龐偉林 宋才華 鄧乾

摘 要： 將貝葉斯方法應(yīng)用于電力營銷決策，能夠取得很多其他方法無法比擬的實際效果。介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)概念，闡述了電力營銷相關(guān)理論和存在的問題，提出了適合電力營銷決策的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，用于客戶價值評估、用電異常監(jiān)測等領(lǐng)域，并且論述了實現(xiàn)的方法和可能性。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘; 貝葉斯方法; 貝葉斯網(wǎng)絡(luò); 電力營銷決策

中圖分類號： TP311 ? ? ?文獻標志碼： A

Applcaton of Decson Analyss System Used n Power

Marketng Based on Bayesan Network

PANG Weln， SONG Cahua， DENG Qan

（Foshan Power Supply Bureau， Foshan 528000）

Abstract： Applyng Bayesan method to power marketng decson-makng can acheve many practcal results whch are ncomparable wth other methods. Ths paper ntroduces the related concepts of Bayesan network and data mnng technology， expounds the related theores and exstng problems of power marketng， and puts forward a Bayesan network whch s sutable for power marketng decson. The network system s used n the felds of customer value evaluaton， anomaly montorng of electrcty use and so on， and dscusses the methods and possbltes of mplementaton.

Key words： Data mnng; Bayesan method; Bayesan network; Power marketng decson

0 引言

電力企業(yè)數(shù)年來積累了大量的數(shù)據(jù)，迫切需要通過知識發(fā)現(xiàn)來為營銷決策者提供可靠的依據(jù)[1]。貝葉斯方法以其獨特的不確定性知識表達形式、豐富的概率表達能力和綜合先驗知識的學習特性稱為當前知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中最引人注目的焦點之一。將貝葉斯方法應(yīng)用于電力營銷決策，能夠取得很多其他方法無法比擬的實際效果[2]。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有概率論和圖論的雙重優(yōu)勢。它為我們解決不確定性問題提供了一種更有效的方法。它可以幫助我們解決數(shù)學和工程中經(jīng)常遇到的兩個問題;不確定性和復雜性[3]。將偏壓網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入電力營銷中，利用偏壓網(wǎng)絡(luò)建立了分析模型，提高了整個決策分析軟件的實用性和智能性，使企業(yè)決策管理更加科學合理，對降低企業(yè)經(jīng)營風險具有重要意義。

1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡述

1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概念

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesan Network，也稱為信任網(wǎng)絡(luò)）和概率網(wǎng)絡(luò)是模糊邏輯、可靠性方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后的一種不確定性知識表示模型。它不僅有著堅實的概率論理論基礎(chǔ)，同時又能夠很好地同專家頭腦中的知識結(jié)構(gòu)相對應(yīng)。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，決策支持系統(tǒng)，電力系統(tǒng)的可靠性分析、故障診斷等都有著重要的應(yīng)用價值和廣闊的應(yīng)用，己經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域?qū)Σ淮_定性知識的描述和推理十分重要的方法[4]。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是用來表示數(shù)據(jù)概率知識的模型，是以貝葉斯概率理論為基礎(chǔ)的，是概率論與論相結(jié)合的產(chǎn)物。它可以獲得數(shù)據(jù)集中各變量間的條件概率，判斷變量間的因果關(guān)系[5]。在許多現(xiàn)實的情況下，一些規(guī)則不能對數(shù)據(jù)進行全面描述。建立數(shù)據(jù)庫完整的模型是比較困難的，而且所建立的模型也比較復雜。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以對規(guī)則進行補充，它的圖形表示方式更容易理解。同時，它是一種數(shù)學模型，可以在不確定的情況下進行推理[4]。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其步驟

數(shù)據(jù)挖掘是從大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識。這些數(shù)據(jù)是不完整的、模糊的、隨機的，并且所提取的知識是隱含的和潛在有用的信息[6]。

數(shù)據(jù)挖掘的目標是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的和有意義的知識，主要包括自動預測趨勢和行為、關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類、概念描述、偏差分析等功能。在完整的數(shù)據(jù)挖掘過程中有5個步驟[7]。完整的數(shù)據(jù)挖掘一般有5個步驟，工作流中各步驟解釋如下：

（1） 問題定義;了解相關(guān)領(lǐng)域的有關(guān)情況，熟悉背景知識，弄清用戶要求。定義要挖掘的目標。

（2） 數(shù)據(jù)提取;根據(jù)要求從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)的數(shù)據(jù)。

（3） 數(shù)據(jù)預處理;主要對前一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性，對其中的噪音數(shù)據(jù)進行處理，對丟失的數(shù)據(jù)進行填補。

（4） 知識獲取;運用選定的數(shù)據(jù)挖掘算法，從數(shù)據(jù)中提取用戶所需要的知識，這些知識可以用一種特定的方式表示或使用一些常用的表示方式。

（5） 評估;將發(fā)現(xiàn)的知識以用戶能理解的方式呈現(xiàn)。

1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用及特點

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不僅可以表達不確定性知識，而且可以進行概率推理，它的學習算法也可以從大量的數(shù)據(jù)中自動構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學習算法還能從大量的數(shù)據(jù)中自動構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，這使得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)非常適合于不確定性知識發(fā)現(xiàn)[8]。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)挖掘流程，如圖1所示。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是用于表示變量集的鏈路概率分布的圖形模型。它提供了一種自然地表達因果信息的方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)本身沒有輸入和輸出的概念，每個節(jié)點的計算是獨立的。因此，可以從上級節(jié)點到下節(jié)點推斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學習。用于數(shù)據(jù)挖掘的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法主要有以下幾個特點[9]：

（1） 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以處理不完備的帶有噪聲的數(shù)據(jù)集，它用概率測度的權(quán)重來描述數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，從而解決了數(shù)據(jù)間的不一致，甚至是相互對立的問題。

（2） 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用圖形的方法描述數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，語義清晰，可理解性強，這將有助于利用數(shù)據(jù)間的因果關(guān)系來進行預測分析。

（3） 由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有因果和概率性語義，它有助于先驗知識和概率的結(jié)合，容易與優(yōu)化決策方法相結(jié)合。

2 電力營銷理論及常見問題

2.1 電力營銷理論

電力營銷是指電力企業(yè)在變化的電力市場環(huán)境下，為了滿足消費者對用電的需求，通過電力企業(yè)的一系列市場經(jīng)營活動，為用戶提供優(yōu)質(zhì)、可靠、充裕的電力[10]。產(chǎn)品和滿意的服務(wù)給用戶，從而在綜合經(jīng)營和銷售中獲取利潤?？傊?，電力營銷是為了滿足實際或潛在的電力需求而交換電力市場的過程[11]。

從電力市場營銷的概念可以看出，電力營銷的核心是電力企業(yè)必須面對市場和消費者，必須適應(yīng)變化的市場，及時對營銷策略進行正確的調(diào)整;電力企業(yè)應(yīng)提供合格的電力和滿意的電力[12]。電力企業(yè)要用最少的投入、最快的速度將電能送達消費者;電力企業(yè)應(yīng)該而且只能在消費者的滿足之中實現(xiàn)自己的各項目標。

電力市場營銷應(yīng)該在市場營銷基本理論的指導下，綜合運用統(tǒng)計、計算機等技術(shù)對營銷行為進行多角度的分析，然后做出市場判斷和營銷決策[13]。電力營銷包括電力營銷原理、電力市場研究、電力需求分析、電力營銷組合等。

2.2 電力營銷存在問題

電能商品的特殊性從根本上決定了電力市場營銷與一般商品營銷既有聯(lián)系，又有差別。其聯(lián)系體現(xiàn)在二者均為滿足消費者的某種需要和效用，并且二者都遵循市場規(guī)律，遵循市場營銷原理[14]。其區(qū)別在于：

（1） 電能商品的單一性，因此，電力營銷策略沒有比其他商品營銷更具設(shè)計性和空間性。然而，由于用戶對電力的需求不同，電價也會有所不同，從而形成各種商品價格。

（2） 電能商品的交易本身雖然也包括了一系列的環(huán)節(jié)，比如發(fā)、輸、配、售，最后才到達消費者，但是這些環(huán)節(jié)都是瞬間完成，因此和其他商品相比，不必考慮存貨成本的影響;

（3） 電能產(chǎn)品的銷售很大程度上取決于電氣設(shè)備和電器的使用。因此，電力營銷與電力商品營銷的互動將是相輔相成的。

（4） 當電能產(chǎn)品失效時，對用戶的影響往往是大面積和大群體。因此，我們必須建立全天候快速維修服務(wù)團隊。正是由于電力市場營銷與一般的商品營銷既有聯(lián)系又存在差異，因此在實際的電力市場營銷分析中，應(yīng)該注重一般營銷理論與電力行業(yè)特征的具體結(jié)合。

3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在電力營銷決策中的應(yīng)用

3.1 客戶價值評估推理模型設(shè)計

（1） 屬性模型的建立

在電力系統(tǒng)的營銷過程中，不同的客戶在購買力、信用等級、利潤貢獻、價值等方面是有差異的，所有客戶對供電企業(yè)的實質(zhì)付出或價值并非相同，通過識別和捕捉，使得供電企業(yè)才真正了解和掌握真正的客戶，目的是實時的掌握客戶的用電情況，并對接下來的營銷策略進行新的部署[15]。

（2） 網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造理論

用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)做數(shù)據(jù)挖掘，就是要找到上一節(jié)說討論到的變量的因果關(guān)系，具體計算過程需要用到貝葉斯公式如式（1）。P（Sh|D，ξ）=P（D，Sh|ξ）P（D|ξ），

（1） ?其中，P（D|ξ）是于結(jié)構(gòu)無關(guān)的量。

然后，根據(jù)先驗知識，構(gòu)造了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。當貝葉斯網(wǎng)絡(luò)未知時，我們必須設(shè)法學習它的結(jié)構(gòu)和CPTS，而且它們能最貼切地反映訓練數(shù)據(jù)中各變量之間的因果關(guān)系。因此，我們需要評價網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)劣的標準以及在眾多結(jié)構(gòu)中搜索最佳結(jié)構(gòu)的方法[16]。

（3） 網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計

通過上述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造方法，再結(jié)合先驗專家知識，排除大量不合理組合，比如：客戶盜電信息和客戶性質(zhì)沒有直接關(guān)系，電費貢獻等級與客戶發(fā)展信息沒有直接關(guān)系等。

3.2 客戶用電風險評估預測模型設(shè)計

概率風險評估（PRA），是各種安全性分析方法的集成運用，它的主要工作包括風險模型建立和風險模型的定量化。風險模型包括描述危險事件發(fā)生可能性的模型和描述危險事件造成損失的模型，通常采用事件樹與故障樹結(jié)合的方法建模。風險模型定量化主要是計算基本事件、危險事件發(fā)生概率的點估計和區(qū)間估計以及不確定性，在概率的意義上區(qū)分各種不同因素對風險影響的重要程度[10]。

對不同的系統(tǒng)，時機、范圍、程度等具體要求不盡相同。但貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行風險分析一般地由以下幾個步驟構(gòu)成;研究熟悉系統(tǒng)首先應(yīng)全面熟悉所分析的系統(tǒng);分析初始事件;分析初始事件和中間事件，建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;初始事件和中間事件概率的評估;量化和不確定性分析;后果分析;風險排序和管理[8]。

3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)電力風險預測功能設(shè)計

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用于企業(yè)信用評級，本文主要研究和論述用電異常監(jiān)測的情況。

為了準確的發(fā)現(xiàn)用戶用電異?，F(xiàn)象，可以采用一種逐層過濾的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每一個過度結(jié)點，我們給他兩個屬性（通過和未通過），未通過的信息，表示已經(jīng)被篩選掉（即：該用戶不存在用電異常），而通過的信息，表示可以供進一步篩選，直到所有的篩選過濾環(huán)節(jié)結(jié)束。

4 貝葉斯算法在電力營銷系統(tǒng)中的實現(xiàn)

4.1 電力營銷的數(shù)據(jù)獲取與處理

電力營銷系統(tǒng)首要的工作是進行數(shù)據(jù)的獲取，并對數(shù)據(jù)進行初步處理，生成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識圖譜。系統(tǒng)生成的圖譜如圖2所示。

決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換模塊采用三層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)：詳細數(shù)據(jù)層，統(tǒng)計數(shù)據(jù)層、綜合數(shù)據(jù)層。所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，來源于三個方面，有電力MS系統(tǒng)、供電系統(tǒng)中的各類采集與監(jiān)控系統(tǒng)、外部環(huán)境導入，數(shù)據(jù)經(jīng)導入、抽取、過濾、合并處理。

電力營銷決策支持系統(tǒng)首先從原始數(shù)據(jù)庫保存的大量數(shù)據(jù)信息中選取與決策相關(guān)數(shù)據(jù)，并且將其抽取到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，然后運用開發(fā)工具進行分析。

4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在電力營銷決策系統(tǒng)中應(yīng)用的實現(xiàn)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)以概率推理為基礎(chǔ)，推理結(jié)果說服力強，并且模型靈活，可以通過參數(shù)和結(jié)構(gòu)的學習使其更適用于風險預測或者價值評估，因此，它在很多領(lǐng)域都得以應(yīng)用。在我們的電力營銷決策系統(tǒng)中，我們在客戶識別分析模塊、風險預警與分析模塊嘗試使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為評估和預測模型[7]。系統(tǒng)評估流程如圖3所示。

5 總結(jié)

電力市場營銷是符合電力市場化改革趨勢的電力企業(yè)經(jīng)營理念，是提高電力企業(yè)經(jīng)濟效益的主要途徑。貝葉斯方法以其獨特的不確定性知識表達形式、豐富的概率表達能力和綜合先驗知識的學習特性被廣泛的應(yīng)用。通過本文的研究可以得出以下結(jié)論：

（1） 將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電力營銷客戶的價值評估，可以解決用戶數(shù)據(jù)缺失或者不足的問題，為客戶性質(zhì)的評價提供了良好的模型，并且為進一步的客戶信用評級、欠費風險預測打下了良好的基礎(chǔ)。

（2） 將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電力營銷決策支持系統(tǒng)中，通過良好的圖形界面為決策者制定具體決策方案提供了良好的依據(jù)，證明了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于電力營銷的合理性，和高效性。

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（收稿日期： 2018.11.14）

作者簡介：龐偉林（1989-），男，佛山市，研究方向：信息系統(tǒng)管理及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用研究工作。

宋才華（1976-），男，湛江市，研究方向：供電系統(tǒng)客戶服務(wù)的信息化建設(shè)與應(yīng)用。

鄧乾（1993-），男，佛山市，研究方向：供電系統(tǒng)客戶服務(wù)的信息化建設(shè)與應(yīng)用。文章編號：1007-757X（2020）01-0123-04