摘 要：為優(yōu)化電力企業(yè)資源配置，本文對基于馬爾科夫鏈的電力市場營銷與開發(fā)預測方法進行研究。收集電力市場營銷數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行標準化處理，定義電力市場營銷與開發(fā)關鍵狀態(tài)，并對其作出劃分，把握市場動態(tài)和客戶需求變化。在此基礎上，構建狀態(tài)轉移概率矩陣，了解電力市場營銷在不同狀態(tài)之間的轉移規(guī)律和趨勢。使用狀態(tài)轉移概率矩陣，計算未來某個時刻的狀態(tài)概率分布，預測未來一段時間內電力市場營銷與開發(fā)的狀態(tài)。試驗結果表明，應用本文提出的方法后，預測結果的均方誤差較小，電力市場營銷與開發(fā)預測值與實際值更加接近，預測效果優(yōu)勢顯著。

關鍵詞：馬爾科夫鏈；電力；市場營銷；開發(fā)預測

中圖分類號：F 713" " " " " " " " " 文獻標志碼：A

在日益復雜多變的電力市場環(huán)境中，精準的市場預測對電力企業(yè)的營銷與開發(fā)策略制定至關重要。電力市場不僅受到宏觀經濟政策、能源政策、技術進步等多因素的綜合影響，還涉及電力供需關系、能源結構轉型等復雜問題。因此，尋求一種科學、合理且高效的預測方法，對電力企業(yè)優(yōu)化資源配置、提升市場競爭力具有極其重要的意義。文獻[1]提出通過建立數(shù)學模型來預測未來的電力需求，對歷史數(shù)據(jù)的依賴程度較高，預測結果可能會受到影響。文獻[2]提出需要事先設定各種參數(shù)，這些參數(shù)設定往往受到主觀因素的影響，導致預測結果存在較大的隨意性與局限性。

馬爾科夫鏈作為一種經典的隨機過程理論，在電力市場營銷與開發(fā)預測中展現(xiàn)出強大的預測能力。馬爾科夫鏈預測方法能夠充分考慮電力市場的動態(tài)性和不確定性，通過構建狀態(tài)轉移概率矩陣，揭示市場狀態(tài)之間的轉移規(guī)律和概率，為電力企業(yè)的市場策略制定提供更為精準的參考[3]?；诖耍疚闹荚谔接懟隈R爾科夫鏈的電力市場營銷與開發(fā)預測方法，以期為電力企業(yè)的市場策略制定提供新的思路和方法。

1 基于馬爾科夫鏈的電力市場營銷與開發(fā)預測模型構建

1.1 電力市場營銷數(shù)據(jù)收集與預處理

在電力市場營銷中，為了保證營銷活動的精準性和有效性，需要明確電力市場營銷數(shù)據(jù)的需求。對客戶用電數(shù)據(jù)進行深入分析，包括用電量、用電時段以及習慣等，制定更貼合客戶需求的營銷策略，同時，電力市場價格也是不可或缺的參考數(shù)據(jù)，包括實時電價、歷史走勢以及市場比較，通過分析這些數(shù)據(jù)，能夠預測電價趨勢，為電力銷售提供有力支持，此外，收集競爭對手的營銷策略、市場份額和產品特點等信息，有助于認清自身優(yōu)劣勢，制定更具競爭力的營銷措施。當設計電力市場營銷的數(shù)據(jù)收集方案時，首先，需要明確數(shù)據(jù)需求，并據(jù)此確定數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)來源可以廣泛選擇，例如電力公司的內部系統(tǒng)、電力交易所和第三方數(shù)據(jù)提供商等，關鍵是要保證收集的數(shù)據(jù)準確、可靠且完整。其次，根據(jù)業(yè)務的具體需求和數(shù)據(jù)特性，確定數(shù)據(jù)收集的頻率，例如客戶用電數(shù)據(jù)可能需要每日更新，而電力市場價格數(shù)據(jù)則可能需要更高的實時性，例如每小時或每分鐘收集。最后，選擇合適的數(shù)據(jù)收集方式，包括自動收集、手動輸入或API接口調用等，具體選擇須考慮數(shù)據(jù)的實時性要求、數(shù)據(jù)量大小以及數(shù)據(jù)處理能力等因素[4]。電力市場營銷數(shù)據(jù)收集方案見表1。

按照設計好的數(shù)據(jù)收集方案，開始實施數(shù)據(jù)收集工作。將采集的不同來源的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫中，按照一定的比例縮放，對其進行標準化處理，如公式（1）所示。

（1）

式中：x為原始電力市場營銷數(shù)據(jù)；μ為電力市場營銷數(shù)據(jù)均值；σ為標準差。

處理后的數(shù)據(jù)符合標準正態(tài)分布，即均值為0，標準差為1[5]。通過標準化處理的電力市場營銷數(shù)據(jù)更加便于后續(xù)分析。

1.2 電力市場營銷與開發(fā)關鍵狀態(tài)定義與劃分

定義與劃分電力市場營銷與開發(fā)的關鍵狀態(tài)是保證營銷活動順利進行和開發(fā)預測的關鍵步驟。需要對已收集并經過預處理的電力市場營銷數(shù)據(jù)進行市場分析與定位。包括但不限于對市場需求、消費者行為、競爭對手策略等方面的深入研究。通過這些分析，能夠更準確地把握市場動態(tài)，為后續(xù)的營銷活動提供有力支持。當確定目標市場時，需要綜合考慮多個因素。明確潛在客戶群體的需求、偏好以及消費能力。同時，不同的行業(yè)領域和地理區(qū)域可能存在不同的市場需求和競爭態(tài)勢。因此，需要根據(jù)產品特性和市場情況，確定最適合的目標市場。

明確公司在目標市場中的位置。包括品牌定位和產品定位兩個方面。品牌定位是指公司希望在消費者心中樹立的品牌形象，應該與公司的核心價值觀和長期發(fā)展目標一致。產品定位則是指公司希望產品在目標市場中占據(jù)的位置，包括產品的功能、價格、品質等方面的定位。明確的品牌定位和產品定位有助于公司更好地滿足消費者需求，提高市場競爭力。在此基礎上，定義電力市場營銷與開發(fā)關鍵狀態(tài)并對其作出如下劃分。

市場滲透狀態(tài)：產品在目標市場中的滲透程度，包括市場份額、客戶覆蓋率等[6]。市場份額是指產品在目標市場中的銷售額或銷售量所占的百分比，直接體現(xiàn)了產品在市場上的競爭力和地位?？蛻舾采w率是指產品在目標市場中的目標客戶群體中被覆蓋的比例，反映了產品對市場的滲透廣度和影響力。市場滲透狀態(tài)劃分見表2。

客戶滿意度狀態(tài)：可以反映客戶對電力供應商提供的電力產品或服務的整體滿意程度[7]?？蛻魸M意度的高低影響客戶的忠誠度，而且直接關系到電力供應商的市場競爭力和長期發(fā)展。當電力產品或服務能夠滿足或超越客戶的期望時，客戶滿意度就會提高；反之，如果電力產品或服務未能滿足客戶的期望，那么客戶滿意度就會下降。客戶滿意度狀態(tài)劃分見表3。

銷售渠道狀態(tài)：銷售渠道狀態(tài)是評估企業(yè)產品或服務從生產者傳遞到消費者過程中各渠道環(huán)節(jié)的表現(xiàn)情況，包括渠道的覆蓋范圍、效率和質量。銷售渠道的優(yōu)劣直接影響著企業(yè)的市場滲透率、銷售速度和客戶滿意度。銷售渠道狀態(tài)劃分見表4。

產品競爭力狀態(tài)：產品競爭力狀態(tài)是指一個產品在特定市場上相對于其他競爭產品所表現(xiàn)出的優(yōu)勢和劣勢。它涵蓋了價格、質量、功能、品牌等多個維度，這些維度共同決定了產品在市場上的吸引力和市場份額。產品競爭力狀態(tài)劃分見表5。

通過定義與劃分以上關鍵狀態(tài)，電力企業(yè)可以更好地把握市場動態(tài)和客戶需求變化，實現(xiàn)電力市場營銷與開發(fā)預測。

1.3 基于歷史數(shù)據(jù)計算狀態(tài)轉移概率

在上述電力市場營銷與開發(fā)關鍵狀態(tài)定義與劃分完畢后，根據(jù)關鍵狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，計算狀態(tài)轉移概率。為每個關鍵狀態(tài)分配一個唯一的編碼，例如，將低滲透狀態(tài)編碼為1，中滲透狀態(tài)編碼為2，高滲透狀態(tài)編碼為3。將歷史數(shù)據(jù)按照時間順序排列，形成時間序列數(shù)據(jù)[8]。每個時間點對應一個或多個關鍵狀態(tài)。在時間序列數(shù)據(jù)中，識別每個關鍵狀態(tài)之間的轉移[9]。對每個狀態(tài)轉移來說，記錄其起始狀態(tài)、終止狀態(tài)以及轉移發(fā)生的時間點。假設從狀態(tài)A轉移到狀態(tài)B的次數(shù)為nA→B，狀態(tài)A的總次數(shù)為NA，則狀態(tài)A轉移到狀態(tài)B的概率fA→B可以用公式（2）所示。

（2）

狀態(tài)轉移概率值在0和1之間，表示從一個狀態(tài)轉移到另一個狀態(tài)的可能性。通過統(tǒng)計時間序列數(shù)據(jù)中每個狀態(tài)的出現(xiàn)次數(shù)，遍歷時間序列數(shù)據(jù)并計數(shù)狀態(tài)轉移的次數(shù)，分析不同狀態(tài)之間的轉移規(guī)律和趨勢。

1.4 構建狀態(tài)轉移概率矩陣

根據(jù)定義的關鍵狀態(tài)和狀態(tài)區(qū)間，創(chuàng)建一個空的狀態(tài)轉移概率矩陣P。假設有n個狀態(tài)，則狀態(tài)轉移概率矩陣P就是一個n×n的矩陣，矩陣的行表示起始狀態(tài)，列表示終止狀態(tài)。將計算的狀態(tài)轉移概率填充到矩陣的相應位置。例如，如果狀態(tài)A轉移到狀態(tài)B的概率為0.3，那么將0.3填寫在矩陣中A行B列的位置。若某個狀態(tài)轉移到另一個狀態(tài)的概率為0（即歷史數(shù)據(jù)中從未發(fā)生過這種轉移），則在該位置填寫0。檢查矩陣的每一行，保證所有概率值之和為1。從任何一個狀態(tài)出發(fā)，系統(tǒng)必須轉移到某個狀態(tài)，且所有可能的轉移概率之和應為1。通過查看狀態(tài)轉移概率矩陣，可以了解系統(tǒng)在不同狀態(tài)之間的轉移規(guī)律和趨勢。若某個狀態(tài)轉移到另一個狀態(tài)的概率很高，則可以認為這兩個狀態(tài)之間存在較強的關聯(lián)或依賴關系。

1.5 預測電力市場狀態(tài)概率分布

將構建好的狀態(tài)轉移概率矩陣應用于電力市場營銷與開發(fā)預測。確定當前的初始狀態(tài)概率分布，通常是一個向量，其長度等于狀態(tài)的數(shù)量，且向量中的每個元素表示當前處于對應狀態(tài)的概率。如果當前系統(tǒng)處于某個狀態(tài)，那么該狀態(tài)的概率為1，其他狀態(tài)的概率為0。如果系統(tǒng)可能處于多個狀態(tài)，那么需要根據(jù)當前的信息為每個狀態(tài)分配一個概率。假設有m個狀態(tài)，初始狀態(tài)概率分布可以表示為向量π（0），其中π（0）i表示在t=0時刻處于狀態(tài)i的概率。預測未來某個時刻t＞0的電力市場狀態(tài)概率分布，需要使用狀態(tài)轉移概率矩陣P來計算，如公式（3）所示。

π（t）=π（t-1）×P （3）

式中：π（t）為在t時刻的狀態(tài)概率分布；π（t-1）為在t-1時刻的狀態(tài)概率分布。

從初始狀態(tài)開始，應用公式計算未來任意時刻的狀態(tài)概率分布。通過選擇合適的t值（即時間步數(shù)）計算這段時間后的狀態(tài)概率分布，預測未來一段時間內電力市場營銷與開發(fā)的狀態(tài)。

2 試驗分析

2.1 試驗準備

本次試驗的對象是某地區(qū)電力市場，具體為一個擁有約500萬居民的城市。為了構建基于馬爾科夫鏈的電力市場營銷與開發(fā)預測模型，收集該地區(qū)過去五年的電力銷售數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集覆蓋了從2017年1月—2022年12月的電力銷售數(shù)據(jù)，見表6。

每個月的電力銷售量以萬kW?h為單位記錄，銷售量在不同月份和年份之間波動較大。為了構建馬爾科夫鏈模型，將電力銷售量劃分為3個狀態(tài)區(qū)間，見表7。

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，狀態(tài)S1出現(xiàn)的頻率為10%，狀態(tài)S2出現(xiàn)的頻率為70%，狀態(tài)S3出現(xiàn)的頻率為20%。這表明該地區(qū)的電力銷售量主要集中在中等水平，但偶爾會出現(xiàn)低銷售量或高銷售量的情況。該地區(qū)的電力銷售量具有明顯的季節(jié)性和趨勢性，在夏季（6—8月）由于高溫天氣，因此電力銷售量普遍較高；而在冬季（11月—次年2月）由于取暖需求增加，因此電力銷售量也會相應上升。在此基礎上，應用上文提出的方法，預測該地區(qū)的電力銷售量，進行試驗分析。

2.2 預測結果分析

將收集的過去五年的電力銷售數(shù)據(jù)分為訓練集（占70%）和測試集（占30%）。利用訓練集數(shù)據(jù)構建狀態(tài)轉移概率矩陣，對測試集進行預測，得到電力銷售量的預測值。記錄每個預測值與真實值之間的誤差。將計算均方誤差（MSE）作為評估指標。MSE的計算過程如公式（4）所示。

（4）

式中：n為電力銷售量測試集的樣本數(shù)量；yi為測試集的真實電力銷售量；為基于馬爾科夫鏈的電力市場營銷與開發(fā)預測模型的預測值。

MSE反映了電力市場營銷及開發(fā)預測值與實際值之間的偏差程度，MSE越小，預測效果越好。為了增強試驗結果的說服力，采用對比分析的方法原理，將上文提出的預測方法設置為試驗組，將文獻[1]、[2]提出的兩種常規(guī)預測方法分別設置為對照組1與對照組2。應用3種方法，預測2017年1月—2022年12月的電力銷售數(shù)據(jù)，統(tǒng)計預測值，與實際值對比，計算3種方法預測結果的均方誤差，結果如圖1所示。

通過圖1的對比結果可以看出，在3種方法中，本文提出的基于馬爾科夫鏈的電力市場營銷與開發(fā)預測方法的均方誤差值最低，能夠充分考慮數(shù)據(jù)的特性和預測需求，通過狀態(tài)轉移概率來準確地預測電力銷售量，應用效果顯著。

3 結語

綜上所述，基于馬爾科夫鏈的電力市場營銷與開發(fā)預測方法具有獨特的優(yōu)勢和潛力。通過深入研究和探索該方法在實際應用中的具體問題和挑戰(zhàn)，有望為電力企業(yè)的市場策略制定提供更加精準、科學和有效的支持。這不僅有助于電力企業(yè)提高市場競爭力、優(yōu)化資源配置、推動可持續(xù)發(fā)展，還有助于保證電力市場的穩(wěn)定性。

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