【摘 要】随着能源变革和数字化的深入发展，电力营销亟待引入大数据智能化管控，以提升管理水平。但在实践中，电力企业面临着数据质量不高、数据利用不足、管理方式粗放等问题。本文提出了一套电力营销大数据智能化管控的解决方案，从数据采集预处理、数据挖掘分析、数据可视化决策支持三个方面入手，并探讨了其在精准营销、负荷预测调度、风险管控等场景中的应用。通过数据驱动的管理变革，构建营销全流程智能感知、分析、预测、决策、控制的新模式，全面提升电力营销管理水平，促进电力企业经营的高质量发展。

【关键词】电力营销；大数据；智能化管控；精准营销；风险管理

引言

随着智能电表、物联网等新技术的广泛应用，海量多源的电力营销数据不断生成，这些数据中蕴藏着深度洞察客户、精准把握市场、优化资源配置的巨大价值。但当前，受数据壁垒、技术瓶颈等因素制约，电力企业在营销管理中尚未充分利用大数据的力量，仍面临着客户响应不及时、营销效率不高、风险把控不精准等诸多挑战。电力企业亟待构建一套匹配数字化时代特征的电力营销大数据应用框架，打造关键技术体系，形成“痛点识别—技术映射—模式创新—路径设计”的系统化解决方案，驱动电力营销管理体系的变革重塑，推动行业数字化转型迈上新台阶。

一、电力营销大数据智能化管控的内涵与特征

电力营销大数据智能化管控顺应能源变革与数字化发展的时代要求，以先进的信息技术为支撑，通过营销业务全流程数据的采集、存储、管理、分析与应用，充分挖掘数据价值，进而实现营销过程全方位感知、全链条分析、全场景预测、全要素决策与控制的智慧化营销管理[1]。其本质是营销数据驱动下的管理变革，通过数据资源开发利用赋能营销管理，提升营销水平。智能化管控的特征主要体现在：一是数据驱动，以充分挖掘、利用数据价值为导向，通过多源数据互联互通和深度融合，为智能化管控提供坚实的数据基础；二是智能分析，利用机器学习、深度学习等人工智能技术，对营销数据进行深入挖掘分析，揭示隐藏模式，形成营销洞察；三是精准决策，基于数据分析结果，构建营销决策模型，为市场细分、用户洞察、策略制订、风险预警提供智能化、精准化的决策支持；四是动态优化，根据环境变化实时调整策略，通过数据反馈持续改进优化，形成闭环管理；五是场景应用，紧贴营销业务全流程，针对不同场景定制专业化智能应用，实现管控措施的精细化、实时化。电力营销大数据智能化管控有助于推动营销管理理念、技术手段、业务流程的变革创新，全面提升电力营销管理水平[2]。

二、电力营销大数据智能化管控的关键技术

（一）数据采集与预处理技术

电力营销业务涉及方方面面，沉淀了海量的数据资源。这其中不仅包括用户档案、电费账单、售电记录等结构化信息，而且涵盖了业扩报装、故障维修、客户投诉等非结构化数据。要实现电力营销的智能化管控，首要任务就是高效地采集和集成这些多源异构数据，将其转化为可分析、可利用的大数据资产。传统的数据采集与处理方式效率低下，难以有效应对电力营销数据的多样性、容量大、速度快等特征。为此，电力企业亟待引入先进的大数据采集与预处理技术，构建起自动化、规范化的数据集成机制[3]。在抽取、转换、装载方法的基础上，利用数据接入网关实现多渠道数据的统一接入，并利用Kafka、Flume 等分布式工具提升海量数据的采集效率与吞吐能力。在数据采集过程中，保障数据质量至关重要。低质量的源数据会严重影响后续数据分析的有效性。因此，必须对采集到的原始数据进行清洗、脱敏、标准化等一系列预处理。数据清洗可剔除噪声数据，修正不一致、错误、重复的数据；数据脱敏可隐去敏感信息，确保合规使用；数据标准化可统一衡量标准，消除语义歧义。这些预处理操作能够显著提升数据的准确性、完整性和一致性，为后续数据融合、建模、分析奠定良好的基础。此外，主数据管理（MasterData Management，MDM）在数据采集与处理中不容忽视。电力营销数据来源广泛，不同业务系统、部门间缺乏统一标准，导致数据割裂、冗余、矛盾等问题频出[4]。