(国网湖州供电公司)
摘要：电力大客户一般是用电量大、负荷高、用电性质重要的客户。虽然其数量所占的比例很小，但其用电量却在电网企业收入中占了很大比重。因此做好电力大客户的管理工作，对于电力企业的发展具有重要意义。本课题根据电力客户近两年的用电状况分别建立了客户科学用电分析模型和客户星级评价模型。首先从基本电费、平均电价、尖峰谷比、功率因数、费率选择等多项数据进行综合评价。再对客户的经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值等四个维度进行综合打分，输出客户星级。从而对不同星级的电力大客户提供更加精准、优质、个性化和专业化的服务，提高大客户粘性。
关键词：电力大客户；服务策略；科学用电；星级评价
【模型及算法】
1.科学用电指数模型
1.1方法步骤简述
从数据库中提取大客户基础信息、用电行为、负荷等信息，把模型按照电费的构成分为三块，根据每部分占总电费的比例赋权重；同时将模型对应指标进行离散化，对每个指标区间进行打分；根据指标权重对指标区间得分加权计算，输出模型的科学用电指数得分，根据得分分布确定等级阈值，输出用电特征标签。
图1 整体建模流程
模型的核心算法分为三大步骤，权重设定，区间打分，加权得分，具体如下：
（1）权重设定：
电费由基本电费、电度电费、功率因数调整电费组成，利用3大部分占总电费的比例作为指标的权重。
（2）区间打分规则：
基本电费按照相关指标用最优值进行打分；功率因数调整电费按照功率因数调整电费奖惩系数作为标准进行打分；电度电费按照三费率占比和行业均值对比进行打分。
（3）加权得分
按照每部分电费构成的权重 * 该区间对用的分值，得到这部分的得分，最终将三部分的分值相加得到科学用电指数的得分。
图2 建模主要思路
1.2科学用电指数模型构建
1.2.1权重设置
基本电费的权重公式 = 基本电费/ 电费；
电度电费的权重公式 = 电度电费/ 电费；
功率因数调整电费的权重公式 = 功率因数调整电费/ 电费；
1.2.2具体算法
对数据进行处理分为基本电费、电度电费、功率因数调整电费3大部分。按照不同时的计算方式赋予不同的区间值，基本电费部分按照容量、需量、不计算来赋值。电度电费部分按照单费率计算和三费率计算（同时三费率按照阈值和绝对值双重标准判断）来赋值。功率因数调整电费部分按照考核和不考核功率因数划分。
1）基本电费
按照容量计算的按照最优的负载率比较；一些关键点阈值，是按照统计工具算出来。
按照需量计算的用户，采用需量值和最大负荷进行对比，比较需量值设置的时候合理
不计算的用户直接赋值为0。
2）电度电费
单费率用户通过三费率对比，进行赋值。
使用三费率用户，考虑到行业不同、大工业、一般工商业电价差异较大，将对不同行业、不同类型的电价分布比较，具体思想如下：
根据数据分布，先把谷占比较高的，尖占比较小的用户群1拿出来，给出的权重，尖的部分权重小，谷的部分权重大；
非用户群1部分，略微增加尖的权重。
在打分方面尖占比越高，得分越低；谷占比越高，得分越高。
计算的阈值是根据行业、用电类别、电压等级分类；最终得出5个行业、2个用电类别，分为10类，按照每类用户计算四分位值、中位值等。
3）功率因数调整电费
在考核功率因数的用户中，功率因数调整电费为负的，用户电度电费权重也为负数，直接赋值为负数，最终得分为正；如果功率因数调整电费为正，直接赋值为0，最终在总分这部分分数将扣除。
不考核功率因数的用户，直接赋值为0。
1.3科学用电指数模型输出
因为高压客户的电价影响因素，例如退补、电价策略调整，大工业直够电价等多种因素的影响，所以单单靠模型输出的科学用电指数，会存在偏差，因此需要利用行业的平均电价进行调优，对平均电价高于行业电价，模型算出来的得分高于80分，进行调减；对平均电价低于行业电价，模型算出来的得分低于60分，进行调增。
（1）对平均电价高于行业电价，模型算出来的得分高于80分
企业平均电价 - 行业平均电价 > 0.1 置60 否则 70 + （行业平均电价 - 企业平均电价）* 100
（2）对平均电价低于行业电价，模型算出来的得分低于60分
行业平均电价 - 企业平均电价 > 0.1 置 85 否则 75 +（行业平均电价 - 企业平均电价）* 100
2.大客户星级评价模型
2.1方法步骤简述
以用电类别为大工业用电及一般工商业用电的高压客户为目标基础群，（已剔除趸售、发电厂），从数据仓库中提取用户合同容量、年用电量、信用等级等字段计算出经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值四个维度的信息。对于户龄达到2年的客户，利用层次分析法模型，得到模型指标的权重；同时将模型输入指标进行离散化，对每个指标区间进行打分；最后将指标权重与对指标区间得分进行加权求和，得到大客户评价模型综合得分，并根据得分分布确定等级阈值，输出优质大客户评价等级标签。
客户星级定期进行计算更新，每月对新装、过户、销户、违约用电、窃电、逾期交费、增减容等客户星级进行调整，其中：（1）对于星级客户如果发生逾期交费、违约，将在次月对其星级进行降级，对于上述2种行为每发生一次则对其星级降一个等级，直到降到1级；（2）三星级及以上星级客户如果发生窃电行为，则直接将其降到2星级普通客户，并对其信用等级冻结12个月，冻结期满后将在次月5号对其进行重新评级；（3）对于新装入网客户，将在次月按照未满2年的评级规则对其进行星级评定；（4）对发生过户行为的客户，将在次月对其新的用户名进行更新；（5）对于增容或减容客户，按照当前合同容量对其进行星级评定；
2.2星级客户评价模型构建
（1）权重设置
经济价值、发展潜力、信用价值、社会价值4个维度作为准则层的评价尺度，各维度指标作为方案层的评价尺度，如表9所示。
表9 评价尺度表
由专家进行问卷调查，由于不同的被调查者对于各指标的重要性理解不同，且会出现理解错误或填写错误等情况，需对各问卷结果进行修正及权重处理后得出最终客户评价权重表。
（2）具体算法
用户四个维度区间赋值如表11所示：
表11 变量分箱阈值输出表
2.3星级客户评价模型得分输出
对于户龄满2年的客户，根据客户评价模型结果，将这些客户分为七个等级，具体如下：
七星级客户（得分在850分及以上且信用等级为A级及以上）
六星级客户（得分在750-850分且信用等级为A级及以上）
五星级客户（得分在700-750分且信用等级为A级及以上）
四星级客户（得分在450-700分且信用等级为A级及以上）
三星级客户（得分在300-450分且信用等级为A级及以上）
二星级客户（得分在250-300分或者得分在300分以上且信用等级为BCD级）
一星级客户（得分在250分以下）
3 应用价值
客户价值管理是客户关系管理成功应用的基础和核心。电力大用户作为而电力企业一直缺少自己的客户价值管理体系。本课题运用数据挖掘手段，通过对用户用电数据的多维度综合评价，为电力企业的客户关系管理探索迈出坚实的一步。
通过科学用电模型剖析用户用电状态、聚类分析用户需求、优化筛选用户标签，推出臻享+增值服务产品，包含了专属经理、停电协商、能效服务、安全用电指数等19项电力服务。使电力营销服务能够直击用户痛点，真正做到用户视角、用户思维。
通过星级大客户评价模型，建立用户价值衡量体系和客户关系培养模式。利用客户分级组合电力服务套餐，形成客户价值与营销服务的交流互动空间，加强用户对自身潜在价值的挖掘意愿，打破供电企业与电力用户的零和游戏，实现优星优选双企双赢的良性发展模式。
4 结束语
在互联网+高速发展和电力售电市场引入竞争的大时代背景下，本创意对传统电力企业如何守住既有市场，如何增强自身企业竞争力做出了有益的尝试和探索。鉴于数据模型的广泛适用性，日后在线上APP开发、线上业务拓展、o2o业务融合等领域都用广阔的应用前景。
参考文献：
[1] 杨智勤,关晶奇. 数据分析在企业风险管理中的应用与展望[J]. 电力信息与通信技术. 2014 (12)
[2] 李东红. 超越差异化的价值创新[J]. 21世纪商业评论. 2006 (12)
[3] 颜承捷,毛宁. 顾客知识与价值创新[J]. 企业管理. 2003 (08)
论文作者:宋乐,顾韫华,朱梦舟,张千斌
论文发表刊物:《电力设备》2018年第30期
论文发表时间:2019/4/11
标签：电费论文; 客户论文; 电价论文; 星级论文; 权重论文; 得分论文; 模型论文; 《电力设备》2018年第30期论文;