据进行预处理获得用电训练数据；基于用电训练数据以及实测用电数据为每个群体建立用电量预测模型，并通过用电预测模型的预测指标制定营销策略。

进一步地，所述基于用户信息和历史用电数据将用户划分为多个群体的过程如下：对收集到的用户信息和历史用电数据进行预处理，所述预处理包括去除重复数据，处理缺失值和纠正错误数据；从预处理后的用户信息和历史用电数据中提取有效特征，所述有效特征包括用户类型，用电习惯以及地理位置；将提取的有效特征进行转换和标准化，并通过层次聚类的方式将用户归为同一个群体；对划分的群体进行验证和调整，并对每个群体进行描述和命名。

进一步地，所述对每个群体的历史用电数据进行预处理获得用电训练数据的步骤如下：获取每个群体的每个年度的月度历史用电数据，标记为A

进一步地，所述判断每个群体的每个年度的月度历史用电数据A

进一步地，所述判断该群体的每个年度的月度历史用电数据是否为直线变化状态的步骤如下：将月度历史用电数据以及月份会至于坐标系中，计算相连的两个坐标点之间的斜率，记为k

进一步地，将该群体的直线变化状态月度历史用电数据作为用电量模拟模型的直线变化式计算数据，计算公式为：

进一步地，所述判断是否为曲线变化状态使用曲线方程进行拟合，所述曲线方程包括多项式，指数，对数和幂函数，确定拟合曲线f(x)；将该群体的曲线变化状态月度历史用电数据作为用电量模拟模型的曲线变化式计算数据，计算公式为：A

进一步地，基于用电训练数据以及实测用电数据为每个群体建立用电量预测模型的步骤如下：使用实测用电数据验证用电量模拟模型的模拟量；判断符合系数Γ是否落入设定的阈值范围内，若是，则输出电量模拟模型为用电量预测模型；若否则调整，进而再次验证，直至落入设定的阈值范围，输出电量模拟模型为用电量预测模型。

进一步地，验证公式如下：

进一步地，所述营销策略包括根据预测模型分析，向用户提供用电优化的建议以及为高耗能用户提供能源管理方案。

本发明具有以下有益效果：

(1)、该基于大数据的电力营销数据处理方法，通过基于大数据的电力营销数据处理方法，利用不同群体的历史用电数据，采用稳定状态、直线变化状态和曲线变化状态等不同方法构建用电量预测模型，可以更准确地预测未来用电量，帮助电力公司更好地规划供电和资源分配，避免供需失衡，提高供电的准确性和可靠性。

(2)、该基于大数据的电力营销数据处理方法，通过对用户群体的划分以及模型的建立，可以提供个性化的用电优化建议，有助于用户更好地管理用电，降低用电成本，同时也能促进节能减排，达到环保和可持续发展的目标，基于模型的分析和预测，电力公司可以向用户提供更有针对性的服务和建议，提高用户对公司的满意度，个性化的用电优化建议和能源管理方案有助于建立更紧密的客户关系，增强用户对公司的信任感，提升公司的业务价值。

(3)、该基于大数据的电力营销数据处理方法，通过分析和预测电力营销数据，电力公司可以更好地了解用户用电趋势和需求变化，助于电力公司提前应对可能出现的用电高峰，避免电力供应不足，降低用电风险，确保供电的可靠性和稳定性，通过深入分析电力营销数据，可以发现用户的能源消耗模式和用电习惯，从而为电力公司制定更具有环保和可持续性的能源转型方案提供数据支持，有助于推动清洁能源的使用，降低对传统能源的依赖，实现能源可持续发展的目标。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

图1为本发明基于大数据的电力营销数据处理方法流程图。

图2为本发明基于大数据的电力营销数据处理方法基于用户信息和历史用电数据将用户划分为多个群体的过程流程图。

图3为本发明基于大数据的电力营销数据处理方法对每个群体的历史用电数据进行预处理获得用电训练数据的步骤流程图。

具体实施方式

本申请实施例通过基于大数据的电力营销数据处理方法，实现了将大数据分析与用户行为模型相结合，从而实现精细化的电力营销。通过理解用户的用电特征和趋势，预测未来的用电情况，电力公司可以更有针对性地制定营销策略，提供个性化的服务，降低成本，提高效益。

本申请实施例中的问题，总体思路如下：

收集电力营销数据，包括用户信息和历史用电数据，这些数据可能来自各种数据源，需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。基于用户信息和历史用电数据，利用聚类分析或其他分类方法将用户划分为不同的群体，每个群体内的用户具有相似的用电特征，有助于更精细地了解用户行为。

对每个用户群体的历史用电数据进行预处理，包括数据的标准化、异常值处理和平滑处理，预处理后的数据更适合用于建立预测模型，基于预处理后的历史用电数据，为每个用户群体建立用电量预测模型，利用建立的预测模型，预测未来的用电情况，制定针对不同用户群体的营销策略。

请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于大数据的电力营销数据处理方法，包括以下步骤：收集电力营销数据，电力营销数据包括用户信息和历史用电数据；基于用户信息和历史用电数据将用户划分为多个群体，对每个群体的历史用电数据进行预处理获得用电训练数据；基于用电训练数据以及实测用电数据为每个群体建立用电量预测模型，并通过用电预测模型的预测指标制定营销策略。

营销策略包括根据预测模型分析，向用户提供用电优化的建议以及为高耗能用户提供能源管理方案。

具体地，如图2所示，基于用户信息和历史用电数据将用户划分为多个群体的过程如下：对收集到的用户信息和历史用电数据进行预处理，预处理包括去除重复数据，处理缺失值和纠正错误数据；从预处理后的用户信息和历史用电数据中提取有效特征，有效特征包括用户类型，用电习惯以及地理位置；将提取的有效特征进行转换和标准化，并通过层次聚类的方式将用户归为同一个群体；对划分的群体进行验证和调整，并对每个群体进行描述和命名。

本实施方案中，预处理数据可以去除数据集中的噪声、重复数据、缺失值和错误数据，确保后续分析的准确性和可靠性，这有助于避免因为数据问题而造成分析误差，提高了数据的可信度。提取有效特征可以帮助捕捉到用户用电行为的关键方面，如用户类型、用电习惯和地理位置等，这使得后续的聚类分析更具意义，能够更好地将用户划分为具有相似用电特征的群体，使用层次聚类将用户划分为不同的群体，能够将具有相似特征的用户归类在一起，形成更有代表性的群体，有助于更深入地了解不同用户群体的用电行为，为后续的分析和决策提供更精准的数据基础。

对划分的群体进行验证和调整可以确保群体划分的合理性和准确性，如果发现某些群体内的用户特征不够相似，可以进行调整，从而更好地反映真实的用户分布情况，对每个群体进行描述和命名可以使得后续分析和决策更加直观和可理解，有助于更好地理解不同群体的特点，为制定营销策略提供更有针对性的依据。

具体地，如图3所示，对每个群体的历史用电数据进行预处理获得用电训练数据的步骤如下：获取每个群体的每个年度的月度历史用电数据，标记为A

本实施方案中，将历史用电数据根据其趋势划分为稳定状态、直线变化状态和曲线变化状态，充分利用不同状态下的数据，将不同状态的历史用电数据用于模型构建，有助于针对不同趋势建立相应的用电量模拟模型，例如，对于稳定状态的数据可以使用平稳时间序列模型，对于直线变化状态可以使用线性回归模型，对于曲线变化状态可以使用非线性回归模型。

使用不同趋势下的数据建立精细化的模型，可以更好地适应不同群体的用电特征，有助于提高模型的预测准确性，为营销策略的制定提供更可靠的依据，提高了模型的灵活性和适应性，通过根据数据的趋势进行分类处理，能够更好地拟合不同情况下的用电模式，从而更准确地预测未来的用电情况。

具体地，判断每个群体的每个年度的月度历史用电数据A

本实施方案中，通过计算相邻两个月度历史用电数据的差值，可以判断数据的变化趋势是否稳定，如果差值落在预先设定的稳值范围内，说明用电量的变化相对稳定，适合用于稳定状态的模型构建，利用差值判断数据是否处于稳定状态，可以筛选出稳定的用电数据，去除可能由于特殊情况导致的异常波动，确保用于模型构建的数据具有代表性和稳定性。

将稳定状态的数据用于模型构建，可以使得模型更好地适应用电量的稳定变化情况，提高模型的预测准确性，根据数据的变化趋势，将稳定状态的数据用于模型构建，从而使得模型更加贴合实际情况，有助于提高用电量模拟模型的预测能力，为后续营销策略的制定提供更可靠的预测结果。

具体地，判断该群体的每个年度的月度历史用电数据是否为直线变化状态的步骤如下：将月度历史用电数据以及月份会至于坐标系中，计算相连的两个坐标点之间的斜率，记为k

本实施方案中，将月度历史用电数据绘制成坐标系中的点，通过计算相邻两个坐标点的斜率，可以判断数据的变化趋势是否呈现直线变化，斜率的大小和正负决定了趋势的方向，利用斜率判断数据是否处于直线变化状态，可以筛选出呈现直线趋势的用电数据，去除可能由于临时事件引起的异常波动，确保用于模型构建的数据具有稳定的趋势。

将直线变化状态的数据用于模型构建，可以使得模型更好地适应用电量的直线变化趋势，提高模型的预测准确性，根据数据的趋势，将直线变化状态的数据用于模型构建，从而使得模型更加符合实际情况，有助于提高用电量模拟模型的预测能力，为电力营销策略的制定提供更可靠的预测结果。

具体地，将该群体的直线变化状态月度历史用电数据作为用电量模拟模型的直线变化式计算数据，计算公式为：

本实施方案中，将直线变化状态的月度历史用电数据用于模型构建，能够充分利用这些数据所呈现的直线趋势，有助于建立更贴合实际情况的模型，提高模型的预测准确性，公式中考虑了每个年度的第一个月的月度历史用电数据，以及同一年度相邻两个月度历史用电数据的差值，可以帮助模型捕捉到年度和月度因素对用电量变化的影响。

另外公式中的基数调制因子、倍数、用电数据调制因子等参数可以根据实际情况进行调整，有助于灵活地适应不同群体和不同情况下的用电特点，提高模型的适用性和预测准确性。

具体地，判断是否为曲线变化状态使用曲线方程进行拟合，曲线方程包括多项式，指数，对数和幂函数，确定拟合曲线f(x)；将该群体的曲线变化状态月度历史用电数据作为用电量模拟模型的曲线变化式计算数据，计算公式为：A

本实施方案中，使用多项式、指数、对数、幂函数等曲线方程进行拟合，可以更灵活地适应不同类型的曲线变化，不同类型的曲线方程可以更好地拟合不同的用电趋势，提高模型的拟合能力。

具体地，基于用电训练数据以及实测用电数据为每个群体建立用电量预测模型的步骤如下：使用实测用电数据验证用电量模拟模型的模拟量；判断符合系数Γ是否落入设定的阈值范围内，若是，则输出电量模拟模型为用电量预测模型；若否则调整，进而再次验证，直至落入设定的阈值范围，输出电量模拟模型为用电量预测模型。

验证公式如下：

本实施方案中，使用实测用电数据来验证电量模拟模型的准确性，以确保模型能够准确地预测未来的用电情况，通过验证模型的模拟量和实测用电数据之间的差异，可以评估模型的预测能力，通过判断符合系数是否落入设定的阈值范围内，来确定模型是否能够满足预定的预测准确度要求。

如果符合系数不在阈值范围内，可以调整模型参数或者改进模型结构，然后再次验证，这个过程可以循环进行，直至符合系数满足要求。这有助于不断优化模型，提高预测精度。

综上，本申请至少具有以下效果：

通过基于大数据的电力营销数据处理方法，利用不同群体的历史用电数据，采用稳定状态、直线变化状态和曲线变化状态等不同方法构建用电量预测模型，可以更准确地预测未来用电量，帮助电力公司更好地规划供电和资源分配，避免供需失衡，提高供电的准确性和可靠性。

通过对用户群体的划分以及模型的建立，可以提供个性化的用电优化建议，有助于用户更好地管理用电，降低用电成本，同时也能促进节能减排，达到环保和可持续发展的目标，基于模型的分析和预测，电力公司可以向用户提供更有针对性的服务和建议，提高用户对公司的满意度，个性化的用电优化建议和能源管理方案有助于建立更紧密的客户关系，增强用户对公司的信任感，提升公司的业务价值。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的系统、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。