袁加梅，張莉莉，丁蕾，張弛

（國網(wǎng)安徽營銷服務服務中心，安徽合肥，230022）

0 引言

目前，電力體制改革步入全面加速、縱深推進、落地見效階段，深化電力體制改革，對電力企業(yè)而言既是機遇也是挑戰(zhàn)。如何堅持問題導向，聚焦服務創(chuàng)新，細化營銷管理工作，及時優(yōu)化管理、補強短板、強化弱項，提高優(yōu)質(zhì)服務水平，提升電力營商環(huán)境是供電企業(yè)需要思考的問題。

1 安徽電力營銷指標管理現(xiàn)狀分析

當前電力企業(yè)以臺區(qū)為最小管理單元，營銷管理均以臺區(qū)進行管理，按配電臺區(qū)將營銷管理責任落實到人，將營銷指標分解考核到人，實行臺區(qū)營銷指標承包管理制。臺區(qū)經(jīng)理負責制，負責區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)報修、裝表接電、用電檢查、采集運維、抄表催費、客戶服務等現(xiàn)場工作。隨著臺區(qū)不同類型客戶的多樣化需求發(fā)展，臺區(qū)營銷指標承包管理制已經(jīng)難以適應營銷精細化管理要求。主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1.1 管理層劃分臺區(qū)經(jīng)理服務區(qū)域和配備資源缺乏數(shù)據(jù)和理論支撐

目前臺區(qū)經(jīng)理和資源配備以配電臺區(qū)為主要依據(jù)，不同臺區(qū)內(nèi)工業(yè)園區(qū)、居民小區(qū)、城中村等不同用電客戶構(gòu)成不一致，因此不同配電臺區(qū)工作量及服務需求存在較大差異。但臺區(qū)經(jīng)理人員和資源配備缺乏科學的數(shù)據(jù)和理論支撐，主要依據(jù)個人經(jīng)驗和主觀判斷進行，配備的人員、資源與臺區(qū)的工作量和服務需求匹配度不高，臺區(qū)經(jīng)理服務區(qū)域與資源配備不合理。

1.2 用戶訴求復雜，一線人員服務主動性和精準性缺乏技術(shù)支撐

不同臺區(qū)網(wǎng)格內(nèi)用電客戶類型復雜，服務需求不一，但臺區(qū)客戶經(jīng)理服務標準統(tǒng)一，客戶體驗不佳。即使是同一臺區(qū)，臺區(qū)內(nèi)工業(yè)用戶、居民用戶的訴求也存在較大差異，一線服務人員無法準確定位服務范圍內(nèi)的熱點小區(qū)、熱點客戶，無法提供主動服務和差異化服務。

2 二維網(wǎng)格空間泛在感知技術(shù)服務模式研究

2.1 研究思路

國網(wǎng)安徽省電力公司積極開拓供電服務市場，探索多樣化服務模式的重要途徑，利用人工智能語義分析方法，基于二元語法(Bigram)二分法的地址重構(gòu)算法，切分、重構(gòu)供電服務地址，通過二元語法(Bigram)二分法地址特征匹配與要素重組，實現(xiàn)用戶信息、工單熱詞、業(yè)務熱點的智能化地理位置信息重構(gòu)，將用電特征、工單熱點、業(yè)務特征聚焦于地理位置節(jié)點坐標，聚類用戶特征，拓展區(qū)域維度感知技術(shù)研究，實現(xiàn)多維特征疊加的二維網(wǎng)格空間狀態(tài)感知。

2.2 二元語法(Bigram)二分法地址重構(gòu)算法研究

圖1 基于深度學習的地址切分算法

基于電網(wǎng)設備資源、客戶基本信息、工單信息、業(yè)務信息、用電情況等數(shù)據(jù)，利用人工智能語義分析方法，實現(xiàn)用戶信息、工單熱詞、業(yè)務熱點的智能化地理位置信息重構(gòu)，為后期熱點聚焦做信息準備。

（1）基于管理和服務特征，設定地址分級模型

安徽電力現(xiàn)有標準地址模式采用9 級地址，本研究一是根據(jù)用電服務的特征和管理的細粒度要求，鑒于算法優(yōu)化原則，將街道與牌號、單元與戶號等冗余地址進行合并，選取七級地址智能化重構(gòu)，完成用戶信息、工單熱詞、業(yè)務熱點的智能化地理位置信息的特征模型設定。二是利用人工智能算法實現(xiàn)七級地址切分，將地址內(nèi)容準確切分為省、市、縣（區(qū)）、鎮(zhèn)（道路、街道、線路）、小區(qū)（村、臺區(qū)）、樓棟、門牌號七個層級，實現(xiàn)行政網(wǎng)格與地理網(wǎng)格融合，實現(xiàn)工單、客戶、設備的位置關(guān)系與管理關(guān)系融合，支撐供電精細化服務。

（2）利用二元語法二分法精細切分供電地址

首先采用二元語法(Bigram)二分法將地址切分，其次用網(wǎng)絡興趣點(POI)數(shù)據(jù)地址集作為樣本，采用基于深度學習的方法對地址要素進行特征匹配與要素重組，最終實現(xiàn)以地址要素為單元的中文地址自動切分，將供電地址切分到七級。

2.3 二維網(wǎng)格空間泛在感知技術(shù)研究

將用電特征、工單熱點、業(yè)務特征聚焦于地理位置節(jié)點坐標，根據(jù)用戶的行業(yè)類別、用電特征、設備資源等特征因素利用深度學習進行聚類，打破常規(guī)以臺區(qū)客戶經(jīng)理、客戶等個體感知維度的研究，拓展區(qū)域維度感知技術(shù)研究，實現(xiàn)區(qū)域空間及范圍、客戶經(jīng)理配置、客戶服務訴求熱點及投訴風險等多維特征疊加的二維網(wǎng)格空間狀態(tài)感知。

（1）基于精細化地址實現(xiàn)特征聚類

基于熱點標簽庫和人工語義識別方法，對于用電特征、工單熱點和業(yè)務特征進行提取，將這些特征聚焦于精細切分后的地址。根據(jù)地理空間信息和網(wǎng)格特征點，利用深度學習的方法進行聚類，形成基于地址信息的特征網(wǎng)格。

主要實現(xiàn)方法為根據(jù)地域特征，選取不同行業(yè)用戶和電網(wǎng)資源基于地理位置進行樣本劃分，形成K 個聚類中心，將樣本特征和地址匯聚點作為特征值，將大量數(shù)據(jù)根據(jù)聚類中心的相似性進行劃分，并不斷計算新的聚類中心，重復過程到結(jié)果收斂。

（2）網(wǎng)格特征的服務風險狀態(tài)感知

根據(jù)精細網(wǎng)格的特征聚類，對于不同的網(wǎng)格的用戶特征進行訴求等級切分，同時根據(jù)電網(wǎng)資源分配、人員配備和客戶訴求情況，進行服務等級切分，計算訴求等級和服務等級的匹配程度，進行風險狀態(tài)感知和等級判定。對于兩類等級差異化進行資源配備和服務策略調(diào)整，并根據(jù)反饋狀態(tài)進行模型優(yōu)化，提升網(wǎng)格內(nèi)風險狀態(tài)感知的能力，進行風險預警和防控。

3 特色亮點

3.1 地址重構(gòu)算法

基于深度學習的二維網(wǎng)格空間泛在感知技術(shù)研究將人工語義識別算法和深度學習運用到供電地址的重構(gòu)，對接地理網(wǎng)格與GIS 平臺，搭建智能分級模型，利用深度學習對地址要素進行特征匹配與要素重組，最終實現(xiàn)以地址要素為單元的供電地址自動切分、重構(gòu)，將供電地址重構(gòu)為七級地址，實現(xiàn)行政網(wǎng)格與地理網(wǎng)格融合，實現(xiàn)網(wǎng)格內(nèi)工單、客戶、設備的位置關(guān)系與管理關(guān)系融合。支撐工單訴求分析維度精確到臺區(qū)、小區(qū)、用戶，提升臺區(qū)經(jīng)理精準服務效率。

3.2 網(wǎng)格狀態(tài)感知

基于深度學習的二維網(wǎng)格空間泛在感知技術(shù)研究利用非監(jiān)督學習算法，提取用戶用電、用戶和工單熱點特征聚焦至精細切分后的地址，利用深度學習的方法進行聚類，形成基于地址信息的特征網(wǎng)格，達到地理網(wǎng)格、服務網(wǎng)格、熱點網(wǎng)格融合統(tǒng)一。通過二維網(wǎng)格空間泛在感知技術(shù)打破常規(guī)以臺區(qū)客戶經(jīng)理、客戶等個體感知維度的研究，拓展供電網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)維度感知技術(shù)研究，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)多維特征疊加的二維網(wǎng)格空間狀態(tài)感知，提升網(wǎng)格內(nèi)風險狀態(tài)感知的能力，優(yōu)化資源配備和服務策略模型，實現(xiàn)區(qū)域客戶訴求等級與服務資源配備等級匹配，全面增強臺區(qū)經(jīng)理精準響應服務能力和風險防控能力。

4 結(jié)語

基于深度學習的二維網(wǎng)格空間泛在感知技術(shù)研究，通過供電地址智能切分、重構(gòu)，實現(xiàn)區(qū)域維度的二維網(wǎng)格空間狀態(tài)感知，為支撐以客戶為中心的精準需求預測和個性化服務,全面增強臺區(qū)經(jīng)理精準響應服務能力，提升客戶服務質(zhì)效有重大意義。

4.1 提高效率

利用人工智能二元語法二分法完成供電地址精細切分，重構(gòu)客戶供電地址，實現(xiàn)工單、客戶、設備的位置關(guān)系與管理關(guān)系融合，找到供電服務資源分配與客戶需求最合適網(wǎng)格，實現(xiàn)網(wǎng)格區(qū)域空間及范圍、客戶經(jīng)理配置、客戶服務訴求熱點及投訴風險等多維特征疊加的二維網(wǎng)格空間狀態(tài)感知，可為省、市、縣供電公司合理的網(wǎng)格化切分提供數(shù)據(jù)及技術(shù)支撐。

4.2 提升服務

通過聚類分析精細化網(wǎng)格內(nèi)用戶的行業(yè)類別、用電特征、設備資源等特征因素，開展區(qū)域維度感知技術(shù)研究，為區(qū)域空間及范圍、客戶經(jīng)理配置、客戶服務訴求熱點及投訴風險提供數(shù)字化決策支撐，支撐以客戶為中心的精準需求預測和個性化服務,全面增強臺區(qū)經(jīng)理精準響應服務能力，提升客戶服務質(zhì)效。