电网企业电力营销业务风险处理应用基础研究

电网企业电力营销业务风险处理应用基础研究

 乔静

内蒙古电力（集团）有限责任公司薛家湾供电分公司 010300

摘要：随着科学技术的快速发展，人工智能技术的应用已经开始成为一种新的趋势。传统的稽核方法存在效率低下、低精度和成本高等问题，影响了营销数据的稽核效果。基于人工智能的电力营销稽核方法是电力企业实现数字化转型和提高管理效率的重要手段。通过应用专家系统、群智能算法、人工神经网络等人工智能技术，可以实现自动化处理、智能识别和数据挖掘等功能，从而提高稽核效率和准确性，降低了电力营销稽核成本，为电力企业带来更多经济利益，为电力企业的可持续发展和创新发展提供支持和保障。

关键词：电网企业；电力营销；业务风险；处理应用

引言

电力营销是指电力企业在变化的市场环境中，为满足人民群众的用电需求，所产生的一系列市场经营活动，为消费者提供需要的电力产品和相应服务，从而实现企业的发展目标。随着社会经济的不断发展，人民群众对电力的需求量逐年增高。在面对电力的实际需求时，电力营销稽查也对社会的用电数量、电力价格、用电费用等方面的管理提出了更高的要求。因此，基于数据挖掘视域下电力营销稽查业务监管系统的设计研究，需遵循合法性、公正性、全面性的建设原则，在稽查过程中，严格遵守相关政策的法律法规，平等对待每个用电用户，按照企业业务的各个层面实施全面监督，以此提升稽查业务质量，提高监管系统效率［１］。

1供电企业概况和营销管理工作的意义

1.1供电企业概况

供电企业自身担负着相应县区的电力供应和电网建设职责，基本工作职能包括电力供应、电力计量、变电等。在我国经济发展速度不断加快的趋势下，有越来越多的变电站相继建成。对于变电站而言，最高电压为220kv、最低电压为35kv，能够最大程度地满足供电企业管辖区域内电力用户的用电需求。现阶段，我国电网改革工作已全方位实施，供电企业电力线路也逐步增加，但还是会受到电力营销管理方案缺乏合理性和针对性这些问题的影响，不利于供电企业提升市场竞争力，甚至还会阻碍供电企业创新发展。

1.2电力营销管理工作的意义

供电企业实际开展的电力营销管理工作状况，会对供电企业的生存发展产生直接影响，甚至会决定供电企业在市场中的竞争力。对于电力营销工作而言，其实际上是供电企业众多工作中非常重要的一项主营业务。供电企业在经营管理过程中，为了能够做好增供扩销、增加企业整体收入等多项工作，需要紧跟现阶段市场竞争新形势，在不断提升自身市场竞争力的基础上，制定有助于推动供电企业长远发展的营销管理策略。

2供电企业加强电力营销稽查的措施

2.1融入先进的工作方法

供电企业在电力营销稽查工作实施过程中，需要按照现代化时代的发展方向融入先进的信息化管理方法，为各项营销工作的实施提供重要的基础。在实际管理的过程中，相关企业需要加大技术和设备的投入力度，按照电力营销稽查所反馈的信息，采取先进的信息系统，保证各项工作的有效落实，并且还需要在部门内部贯彻落实责任机制，在稽查工作开展之前召开组织会议，认真地交代有关电力营销稽查的工作重点，融入一线工作案例，逐步地增强员工的思想认知；利用信息化技术来推动稽查工作的科学进行，减少风险问题的发生概率。在稽查工作中，企业要将最终所获取到的信息快速地上传到信息化平台中，方便工作人员进行统一的分析，有效地应对在电力营销稽查工作中所产生的各项问题；发挥信息化技术的功能，在部门内部加快信息流通的速度，按照前期所制定的电力营销目标，提出有效的管理措施，减少风险问题的发生，使营销管理水平能够得以充分地增强。在各项工作落实的过程中，企业需要以信息技术作为主要依托，逐步地更新现有的工作方法，以此来提高电力营销稽查管理的工作水平。在进行一段时间的电力营销稽查工作之后需要认真地分析信息系统存在的技术问题，再按照企业的发展现状，逐步地完善信息系统的利用模式，这样一来才可以保证稽查工作能够具备较强的规范性。在引进并融入先进的管理方法时，企业要健全与之对应的管理模式，可以按照信息系统的利用功能以及利用范围来制定针对性较强的营销管理方案，以此来防止差错问题的发生。并且在建立规章机制的过程中，还要在部门内部搭建完整性的网络体系，做好系统的科学维护，防止信息系统在利用时存在安全问题，加快供电企业的信息化发展速度。

2.2人工神经网络在电力营销稽核中的应用

人工神经网络在电力营销稽核中应用的主要技术有：数据处理技术、神经网络算法技术、模型训练技术、数据可视化技术、分布式计算技术等。其中，数据处理技术主要包括数据清洗、数据预处理、数据归一化、数据标准化等，处理来自不同来源、格式不同、质量各异的数据，通过这一技术将其转换为神经网络所需的格式。神经网络算法技术是人工神经网络中最关键的技术之一，主要神经网络模型有前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等，在数据处理过程中应结合电力企业实际情况选择合适的神经网络模型。模型训练技术是神经网络建模的重要过程，训练技术主要包括梯度下降算法、反向传播算法、优化器的选择等。数据可视化技术是对处理后的数据进行可视化展示，从而实现数据的直观理解并对理解结果进行验证，在电力营销稽核中，通常使用线性回归分析、决策树和聚类分析等技术对数据进行可视化解释。分布式计算技术的应用，主要是电力营销稽核中通常数据量比较大、模型复杂度比较高，应用这一技术可以提高计算效率。在电力营销稽核中，人工神经网络技术可以利用历史数据分析与学习技术，帮助电力企业在销售、客户分析、用户需求预测等方面做出更准确的决策。例如，在电量预测中，人工神经网络不仅能够有效地识别出用电高峰期，减少能源浪费，还可以预测未来的电力消耗，以便更好地管理电力需求；在销量预测中，人工神经网络技术能够利用历史数据进行分析和预测电力销量，并建立出销量预测模型，为电力企业提供更好的决策支持，从而提高电力企业的利润收益和市场稳定性。

2.3全面满足电力市场要求

供电企业在提升自身电力营销管理工作水平的同时，也要做好价格转变方面的各项工作。以往的电力价格是由国家统一制定，这样可能会对供电企业的发展造成一定的影响，基于此，供电企业要提升电力价格工作的重视度，通过全面落实电力价格改革的方式，保证电力服务质量，创造更多效益。供电企业在实际操作期间，需要依据具体的电力价格，全面调查电力客户的用电情况，为后续制定合理的价格提供参考依据。

结语

电力营销管理人员要在明确企业实际发展状况及自身工作重要性的基础上，采取针对性的管控措施，帮助供电企业创造更多经济效益，促进我国经济长期稳定发展。目前我国电力体制不断变化，供电企业在开展电力营销管理工作期间，要不断强化管理人员责任意识，保证各个环节的管理工作高效落实，为电力客户提供更加优质的电能服务。

参考文献

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