居民峰谷电潜力客户挖掘模型研究与实践
电力企业客户细分模型研究(全文)
电力企业客户细分模型研究XX：1004?373X（20XX）02?0091?040 引言随着电XX公司以用电业务处理能力与工作效率提升为核心的经营治理模式向以客户服务能力提升为核心的转变，电XX公司更加关注对用电客户的个性化差异服务中意度与质量情况，通过不断改进客户的用电体验，有效提升客户用电中意度，促进用电客户合理用电、高效用电的同时实现供电企业、用电客户及对整个社会的多赢。
对客户提供贴心服务的前提是对不同客户群体的行为特点与用电需求有准确了解，根据客户属性划分出不同的客户集合，即客户细分。
电力企业内部丰富的客户资料与用电行为历史数据，为有效运用各类细分技术开展客户细分提供了良好的数据基础。
本文结合服务目标市场的过程。
通常是按照客户的用电档案、用电行为特征、客户用电偏好与动因等分成若干客户群，其目的是使得同一群内的客户特征非常相似，不同群间的客户特征差异较大。
本文研究客户细分模型是为了寻求适合电XX公司用电客户细分要求，且具有通用应用能力与可扩展能力的客户分群方法，研究的过程是基于广东电XX佛山供电局专变客户细分实施的项目，以客户用电台帐与用电业务数据为基础、以信息技术手段为支撑的细分方法。
其细分功能项的落地是通过分析用电业务库中已有用电客户业务数据模式来对用电客户进行群体分类。
1 客户细分模型理论研究客户细分的过程包括五个步骤：目标群体选择、客户细分模型适用性分析与选取、客户细分、细分结果的深度分析、知识同化。
其中细分模型的适用性选择最为关键，直接决定客户细分结果的准确性与可用性。
客户细分是指通过有效收集、归类和分析各方面的需求，定义不同属性与行为特征的客户群，对客户价值、客户风险进行评估。
依据评估结果将客户划分为不同的类别，并对其进行治理，同时，针对不同的客户群体为客户提供个性化服务。
客户细分过程是典型的数据挖掘技术的运用过程，通过运用数据挖掘的建模方法，可以精确应用数据挖掘算法，有效地运用用电客户档案属性与用电行为特征数据，实现对客户群体的精细化分解。
电力数据的挖掘和分析
电力数据的挖掘和分析电力是我们日常生活中必不可少的能源之一，而随着社会经济的发展和电气化水平的提高，电力数据规模也呈现爆发式增长。
如何挖掘和分析这些电力数据，对于提高能源消耗效率、实现绿色低碳发展具有重要意义。
一、电力数据的特点与挑战电力数据具有大量、多维、高维、复杂的特点，展现了诸多潜在的挑战。
首先，电力数据涉及多种形态，包括负载数据、电价数据、风险管理数据等。
其次，电力数据有着非常大的数据量，覆盖面广泛，而且更新速度也较快。
此外，电力数据中还有着多个维度的内容，如时间、地点、用户、行业等维度，多元化的属性使得电力数据更加复杂。
再者，电力数据的源头涉及多个环节，包括发电、输电、配电和用电等环节，各个环节之间数据交互也会增加电力数据的维度和复杂性。
因此，要从电力数据中挖掘出有用的信息，并进行实际的分析，需要探寻新的方法和技术。
二、电力数据挖掘的主要方法1. 聚类分析：聚类分析可以将电力数据按照一定的规则和标准进行分组和分类，以便对不同类别的数据进行进一步的分析和研究。
在聚类分析中，常用的方法包括基于距离的方法、基于密度的方法和层次聚类方法等。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘可以分析电力数据中不同属性之间的关联性，以发现电力数据中的有意义的关联规则。
这种方法常用于发现新的产品销售潜力和用户需求。
3. 预测分析：预测分析常用于分析电力数据中的趋势和特征，按时间序列预测电力数据的变化趋势和特征。
此外，还可以采用机器学习的方法，使用历史数据训练模型，从而预测未来的电力需求和价格。
三、电力数据分析的应用1. 用电负荷预测：用电负荷预测是电力数据分析中的一项重要应用，它可以预测未来一段时间内的用电量，以便电力企业调整生产和配电计划。
这项技术可用于预测某个地区的用电负荷、某一区域或整个国家的用电负荷等。
2. 电力生产调度：通过对电力数据进行分析，可以预测某个时间段内的用电负荷，进而决定如何进行电力生产计划。
这种方法不仅能够确保电力供应充足，还能避免供过于求，浪费能源和成本。
基于峰谷时段的电力用户削峰填谷的研究
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曲线[6]，然后充分挖掘各用户典型日负荷曲线中隐藏的负荷特性指标，融合各项 特性指标建立避峰价值模型，定量地计算各用户的避峰价值。最后考虑设置 5 级 避峰序列，分别表示避峰能力很强、强、较强、划分成 5 个用户组，根据分类情况产生避峰排序 表，避峰能力强的用户组优先进行避峰，同一个用户组内的各用户同时进行避峰。 （简化一下） 1 电网的负荷特性分析 电网的负荷特性主要反映在负荷曲线上，分析电网的负荷曲线可以寻找电网 负荷的变化规律。通过年负荷特性，可以看出电网各月的供电情况，找出供电压 力最大的月份；通过月负荷特性，可以看出电网每月负荷变化规律，掌握电网负 荷是否受周六、周日影响；通过日负荷特性，可以得到电网一天的峰、平、谷时 段，掌握电网一天中哪个时段是用电高峰，从而为指导电力用户避峰提供依据。 1.1 年负荷特性分析 图 1 为某地区电网 2014 年的月最大负荷曲线。
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电网日负荷曲线描述的是电网一天 24 小时的供电负荷随时间变化的情况，但 是根据测量数据的系统得到多条日负荷曲线，所以进行日负荷特性分析时需要找 出电网的典型日负荷曲线。并且对电网的典型日负荷曲线进行分析时，关键是要 得到电网一天的峰、平、谷时段，也就是需要对电网典型日负荷曲线进行峰谷时 段的划分。 （1）典型日负荷曲线 图 3 为某地区电网 2014 年 7 月的典型日负荷曲线。
图 3 典型日负荷曲线 Fig. 3 The typical daily load curve 通过 1.1、1.2 分析电网的年负荷特性、月负荷特性，确定对电网 2014 年 7 月 份正常工作日的日负荷曲线进行分析，图 3 是对电网 2014 年 7 月份正常工作日的 日负荷曲线相加取平均得到的负荷曲线，把它作为电网的典型日负荷曲线。 （2）峰谷时段划分 目前很多省份都在执行峰谷电价政策，峰谷电价就是基于电网峰谷时段划分 执行的。由于各省电网的经济发展、用电结构都有所不同，所以峰谷时段划分也 不同。一般每个省份都会制定一个峰谷时段划分以及峰谷电价比例执行方案，但 是每个省份不同地区的用电结构不一定与该地区所在省份的峰谷时段划分表完全 吻合，所以根据地区电网的实际供电负荷曲线进行峰谷时段划分更为准确。 本文采用模糊隶属度函数法对电网的典型日负荷曲线进行峰谷时段的划分。 依据隶属度函数可以判断电网实际负荷曲线上各个时间点处于峰、谷时段的可能 性大小[7]。最终得到电网的峰谷时段划分为峰时段 ：9:00-11:00 14:00 -17:00；平 时段：7:00-9:00 11:00-14:00 17:00-24:00；谷时段：0:00-7:00。 2 电力用户的负荷特性分析 2.1 典型日负荷曲线 通过数据量测系统可以获取电力客户大量的历史负荷数据，从而绘制客户每 天的日负荷曲线，但是不可能分析所有的日负荷曲线，需要找到电力客户的典型 日负荷曲线。这里对客户 7 月份 31 天的日负荷曲线进行聚类分析，从而找到每个 客户的典型日负荷曲线。典型日负荷曲线作为客户最具有代表意义的一天的负荷 变化情况，对以后的研究非常有意义。 采集到某地区某些电力客户 7 月份的历史负荷数据， 然后绘制成多条日负荷曲 线。为了得到各用户的典型日负荷曲线，利用 K-means 算法对各用户 7 月份 31 天 的日负荷曲线分别进行聚类分析，将各用户 7 月份的用电情况分为几类，选择分
面向用户的削峰填谷储能系统优化调度研究
面向用户的削峰填谷储能系统优化调度研究伴随着社会经济的不断发展和居民生活水平的不断提高,电力系统中常见的用户电力负荷会呈现出峰谷差距较大的特点,这就有可能造成电力系统供需不平衡的情况出现。
国家电力系统要投入大量人力物力进行电网负荷削峰填谷,而单纯依靠加大投入来增加装机容量和对输配电线路进行扩容,不仅成本较高,且设备使用率较低。
而随着储能系统技术的发展,应用储能系统来进行削峰填谷已经普及开来。
然而,由于储能系统自身成本较高,因此,其经济性分析是不容忽略的研究问题。
同时,针对个体用电用户而言,虽然在国外已经有比较成熟的商用削峰填谷系统,但国内方面,与其相关的研究仍处于起步阶段。
针对上述研究挑战,本文以用户用电负荷为研究对象,深入研究应用于削峰填谷的电池储能系统的调度问题。
本文的主要研究内容如下:首先针对已有的电池储能系统硬件实验平台,设计了一套包含用电负荷预测算法和削峰填谷优化算法的用户用电优化解决方案,并阐述了该方案的软件体系架构及设计流程,该方案在电池储能系统硬件平台上已经得到了验证,目前已应用实际的商用场景中。
接下来,为使用户的综合收益最大化,针对现有的电力市场收费制度,引入精确的电池储能系统损耗模型,结合用户的用电习惯和电池储能系统的实际情况等约束条件,考虑用户综合收益,构造了一个非线性的优化问题。
同时配合已有的收费周期,提出了一套与该收费制度匹配的优化策略框架,最后通过实验验证了该方案对于提高用户综合收益的有效性。
最后,为使用户收益得到保证的同时,能够为电网削减电力波动,针对用户已有的电池储能系统,提出了一个双阶段的优化问题,第一阶段的优化问题为线性规划问题,第二阶段的优化问题为混合整数二次型规划问题。
通过两个阶段的优化,能够在保证用户收益不受影响的情况下,为电网提供减少电力负荷波动的辅助服务,并通过实验验证了该双阶段优化问题的研究意义,提供了一种电池储能系统为用户和电网同时服务的可能性。
电力系统中的用电行为模型建立与预测方法研究
电力系统中的用电行为模型建立与预测方法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而用电行为模型的建立与预测方法的研究对于电力系统的规划和运营至关重要。
本文将探讨电力系统中的用电行为模型的建立过程以及预测方法的研究进展。
一、用电行为模型的建立用电行为模型是对电力系统中用户用电行为的数学建模，它描述了用户在不同时间段的用电需求。
常见的用电行为模型有日模型、周模型和年模型等。
这些模型的建立过程可以分为数据采集、特征提取和模型拟合三个步骤。
数据采集是用电行为模型建立的第一步，它可以从电网运营数据、用户用电数据和社会经济数据中获取。
其中，电网运营数据包括电力负荷数据、电网频率数据和电压数据等，用户用电数据包括用电时间序列和用电量数据等，社会经济数据包括季节因素、气象因素和节假日因素等。
特征提取是用电行为模型建立的关键步骤，它通过对数据进行处理和分析，提取出反映用户用电行为的特征。
常见的特征包括用电时间段、用电量峰值和用电量波动等。
特征的选择和提取需要结合实际情况和研究目的进行，同时还需要考虑数据的准确性和可靠性。
模型拟合是用电行为模型建立的最后一步，它通过选择适当的数学模型，利用特征数据对模型进行参数估计和拟合。
常见的模型包括线性回归模型、非线性回归模型和时间序列模型等。
模型的选择和拟合需要考虑模型的复杂度、预测精度和计算效率等因素。
二、预测方法的研究电力系统中的用电行为预测是对未来一段时间内用户用电需求的预估。
它是电力系统运营和规划中的重要环节，对于实现电力供需平衡、优化电力调度和规划电力设施具有重要意义。
常见的用电行为预测方法有传统方法和基于机器学习的方法。
传统方法主要包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法等。
时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过分析数据的趋势、周期和随机成分等，对未来的用电需求进行预测。
回归分析则是基于用电需求与相关因素之间的关系进行预测，常见的因素包括温度、湿度和经济指标等。
峰谷电研究报告
峰谷电研究报告峰谷电研究报告引言峰谷电是指在电力系统中，电能消耗存在较大的波动情况，即电能负载在不同时间段内的消耗量存在明显的峰谷差别。
研究峰谷电的关键是寻找合适的调度策略，以合理调配电力资源，满足用户的需求并优化电力系统的运行效率。
本文将针对峰谷电进行深入研究，并提出一种基于先进算法的调度策略，以应对峰谷电所带来的挑战。
峰谷电的背景和意义在电力系统中，电能负载存在明显的峰谷差别。
峰电是指在一段时间内电力负荷达到最高水平的状态，通常出现在高峰用电时段，如白天、晚上用电高峰等。
谷电是指在一段时间内电力负荷达到最低水平的状态，通常出现在低峰用电时段，如深夜、清晨等。
研究和合理利用峰谷电对于优化电力系统运行、减少能源浪费、提高供电质量等具有重要意义。
峰谷电的合理利用可以实现以下目标：1.降低供电成本：在峰谷电差异明显的情况下，通过合理调度电力资源，将峰时段的高成本电能尽量转移到谷时段，从而降低供电成本。
2.减少能源浪费：在电力系统供电能力有限的情况下，高峰用电时段的过剩能源可能会被浪费掉。
通过对峰谷电进行研究，可以合理安排电力供给，减少能源浪费。
3.提高供电质量：峰谷电的合理利用可以平衡电力负载，避免过载或低负载情况的出现，从而提高供电质量，保障用户的用电需求。
峰谷电的调度策略为了有效利用峰谷电，我们提出了一种基于先进算法的调度策略，具体流程如下：1.峰谷电识别：首先，需要对电力系统中的峰谷电进行识别和分类。
可以通过对历史用电数据的分析，确定不同时间段内的电能消耗水平，确定峰谷电的发生时段。
2.电力资源调度：根据峰谷电的发生时段，制定合理的电力资源调度计划。
在高峰时段，调度策略应该尽量减少能源浪费，将电能消耗转移到低峰时段。
在低峰时段，调度策略应该尽量优化电力系统的运行效率，提高供电质量。
3.智能调度算法的应用：为了实现电力资源的合理调度，我们采用了智能调度算法。
该算法基于机器学习和优化算法的技术手段，通过对历史用电数据的学习和分析，可以自动调整电力资源的调度计划，实现最佳的峰谷电利用效果。
如何利用数据挖掘优化用电行为分析
如何利用数据挖掘优化用电行为分析数据挖掘是当下热门的技术，它通过从大量数据中发现模式和关联来提取有用的信息。
利用数据挖掘优化用电行为分析可以帮助我们更好地管理能源消耗、降低成本、减少环境影响。
本文将介绍如何利用数据挖掘技术来优化用电行为分析，以便更有效地管理能源资源。
一、提取关键数据优化用电行为分析首先需要从各种设备和传感器中收集大量的实时用电信息。
这些数据可以包括功率、能耗、温度等多个方面。
然后，我们需要筛选出与分析目标相关的关键数据，例如特定设备的能耗情况或某个时间段内整个系统的用电峰值。
二、构建模型在得到了相关数据后，我们需要构建合适的模型来解释和预测用电行为。
常见的模型包括基于统计学的回归模型、机器学习算法等。
这些模型可以帮助我们从历史数据中识别出规律性的趋势，并将其应用到未来预测中。
三、发现异常值通过检测和处理异常值，我们可以更好地理解用电行为并找出潜在问题。
在数据挖掘中，异常值通常是指与正常趋势不一致的特殊情况。
通过识别和纠正这些异常值，我们能够提高用电行为分析的准确性和可靠性，并为优化能源管理做出正确的决策。
四、进行预测利用历史数据和构建的模型，我们可以进行用电行为的预测。
这样，在未来需要大量能源消耗的时候，我们可以提前做好准备。
例如，在高温天气下，人们使用空调设备更多，降低用电峰值可能需要提前调整系统设置或采取其他节能措施。
五、优化能源管理基于数据挖掘结果和对用电行为的分析，我们可以发现并改进潜在的问题点，并寻找优化能源使用效率的方法。
通过实时监控设备状态、优化设备配置和运行策略等手段，我们可以最大程度地降低能源损耗并提高系统效率。
六、推广应用将数据挖掘技术与用电行为分析相结合，不仅可以在个体层面上帮助用户更好地管理自身能源消耗，还可以在企业和城市层面上进行全面的能源管理。
通过推广应用，可以实现更大范围内的能源消耗优化和环境保护。
七、持续改进数据挖掘技术是一个不断演进且需要持续改进的领域。
电力市场供需平衡模型研究与优化
电力市场供需平衡模型研究与优化随着电力市场的快速发展，供需平衡问题成为了一个关键的挑战。
在电力行业中，供应和需求的平衡对于电力系统的稳定运行至关重要。
为了有效解决这个问题，研究和优化电力市场供需平衡模型成为了一项重要的任务。
首先，我们需要了解供需平衡模型的基本原理。
电力市场的供需平衡模型是一个以市场为基础的模型，旨在调节电力的供给和需求之间的关系，以保持电力系统的稳定。
该模型涉及到供给侧和需求侧的一系列因素。
在供给侧，电力系统的生产能力是一个重要的因素。
这包括发电厂的发电能力、燃料成本、发电效率等。
此外，可再生能源的使用也是供给侧的考虑因素之一。
通过综合考虑这些因素，并进行合理的优化和规划，可以实现供给侧的平衡。
在需求侧，电力需求的波动性是一个重要的因素。
电力需求的峰值和谷值之间的差异需要被适当地处理，以确保供需的平衡。
此外，能源效率的提高和电力消费者的方式也是需求侧的考虑因素之一。
通过合理管理需求侧的变化，可以有效地解决供需平衡的问题。
为了研究和优化电力市场供需平衡模型，我们可以采用不同的方法和技术。
首先，建立一个准确的模型是非常重要的。
这个模型应该能够准确地反映供给侧和需求侧的各种因素，并能够对其进行合理的优化。
同时，模型的建立也需要考虑到电力市场的实际情况，以便能够应对不同的挑战和变化。
其次，数据的收集和分析也是研究和优化电力市场供需平衡模型的关键步骤。
通过收集和分析供给和需求的相关数据，可以识别出潜在的问题和瓶颈，从而采取相应的措施进行优化。
同时，数据的质量和准确性也是保证模型的有效性的重要因素。
除了模型和数据的建立，政策和市场机制的优化也对供需平衡模型的研究至关重要。
通过制定合理的政策和市场机制，可以有效地引导供给和需求的平衡，从而提高电力市场的效率和稳定性。
例如，通过实施定价机制、能源交易机制和电力市场监管政策，可以促进供需的均衡发展。
此外，技术的创新和应用也对电力市场供需平衡模型的研究和优化具有重要意义。
智能电网中的用电行为分析与用户建模
智能电网中的用电行为分析与用户建模随着科技的进步和人们生活水平的提高，电力需求不断增长。
为了应对日益增长的用电需求，智能电网应运而生。
智能电网是一种利用先进的技术和信息通信技术来优化电力供应和用电行为的电力系统。
在智能电网中，用电行为分析与用户建模是实现智能电网的基础和关键。
用电行为分析是指通过对电力消费数据的采集、分析和挖掘，了解用户的用电模式、特征和需求。
通过用电行为分析，我们可以对用户的用电习惯、用电时间和用电量进行深入了解，从而优化电网的供电能力、提高用电效率和稳定电力供应。
首先，用电行为分析可以帮助电力公司和能源供应商更好地了解用户的用电模式和需求，从而合理分配和配置电力资源。
通过对用户的历史用电数据进行分析，可以发现不同用户的用电模式和特征。
例如，一些用户可能在夜间使用较多的电力，而在白天使用较少；一些用户可能经常同时使用电视、空调和洗衣机，而另一些用户可能只有晚上才会使用电力设备。
这些用电模式和特征对电力供应商来说非常重要，可以帮助他们合理规划电力资源，提前进行调整和应对。
其次，用电行为分析可以帮助用户了解自己的用电习惯和消费行为，从而提高用电效率并节约电力。
通过对自己的用电数据分析，用户可以发现自己的用电高峰期、低谷期和峰谷差。
例如，在用电高峰期避免同时使用大功率电器，可以避免过载和电力负荷过大，提高用电效率。
在用电低谷期可以选择使用电力设备进行充电或者使用电价较低的时段进行洗衣、煮饭等，从而节约电力成本。
此外，用电行为分析还可以帮助用户发现潜在的能源浪费和用电隐患，及时进行改善和优化。
在智能电网中，用户建模是将用户的用电行为抽象成数学模型，以实现精确预测和优化。
通过建立用户模型，可以对用户的用电行为进行数学描述和分析，从而实现对用户用电需求的准确预测和调整。
用户建模的关键是通过数据挖掘和机器学习等方法，从大量的用电数据中提取特征，建立合适的数学模型。
例如，可以通过时间序列分析方法，对用户的用电曲线进行建模，从中提取周期性、趋势性和异常性等特征。
电力客户群有序用电效益分析、评价与优化模型
研究目的与意义
研究目的
本研究旨在分析电力客户群有序用电的效益，评价不同客户群体的有序用电效果，并构建优化模型以提升有序用 电的效益。
研究意义
通过本研究，有助于深入了解不同客户群体有序用电的实际情况和问题，为制定更加科学、合理的有序用电措施 提供理论支持和实践指导。同时，本研究也有助于推动电力行业的可持续发展，提高电力资源的利用效率，促进 经济社会的绿色、低碳发展。
社会影响指标
衡量电力客户群有序用电对社会的影 响，包括居民满意度、社会公平等。
评价方法选择
层次分析法
将复杂问题分解为多个层次，通过比较和判 断各因素的重要性，确定最优方案。
模糊综合评价法
运用模糊数学理论，综合考虑多个因素，对 电力客户群有序用电进行评价。
主成分分析法
通过降维技术，将多个指标转化为少数几个 综合指标，简化评价过程。
效果预测
预测改进措施实施后的效果，为后续优化提供参 考依据。
04
电力客户群有序用电优化模型
优化模型构建
目标函数确定
明确优化目标，如最小化电力供需缺口、最大化客户 满意度等。
约束条件设定
考虑资源限制、技术约束和政策要求，如发电容量、 输电线路容量、环保要求等。
变量选择与定义
选择合适的决策变量，如各客户的用电量、优先级等 级等。
优化模型求解
算法选择
根据问题特性选择合适的求解算法，如线性规划、整数规划或启 发式算法。
求解过程
描述求解过程，包括迭代次数、收敛条件等。
求解结果
给出最优解或近似最优解。
优化结果分析
效益评估
分析优化结果带来的经济效益、社会效益和 环境效益。
模型适用性分析
《江苏省电力公司电力需求侧管理实施办法》
《江苏省电力公司电力需求侧管理实施办法》第一章总则第一条为了建设节约型社会，落实科学发展观，加强和规范电力需求侧管理工作，促进电力与经济、能源、环境的协调发展，根据《国家电网公司电力需求侧管理实施办法》，结合江苏省电力公司系统实际情况，特制定本办法。
第二条电力需求侧管理是指通过采取有效的激励措施，引导电力客户改变用电方式，提高终端用电效率，优化资源配置，改善和保护环境，实现最小成本电力服务所进行的用电管理活动。
第三条省电力公司和各市（县）供电公司是实施电力需求侧管理工作的主体，在各级政府领导下，将实施电力需求侧管理作为保证电力供应和促进电力可持续发展的重要内容，积极推进电力需求侧管理工作，实现企业效益与社会效益的协调统一。
第四条本办法适用于全省各市（县）供电公司。
第二章管理机构与职责第五条江苏省电力公司营销部为全省公司系统电力需求侧管理工作的归口部门，主要职责是：1.贯彻执行国家、省有关电力需求侧管理的法律、法规、政策和国家电网公司相关制度、办法，协助政府制定本省内电力需求侧管理的法规、标准、规划及政策；2.负责编制电力需求侧管理计划，并组织实施。
建立健全电力需求侧管理资金管理制度，落实电力需求侧管理专项资金，充分利用经济政策、市场机制以及技术措施，推进电力需求侧管理工作；3.组织开展电力需求侧管理技术的推广应用、信息交流、咨询服务和宣传培训等工作，总结推广先进工作经验。
4.负责制定电力需求侧管理规章制度，对地市供电企业的电力需求侧管理工作进行指导、监督、检查和考核；5.负责电力需求侧管理项目实施的跟踪及效果评价。
6.组织开展电力替代非清洁能源工作。
第六条各市供电公司在电力需求侧管理方面的主要职责：1.贯彻执行上级有关电力需求侧管理的法律、法规、政策和江苏省电力公司相关制度、办法，协助当地政府制定本地区电力需求侧管理的法规、标准、规划及政策；2.负责编制电力需求侧管理工作计划，并组织实施。
负责对县（市）供电公司电力需求侧管理工作进行指导、监督、检查、考核；3.严格执行电力需求侧管理规章制度，充分利用经济政策、技术措施推进电力需求侧管理项目。
考虑负荷率的峰谷分时电价模型
第43卷第23期电力系统保护与控制V ol.43 No.23 2015年12月1日Power System Protection and Control Dec. 1, 2015 考虑负荷率的峰谷分时电价模型徐永丰1，吴洁晶2，黄海涛2，苏振宇3,4，何 磊5(1.国网浙江省电力公司，浙江 杭州 310007；2.上海电力学院电气工程学院，上海 200090；3.重庆大学经济与工商管理学院，重庆 400030；4.甘肃省电力公司培训中心，甘肃 兰州 730070；5.中核核电运行管理有限公司，浙江 嘉兴 314300)摘要：针对峰谷电价与负荷率电价的配合问题，构建了适合于大、中工商业及其他用户的考虑负荷率的峰谷分时电价模型。
首先，对电力系统运行特性及供电成本展开分析，在电力系统最优规划与运行的假设条件下，建立了电力系统及负荷率分档用户的边际容量成本和边际电量成本模型。
然后，应用边际成本与两部制定价理论，计及电压等级价差，构建了负荷率分档的峰谷分时电价模型。
该定价模型综合反映了用户发、输、配电环节供电成本及其时变特征，具有较好的经济效率与公平性。
最后，算例验证了该模型的合理性。
关键词：销售电价；负荷率电价；峰谷电价；两部制电价Time-of-use tariff model considering load factorXU Yongfeng1, WU Jiejing2, HUANG Haitao2, SU Zhenyu3, 4, HE Lei5(1. State Grid Zhejiang Electric Power Company, Hangzhou 310007, China; 2. College of Electric Power Engineering,Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China; 3. School of Economics and Business Administration,Chongqing University, Chongqing 400030, China; 4. Gansu Electric Power Training Center, Lanzhou 730070, China;5. CNNC Nuclear Power Operation Management Co., Ltd., Jiaxing 314300, China)Abstract: This paper builds a time-of-use (TOU) tariff model based on load factor for industrial and commercial users of large and medium scale according to the coordination between TOU tariff and load factor tariff. First, this paper analyzes the system operation characteristics and power supply cost, and under the assumed condition that the programming and operation of power system is optimal to make the marginal capacity cost model and marginal electricity cost model for system and load factor grading users. Then considering of the price difference of each voltage grade, this paper establishes the load factor TOU tariff model applying the marginal cost pricing and two-part tariff theory. The pricing model synthetically reflects the generation, transmission and distribution cost and their time-variant characteristic, which makes the pricing model more efficiently and fairly. Finally, the case verifies the rationality of the model.This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 71203137).Key words: electrical retail tariff; load factor tariff; time-of-use tariff; two-part tariff中图分类号：TM71 文章编号：1674-3415(2015)23-0096-080 引言我国现行销售电价以行业和用途进行用户分类，未反映不同用电负荷特性用户的供电成本差异，交叉补贴问题严重。
基于客户价值分析的电力客户服务管理研究
基于客户价值分析的电力客户服务管理研究1. 引言1.1 研究背景电力行业作为国民经济的重要支柱产业，在经济社会发展中起着至关重要的作用。
随着我国经济不断发展和城乡居民生活水平的提高，电力消费需求也不断增长，电力行业面临着严峻的挑战和机遇。
在这种背景下，如何提升电力客户服务管理水平，满足不同用户的需求，提高用户满意度，已成为电力行业发展的重要课题。
基于客户价值分析的电力客户服务管理研究具有重要的理论和实践意义。
本研究将围绕客户价值分析在电力行业中的应用、电力客户服务管理的现状分析、基于客户价值分析的电力客户服务管理模型、案例分析和影响因素分析等方面展开深入研究，旨在为电力企业提高客户服务水平、增强竞争力提供有效的管理策略和建议。
1.2 研究意义电力行业作为国民经济的重要支柱产业，对社会经济发展具有重要意义。
随着市场经济的发展和竞争的加剧，电力企业对客户服务管理的要求也越来越高。
客户是企业的生命线，保持和提高客户价值对于电力企业来说至关重要。
本文旨在通过客户价值分析，研究电力行业中客户服务管理的现状和存在的问题，探讨如何基于客户价值分析构建电力客户服务管理模型，并通过案例分析来验证模型的有效性。
通过研究发现，可以提出一些建议，指导电力企业更好地管理客户服务，提高客户价值。
1. 增强电力企业对客户价值的认识，促进企业建立以客户为中心的服务理念，提高客户满意度和忠诚度；2. 为电力企业提供实用的客户服务管理模型，帮助企业更好地制定客户服务策略，提高服务水平和竞争力；3. 为电力行业管理者提供决策依据，提升管理水平，推动行业的可持续发展。
1.3 研究内容本研究的主要内容包括两个方面：客户价值分析在电力行业中的应用和基于客户价值分析的电力客户服务管理模型的构建。
客户价值分析在电力行业中的应用是本研究的核心内容之一。
通过对客户的需求、行为和付费情况进行深入分析，可以更好地了解客户的需求和价值，为企业提供更精准的服务。
电力用户用电行为大数据智能分析挖掘价值
电力用户用电行为大数据智能分析挖掘价值随着电力行业的快速发展，电力用户的用电行为数据也日益庞大。
如何对这些数据进行智能分析，并从中挖掘出潜在的价值，成为电力行业发展的新课题。
本文将就电力用户用电行为大数据智能分析挖掘的价值进行探讨。
一、电力用户用电行为大数据的收集与储存电力用户用电行为大数据的收集主要通过智能电表等现代化电力设备实现。
通过这些设备，电力公司可以实时监测用户的用电情况，并将数据传输到数据中心进行储存。
而在数据储存环节，电力公司需要建立完善的信息系统来进行数据整合和管理。
二、电力用户用电行为大数据的分析方法电力用户用电行为大数据的分析方法主要包括数据清洗、数据挖掘、数据分析三个步骤。
1. 数据清洗数据清洗是指对收集到的大量数据进行预处理，去除无关数据，并进行格式统一和数据去重。
这样做可以提高后续的数据分析效果。
2. 数据挖掘数据挖掘是指对清洗后的数据进行深入分析，挖掘其中的关联规则、趋势、异常等信息。
通过数据挖掘可以发现用户用电的特征，如高峰用电时段、高能耗设备等。
3. 数据分析数据分析是在挖掘到的数据中寻找规律和趋势，并通过统计模型和算法进行进一步的分析。
通过数据分析可以对用户用电行为进行趋势预测及其他相关分析，为电力公司提供决策支持。
三、电力用户用电行为大数据的应用电力用户用电行为大数据的应用有很多方面，下面将列举几个典型的应用案例。
1. 能耗管理通过分析用户用电行为数据，可以得出用户在不同时间段、不同使用设备上的能耗情况。
电力公司可以通过这些数据制定差别化的电价政策，以引导用户合理用电，减少能耗。
2. 电网优化通过分析用户用电行为数据，可以了解电网中的高负载区域、高峰时段等信息。
电力公司可以通过调整电网结构和优化供电方案，提高电网的稳定性和可靠性。
3. 故障预测与维护通过分析用户用电行为数据，可以发现异常设备及电网拥堵等问题。
电力公司可以通过提前预测故障和进行定期维护，减少电力故障的发生，提高电力系统的可用性。
基于大数据分析的电力客户用电行为预测研究与实现
基于大数据分析的电力客户用电行为预测研究与实现随着电力行业的快速发展，电力公司越来越重视对电力客户用电行为的研究和预测。
准确预测客户用电行为对电力公司提供合理的供电计划、优化资源配置以及提高市场竞争力至关重要。
而基于大数据分析的方法在电力客户用电行为预测方面展现出了巨大的潜力。
本文将探讨基于大数据分析的电力客户用电行为预测的研究和实现。
首先，我们需要了解什么是大数据。
大数据指的是数据量大到无法用传统的数据库管理系统进行处理和分析的数据集合。
随着互联网、物联网和移动设备的普及，我们生活中产生的数据量呈爆炸式增长。
这些海量数据中蕴藏着宝贵的信息，可以揭示用户的行为特征和趋势，为电力客户用电行为预测提供有力的支持。
基于大数据分析的电力客户用电行为预测研究首先需要收集和整理大量的电力用电数据。
电力公司可以通过智能电表、传感器和监测设备来实时采集电力客户的用电数据，包括用电量、功率、负载曲线等。
此外，还可以收集更多与用电行为相关的数据，如天气数据、节假日数据、人口数据等。
这些数据的融合和整合是预测准确性的关键。
一旦数据收集完毕，接下来就是数据预处理和特征提取。
预处理是清洗和转换原始数据，去除噪声、缺失值和异常值，以保证数据的质量。
特征提取是从原始数据中提取有用的特征，用于建立预测模型。
在电力客户用电行为预测中，常用的特征包括用电时间、用电周期、峰谷差等。
同时，还可以通过特征组合和降维等技术进一步提高模型的效果。
在数据预处理和特征提取完成后，接下来就是建立预测模型。
常用的预测模型包括回归模型、分类模型和聚类模型。
回归模型可以预测电力客户的用电量或负荷曲线，分类模型可以将电力客户分类为高峰用户、平稳用户和波动用户等，聚类模型可以将电力客户划分为具有相似用电模式的群组。
这些模型可以根据实际需求灵活选择和组合，建立一个全面有效的电力客户用电行为预测系统。
为了提高预测模型的准确性，可以引入机器学习和深度学习等技术。
峰谷电价调研报告
峰谷电价调研报告
根据对峰谷电价调研的数据分析和统计，以下是调研报告的主要内容：
1. 调研目的和背景
- 介绍为什么选择进行峰谷电价调研，调研的背景和目的。
2. 调研方法和样本选择
- 简要描述调研所采用的方法和选取的样本。
3. 峰谷电价概念解释与现状分析
- 对峰谷电价的定义进行解释，介绍峰谷电价的作用以及在国内外的应用情况。
- 分析国内当前峰谷电价的政策和实施情况。
4. 峰谷电价调研结果与分析
- 根据调研数据，对峰谷电价相关问题进行分析，包括用户对峰谷电价的理解程度、接受程度以及对其是否能够实际减少用电成本的认知。
- 分析用户对峰谷电价的使用体验和感受的积极因素和障碍因素。
- 比较不同地区或行业的峰谷电价应用情况的异同。
5. 峰谷电价推广与应用建议
- 结合调研结果，提出对于峰谷电价的推广和应用的建议和政策措施。
- 探讨峰谷电价在未来可能的发展趋势和前景。
6. 结论
- 总结调研报告，强调峰谷电价调研的重要性和对于电力行业的潜在影响。
7. 参考文献
- 引用相关调研、分析、统计等数据来源和参考文献。
请注意，以上仅为调研报告的主要内容提纲，具体报告内容需要根据实际情况进行编写。
用户侧储能潜力评估
用户侧储能潜力评估
用户侧储能潜力评估是指对用户侧储能系统的潜在能量存储容量进行评估和分析。
以下是详细的评估步骤：
1. 数据收集：收集用户侧储能系统相关的数据，包括用户用电负荷数据、用电行为数据、电价数据、电网供电可靠性数据等。
2. 用电负荷分析：通过分析用户的用电负荷曲线，了解用户的用电模式和负荷峰谷差异。
根据负荷曲线的特点，可以确定储能系统的功率需求和储能容量需求。
3. 用电行为分析：分析用户的用电行为，包括用电习惯、用电时间分布等。
通过了解用户的用电行为，可以确定储能系统的充放电策略和优化控制策略。
4. 电价分析：分析电价的变化情况，包括电价峰谷差异、电价波动等。
通过分析电价的变化，可以确定储能系统的充放电时机和节约电费的潜力。
5. 电网供电可靠性分析：分析电网供电的可靠性，包括电网故障频率、停电时间等。
通过分析电网供电的可靠性，可以确定储能系统的备用功率需求和备用时间需求。
6. 储能系统设计：根据以上分析结果，确定储能系统的容量、功率、充放电策略和控制策略。
同时考虑储能系统的技术特性、成本和可行性。
7. 经济性评估：对储能系统的经济性进行评估，包括投资成本、运维成本、节约电费等。
通过经济性评估，可以确定储能系统的经济潜力和回报周期。
8. 环境影响评估：对储能系统的环境影响进行评估，包括能源消耗、碳排放等。
通过环境影响评估，可以确定储能系统的环境潜力和可持续性。
以上是用户侧储能潜力评估的详细步骤，通过综合分析和评估，可以确定用户侧储能系统的潜在能量存储容量，为储能系统的设计和应用提供科学依据。
考虑负荷可调节度的年综合峰谷电价模型研究
考虑负荷可调节度的年综合峰谷电价模型研究朱少林;郑仲海;高敏捷;温步瀛【摘要】目前涉及峰谷电价的文献对全年峰谷电价的综合模型缺乏研究,且传统的电价模型仍存在一些不合理的地方,需要继续完善和改进.本文考虑一年4个季度的用电差异性,按各个季度对供电压力的大小来取其权值,提出运用加权二范数对全年的峰谷时段进行划分,从而得到全年综合时段划分方案.提出地区负荷用电可调节度的概念,并将其引入模型作为新的约束条件,提出采用变权重加权法进行多目标优化,建立全年的峰谷电价优化模型.结合某地区实例分析,证明本文模型比已实施的峰谷电价方案具有更好的削峰填谷效果.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2017(000)007【总页数】5页(P28-32)【关键词】峰谷电价;用电差异性;加权二范数函数;负荷可调节度;变权重加权法【作者】朱少林;郑仲海;高敏捷;温步瀛【作者单位】国网福建省电力有限公司,福州 350003;国网福建省电力有限公司,福州 350003;国网福建省电力有限公司,福州 350003;福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108【正文语种】中文近年来，峰谷分时电价制度已在世界各地大范围普及和推行，为缓解电力供应紧张局面作出了巨大贡献[1-3]。
峰谷分时电价属于电力需求侧管理范畴，通过有效的激励措施来引导用户减少高峰用电并增加低谷用电，从而优化用电方式和用电结构，提高电网运行可靠性和经济性[4-7]。
峰谷电价的合理制定既要促使负荷曲线平稳化，又要确保各方的经济利益，具有较强的可实施性。
峰谷时段的正确划分和峰谷电价调节水平的科学制定非常重要。
文献[8-9]利用模糊聚类的方法对时段进行划分。
文献[10-11]采用电价弹性矩阵度量用户对峰谷电价的响应，达到了较好的效果[12-15]。
然而，目前的峰谷电价模型研究还存在着一些不足之处，仍有改进的空间。
一方面，现行的峰谷电价研究一般都是以某一典型日的负荷曲线作为研究对象，对不同季度的负荷曲线特性缺乏综合考虑。
基于AHP层次分析法的大客户评价模型研究
基于AHP层次分析法的大客户评价模型研究发表时间：2019-04-11T16:30:15.030Z 来源：《电力设备》2018年第30期作者：宋乐顾韫华朱梦舟张千斌[导读] 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。
(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。
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2019年第2期总第381
期
居民峰谷电潜力客户挖掘模型研究与实践
龚书能1，胡滨2
（1.国网浙江海盐县供电有限公司，浙江，海盐3143002.国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，浙江，嘉兴314000）
公司所属区域居民用户基数大，用电量占比低，其增供扩销提升空间巨大。
用电信息采集系统拥有海量的用户电量电费等数据，公司通过借助专业知识以及科学方法，提炼出峰谷电用户的9个共同特征，制定指标体系，构建数据模型。
借助模型，在未开通峰谷电客户群体中成功识别出潜力客户，进行客户分级、运营推广。
根据推广情况，进一步分析潜力客户开通峰谷电对公司售电量、售电收入增长的影响，为公司开拓市场、深化营销服务提供支撑。
1现状分析
本文以嘉兴市居民用电为例，分别研究地区分布、年龄结构、电量增长等情况。
1.1峰谷/非峰谷电用户地区分布情况分析
截止到2018年9月，嘉兴市域内居民峰谷电用户496621户，非峰谷电用户780468户。
全市范围内，嘉兴市本级、平湖市、嘉善县开通峰谷电用户占比较多，分别占各自区域用户总数的44.80%、42.80%、41.39%，峰谷电使用较为成熟；桐乡市的峰谷电用户占比偏低，在30%以下，峰谷电推广前景巨大。
1.2峰谷/非峰谷电用户年龄结构情况分析
通过提取营销系统峰谷电用户身份信息，嘉兴全市峰谷电用户平均年龄51.08岁，非峰谷电用户平均年龄54.54岁，全市非峰谷电用户平均年龄为54岁，峰谷电用户平均年龄为51岁，峰谷电用户中，桐乡用户平均年龄最低，为48岁，嘉善最高，为53岁；非峰谷用户中桐乡最低，为52岁，平湖最高，为57岁。
结合年龄和地区分布不同，可以有针对性
制订运营推广策略。
1.3
全社会居民用电量自然增长率计算
提取嘉兴公司2015年1—9月、2016年1—9月、2017年1—9月连续非峰谷电用户的月度总电量，比较其同比电量变化情况。
从单独月份上看，3月份、8月份、9月份的电量同比增长明显，其余月份的电量同比波动较大；从年度上看，电量2016年1—9月总用电量较2015年1—9月总用电量同比增长20.37%，2017年1—9月总用电量较2016年1—9月总用电量同比增长8.57%，将20.37%、8.57%作为2016年1—9月、2017年1—9月同期居民用电量自然增长率。
2经济分析
2.1
峰谷电开通前后用户用电经济情况分析以嘉兴市2016年1—12月全年开通峰谷电业务的20660户用户为分析对象，提取其2015年1—9月（开通前）与2017年1—9月（开通后）的电量电费数据，按照其2016年全年阶梯累计用电量进行分类，从月户均电量、月户均电费、平均电价三方面
进行分析，同时剔除居民用电量自然增长率的影响，得到开通峰谷电前后用户用电情况，详见下表1所示。
通过分析，可以看出一阶梯、二阶梯、三阶梯用户开通峰谷电后，月户均电量、月户均电费均明显上升，峰谷电的开通促进了居民用户的电力消费；就用户度电成本而言，一阶梯用户下降幅度最大，为13.91%，二、三阶梯用户分别下降11.99%、5.91%。
通过峰谷电的开通，在刺激居民用户电力消费的同时，降低了居民的度电成本，提高了居民的生活品
质。
DOI:10.13882/ki.ncdqh.2019.02.024
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期
2.2峰谷电开通后对公司利润的影响分析
提取2010—2016年公司售电量、利润等经营财务数据，分析峰谷电开通后对供电企业利润的影响，详见表2所示。
从售电量上看，售电量逐年增长，在2011、2013、2016年增长速度，增长率6%以上。
而公司的输配电价成本在2011、2012年增长明显，增速7.5%，其余3年间均在1%左右。
从输配电成本上看，自2015年开始电改以来，公司输配电成本控制得当，年增长率1%左右。
从现有数据看，输配电成本受政策等因素影响波动较大，与售电量增长没有明显差距。
随着“电改”的持续深入，公司输配电成本核准也越来越清晰，由于每年用电量都在发生变化，输配电的成本可以当成一个常量C ，忽略推广峰谷电业务带来的额外成本支出。
那么，从购销差价上来说，以2016年底为例，用户的度电成本高于购电价534.95元/MWh （含税价）企业便存在利润。
综合考虑，潜力客户落到第三阶梯用户。
如果以省公司购电价位437.078元/MWh 作为参考，可以考虑将潜力客户延伸至第二阶梯。
3潜力峰谷用户挖掘
3.1
数据来源
基于用电信息采集系统及营销业务系统，收集客户基本属性、交费行为、用电行为、业务变更等信息数据。
具体包括：户号、户名、供电单位、用电地址、户主身份证号、立户日期、销户日期、开
通或取消峰谷电时间、用电类别、电价电压分类、峰谷标识、月均总电量、月均峰电量、月均谷电量、阶梯标识、定比定量、电价码等。
3.2
数据处理
数据处理主要包括对缺失值、离群值、异常值等记录进行清洗处理及相关衍生变量的生成过程，
具体顺序为：缺失值、离群值、异常值处理到衍生变量生成。
3.3
指标体系
潜力峰谷电办理用户挖掘模型指标体系的构建思路是首先重点对比分析峰谷电与非峰谷电用户各个维度的信息数据，筛选出以下指标：
户龄=(当前日期-立户日期)/365，保留两
位
表1
峰谷电开通前后用电情况
表2
近几年度电成本与售电量统计表
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小数；户主年龄=（当前日期-身份证出生日期）/365，保留两位小数；月户均谷电量；月户均峰电
量；阶梯等级（2015年阶梯与2016年阶梯）；谷电量占比；假定用电习惯不变，办理峰谷电后，节省年
电费（单位：元）；假定用电习惯不变，办理峰谷电后，节省年电费占年电费总额的比例；年电费总额。
3.4随机森林模型构建
取数期：采集2016年7月至2017年6月的客户数据。
观察期：2017年7月。
利用Bootstrap 重抽样方法从13209个原始训练样本中随机抽取500个样本，且每个样本的容量都与原始数据集中的样本个数相同，对500个样本建立500个CART 决策树分类模型{}h (X ,Θk ),k =1,2…n 集合而成的组合分类模型，样本代入后得到500个分类结果，最后依据这500个分类结果投票决定最终的分类结果（众数）。
随机森林的过程略图如图1、图2所示。
图1
随机森林过程略图
3.5模型结果输出
26331个模型样本中的13209个原始训练样本经过训练测试生成模型后，将剩下的13102个测试样本进行模型适用性验证，测试集中识别潜力峰谷电用户766户，与实际用户峰谷电情况进行比对，得到交叉混淆矩阵如表3所示。
命中率是预测出来的正确潜力峰谷电办理用户（即预测峰谷实际也为峰谷）与预测为潜力峰谷电办
理用户总数的比值，本模型为425/766=55.48%。
准确率为预测正确的用户数/总用户数，本模型为(11168+425)/(12336+766)=88.48%，预测效果较
好，适用于推广。
图2OOB 误差随决策树数量的变化图
表3
交叉混淆矩阵
4应用与成效
以海盐为试点，从77474户非峰谷电用户中识别出潜力峰谷用户12051户，根据节省电费占原电费开支的比例，将客户分为四个层级，其中A 级（节省10%以下）用户2941户，B 级（10%～20%）8444户，C 级（20%～30%）用户640户，D 级（30%以上）26户。
2017年1—3月，选取9110户B 、C 、D 级（节省大于等于10%）用户进行差异化运营
推广。
经过宣传推广，已有2331潜力用户成功开通峰谷电，推广率25.6%。
通过峰谷电的开通，在刺激居民用户电力消费的同时，降低了居民的度电成本，提高了居民的生活品质。
通过特征筛选，构建数据模型，实现公司增供扩销。
不同地区、不同年龄段的客户群体对峰谷电业务的需求存在差异，通过数据分析，实现精准推广，提升公司营销服务。
（责任编辑：袁航）。