基于云测度的电力营销状态评估及预警模型研究

任琳

【摘 要】在现代社会发展速度加快的背景下，社会对于电力的需求大幅度增长，为了确保改革方向的正确，电力企业开始将电力营销与现代网络信息化技术相互结合，进而产生出两种改革趋势，即为电力供应从供不应求转向增供扩销、电力企业运营从以生产计划为核心转向以电力市场需求、提高客户满意度为核心，而在此两种模式之下，因为网络信息化技术，其运行产生了体积庞大的数据，人工难以对此进行处理，所以为了有效的对电力营销状态进行准确、客观地分析及预警，电力营销的改革产生了进一步的深化发展，开始强调云测度技术的应用。

【关键词】云测度；电力营销；状态评估；预警模型

1电力营销的重要性分析

1）电力企业是事关国民经济的重要基础性行业，李克强总理曾经提出过用“克强指数”来衡量国民经济的发展水平，其中的一个重要因素就是工业用电量，可见用电量对国民经济发展的重要程度。在此基础上，特别是国内的电力企业，在社会主义市场经济的基础上又不能过分的注重效益，还应当在公益性以及社会服务性的方面满足要求。2）电力资源作为用户的一種刚性需求，决定了其不可能大规模的营销。电力系统的物理特性决定了电力不能大规模的存贮，电力系统实际上处于一个即发即用的状态。在此背景下，就更需要对电力营销工作进行更为细致的分析和管理，以应对电力不同于普通商品所带来的挑战。3）由于电力是国民经济发展的重要基础，电力企业更是社会主义国家国有经济发展的重要基石，因此其价格受到国家的严格调控。在这种严格调控的背景下，电力企业无法提供更多的营销手段，如何在营销侧进行更为细致和精细化的管理和监控，就需要更为复杂的手段。

2云测度云理论概述

云模型的定义是：设U是一个用数值表示的定量论域，C是U上的定性概念，若指定X∈U是定性概念C一次随机实现，X对C的确定度μ（X）∈[0，1]是有稳定倾向的随机数，μ：U→[0，1]， ，则X在论域上的分布称为云，记为C（X），每一个X称为云滴。对于论域中的U可以是一维或者是多维的，其中对于云模型有以下性质：（1）对于任意X∈U到区间[0，1]上是一对多映射，同时对C是一个概率分布，这与模糊集有所不同。（2）云模型产生的无次序云滴是对定性概念的是实现，即云滴越多越能反映定性概念的整体情况，同时形成“高斯云分布”。（3）云滴确定度越大，说明云滴的出现概率越大，对概念的贡献越大。云模型主要是通过数值语音对定性概念及定量概念之间相互转换的模型，从而从语言中的不确定性和概率论做出模糊隶属度的解释。云模型主要包括用期望Ex，熵En和超熵He这三个准确的数字来表示一个概念的。其中，期望Ex是指云滴在论域中的分布期望，这个指标可以把定性的数据转换为定量的数据；En是定性概念的不确定性度量，主要是确定地形数据的离散程度，通过不确定的论域，反映其接受范围，而超嫡He是对不确定性的度量，也就是嫡的嫡，这是对样本数据能否形成概念的重要指标。如下图1所示，表示每个年龄对“年轻”概念的隶属度。云模型会根据不同概率密度分布函数实现不同类型的云模型，如正态云模型，三角云模型以及梯形云模型等。由于高斯分布具有普适性，因此根据高斯分布演化而来的正态云模型则非常适合对概念的表现。

3电力营销状态评估预警因子体系

3.1构建机理

首先因为因子体系要形成一个重点内涵，就必须按照一定的原则来进行组合，以此才能将独立或有关联的影响因子集中化，从而能形成因子逻辑关系网，在因子逻辑关系网的作用下，才能满足电力营销对营销目标的预警判断。本文在上述基础上构建电力营销预警机理。分析来看，电力营销预警的处罚机理，主要是通过对营销工作中可能产生的行为失误、管理波动的内外部因素进行监控、识别来启动的，运作方面，其主要是以企业营销管理工作的外部环境、内部组织行为管理监控对象，对对象目标的行为进行分析后发现其中不足，进而通过建立科学合理的影响因子体系的方式来实现预警。在现代电力市场的改革背景下，电力单位所受到的竞争压力巨大，所以其在运行当中存在巨大的经济风险，而为了更好的规避风险，构建电力营销预警系统，能够帮助电力单位在进行经营活动、竞争时有更高的保障，以此可提高电力单位在市场中的占有率。本文在此前提下，依照营销预警分析理论，对电力营销风险因子进行分析，将风险因子分为内外两个类型，并针对不同类型的风险因子，剪力电力营销状态评估预警因子体系。

3.2因子体系构建

在本文的设计思路当中，首先将电力营销状态评估预警因子体系分为5个层次，并将层次对应项目分为目标层、准则层、因子项组成，下文对此进行逐一分析。目标层。目标层对应本文设计体系的第一层次，其主要代表了电力营销综合状态。准则层。准则层对应本文设计体系的第二、三层次，其主要由企业竞争能力、客户风险、供应风险、第三方风险、营销自然环境状态等外部因素与内部管理结构状态、内部运营状态、营销行为人状态等内部因素组成。因子项组成。因子项组成对应本文设计体系的第四、五层次，其主要由准则层的具体因子项组成。

3.3电力营销状态评估预警模型

基于云测度的电力营销状态评估预警模型遵循自上而下的层次化结构对目标对象进行状态化的评估，对其进行预警分析。本模型可以对建立起的模型中的因子体系中的多数对象进行评估，其进行评估的预警流程是一样的。本文以“企业竞争力”项为例，采用该方法进行建模分析和验证。文中不再对单项建模、云测度的确定及综合等级状态定性进行描述。

4对算例进行分析

本文以电力企业下半年市场竞争力为例进行分析，简要描述电力营销状况，预警因子体系的评价和预警过程。1）构建预警因子体系：市场竞争力A1；市场占有情况A11、销售状况A12、产品质量A13；市场占有率A111、市场占有率变化度A112、价格竞争力A113、售电量增长率A121、售电收入增长率A122、销售利润率A123、线损达标率A131、频率合格率A132、电压合格率A133。2）收集各主要因子的原始数据：对于定性因子，直接根据评价云进行评价，对于定量因子先用极大关联度得到其定性评价，再对其进行评价。根据权重值和归一化值的计算结果，可计算得出综合云测度值，最后将综合云测度值输入综合评价云发生+器，可得到最终的评判结果，本次案例评判结果为优。

5确定预警等级

在对算例进行计算分析后，将最终得到的综合云测度值输入电力营销综合评鉴云发生器中，将“优良”及“良”两个云对象状态激活，再次根据极大关联度的原则，最终判定出在本算例中的电力营销企业竞争力的综合状态，本次模型中算例得出的综合状态为五级，即“较优”，其预警状态示意为“绿灯”。

6结束语

基于云测度的电力营销状态评价及预警方法可以很好地弥补传统的电力营销状态评估方法，其兼具模糊二重性和随机性，具有较高的优越性，是目前电力营销状态评估模型中较为优越的方法。

参考文献：

[1]毛志斌，林程.基于云测度的电力营销状态评估及预警模型研究[J].科技尚品，2016，01：103.

（作者单位：国家电网运城供电公司客户服务中心市场及大客户服务室）