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大數據人工智能在電力營銷服務中的應用

2019-09-10 22:43楊舒雅
科學導報·科學工程與電力 2019年44期
關鍵詞:人工智能技術大數據應用

楊舒雅

【摘?要】當前,電力資源作為一種基礎性的能源,在社會生產建設中起著重要的作用,也推進我國市場經濟的發展。那么,隨著電力資源得到廣泛地應用,電力系統就承擔著更大的供電負擔。這樣一來,傳統的人工操作效力往往較低,并且難以應對日益增長的電力需求。對此,本文主要就人工智能技術在電力營銷服務中的應用進行研究,以期為從業者提供參考,促進電力企業的發展。

【關鍵詞】電力營銷服務;大數據;人工智能技術;應用

隨著我國社會經濟的不斷提升,大眾對電力的需求量也在提高,這樣一來,就促進了我國智能電網的建設和發展,在電網運行中每天都會存在著許多數據信息,這些數據往往都具有重要的意義。不過,目前許多電力營銷服務系統中,對數據的應用程度仍然受到限制,在查詢和成熟的情況下卻缺乏深度。對這些數據進行認識和理解如果較低,就限制了電力營銷服務水平的提高,也為本工作帶來一些負面的影響。因此,在這種情況下,電力企業應該要及時地發布中長期發展戰略職能,對電網進行積極地管理控制,還需要在提供電力營銷的服務過程中,應用好大數據和人工智能技術,進一步提升企業效益,最終有效地促進我國電力企業的發展。

1人工智能技術和大數據技術

目前,大數據最為主要的特點就是和一般常規數據庫、軟件處理能力相比,數據量都超過了10TB,其中還包含明顯的4V特點,就是具有多樣化、大容量以及真實性的特點。這樣一來,在完成利用過程中最為主要的作用,就是對其中的數據信息進行挖掘,并找出一些潛在的價值。此外,當前人工智能技術已經發展到比較成熟的地位,并且在電路系統中應當對自己的技術等進行運用,這種有效地實現電力的分配,提高電力系統的自動化和智能化,還可以在一定程度上提升供電效率,也節省了較多的人力資源,使得企業經濟投入成本降低。對此,電力企業人員最為關鍵的就是要運用數據挖掘技術完成數據的分析,還要提取其中有效的信息完成數據結合的過程,在評價分析過程中,對數據的走向特征等進行研究,找出數據本身所具有的價值,最終有效地為行業工作決策帶來更多有效的內容。但是,對于企業來說,人工智能概念較為廣泛,其中不僅包含計算機技術、計算機視覺自然語言識別處理,以及機器學習和圖像識別處理中具有重要意義。對于本質而言,這樣的技術就是需要人們運用當前的技術對人腦的原理進行模擬,讓電力營銷服務具有一定思維,并根據實際情況做出思考的過程,最終選擇較好的解決方法方式,還可以完成工作人員所布置的程序任務。

2大數據在電力營銷服務中的應用

2.1準確的采集用戶的用電信息

電力企業工作人員可以以開放式的互聯網平臺,進一步對電力營銷服務做出整理和調整,還可以完成有針對性的系統性檢測,深入地挖掘有價值的數據信息,從一定的海量數據中找出其中具有特點的信息,最終在總結市場用電規律的過程中,完成電力系統出現故障的預測。企業工作人員應當在出現異常情況前做好相關的防控工作,并且要制定出科學合理的服務方案,盡可能降低停電對用戶造成的不良影響,還需要為客戶提供貼心到位的服務,進一步構建起企業的形象。與此同時,大數據技術還可以進一步提供數據分析,反竊電工作等提供技術支持,這樣可以減輕工作人員的工作負擔。

2.2有效評估電費回收風險

工作人員在完成電力營銷服務的工作時,其中最為重要的就是以回收風險為主,做好相關的風險防范工作,還需要對其中的風險進行評估,這樣也可以使得營銷服務人員清楚地認識繳費和消費能力的機制,最終有效地減少用電過程中的損失,并以風險評估為主,對信用等級加以研究和運用。一般情況下,人們在運用大數據技術的過程中,應當使的評估指標更加多樣化,比如:如果用戶就有一定的繳費能力指標,用戶便愿意對繳費內容做出判斷,同意用戶繳費信用指標這樣一來可以有效提高電費回收風險評估的客觀性,并且還可以從根本上解決企業供電中的問題,有效地降低供電企業的損失。

3人工智能技術在電力營銷系統中的應用

3.1專家系統

對于人工智能技術來說,專家系統應當在已有的事實基礎上構建其龐大的繼續數據庫,并且形成一定的基礎,整體控制體質專家系統可以將所學的知識和經驗加以總結,這種有效地完善信息數據庫,并通過運用網絡模擬專家的分析過程來完成判斷的過程,最終對網絡模擬專家等進行判斷做出一定的決策。而建立企業的應用人工智能技術的過程中,可以將其中的問題給出推斷,還需要在決策的過程中判斷電力中所出現的問題,而專家系統中的數據庫主要來源于專家的知識,并且還要再提高專家系統應用效率的過程中,準確地獲取專業性的知識,并使知識具有可靠性和完整性。而電網系統往往會受到許多因素的影響,并且還會隨著社會不斷的發展與人們的生活息息相關。同時,電力系統也受到了多方面的挑戰,也面臨著較多的問題,這樣一來為電力系統的智能化應用帶來了較多的困難。那么電力企業人員要想解決自動化應用中的問題,就要積極地排除其中的故障,還需要聘請專家對其中的難題進行解決。

3.2可視化技術

但隨著我國電力系統信息和數據的不斷增長和發展電力系統的自動化故障問題也在減少,那么在此過程中,電力系統應當不斷地排除工作中的難題,還需要解決原來壓力的情況。企業在人員是需要自己在找出其中的準確信息,并且要減少找到信息的時間,這樣一來,可以及時地解決電路系統中的故障問題。與此同時,可視化的技術還可以進一步提升操作人員的效率,并且可以幫助人員在調查分析過程中對電力系統中的故障問題進行及時地解決。

4結束語

綜合上文,對于電力營銷服務的工作人員來說,應當積極地運用人工智能技術和大數據技,這樣可以提高服務的效率,使電力服務營銷工作能夠更加有序、高效地開展。相信通過電力企業工作人員的努力,電力營銷服務的水平也會提升,這就能更好地促進我國電力行業的發展。

參考文獻:

[1]胡濤.大數據人工智能在電力營銷服務系統中的應用[J].電子技術與軟件工程,(10):246-247.

[2]朱永利,石鑫,王劉旺.人工智能在電力系統中應用的近期研究熱點介紹[J].發電技術,2018(03):204-212.

[3]王志堅.基于大數據平臺的電力營銷信息化建設分析[J].內蒙古電力技術,(04):17-22.

(作者單位:國網浙江青田縣供電有限公司)

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