【关键词】智能电表；客户用电行为；数据驱动；聚类分析；电力营销

引言

智能电网建设推动电力终端设备智能化升级，智能电表的广泛部署使电力企业能实时获取海量、多维、结构化的客户用电数据，这些数据不仅体现电能消费量，还包含客户行为、生活模式和负荷变化的动态信息。由于传统电力营销靠经验判断和人工分析，无法适应多样、分布式的用电需求，以数据驱动的方式深度分析客户用电行为是提升营销效率、优化资源配置、引导客户节能的重要手段。在此背景下，此文以智能电表数据为核心展开，构建以数据挖掘为中心的客户行为分析方法体系，探索数据驱动在电力营销中的应用路径，提升客户精细化管理水平，为构建智慧营销体系提供理论支撑和实践依据。

一、智能电表数据特征与客户行为分析框架

（一）智能电表数据特征

电力用户侧的核心感知设备是智能电表，它能够对电能使用过程进行细粒度采集和持续监控。一般来说，智能电表会以15分钟、10分钟甚至更短的时间周期自动记录用户用电情况，采集内容不仅包括有功电量，还包含电压、电流、功率因数、电能质量事件、用电曲线等多维度数据。这些数据不仅具有细粒度、强结构性、广覆盖性的明显特征，还有典型的时间序列特性，季节、天气、用户作息、社会活动规律等诸多因素驱动其波动和周期变化，从而呈现出周期性、节律性、突发性等多样行为特征。在实际应用里，原始数据常存在采集异常、通信故障之类的问题，导致数据缺失、畸变或者异常点增多，因此，开展客户用电行为建模之前必须进行严谨的数据预处理：通过插值法、均值填补等方式处理缺失值；运用统计学方法或机器学习算法识别、剔除异常值；采用归一化方法提升不同维度数据的可比性；执行时间对齐操作确保多源数据在时间维度上的一致性。这样不仅能大幅提升数据质量和建模效果，还筑牢了后续行为识别、特征提取、模式分析的数据基础，为电力营销策略实施提供精细化的数据支撑[1]。

（二）客户行为分析技术路径

智能电表数据里蕴含着的客户用电行为信息需要充分挖掘。文章构建了以数据驱动为核心的客户行为分析技术路径，其中特征提取、聚类建模、行为画像这三个环节是核心。在特征提取阶段，先解析客户日负荷曲线，从而提取出峰谷差值、负荷因子、用电波动率、最大负荷时刻这些反映用电规律的关键指标，以构建有代表性的时序统计特征集合。聚类建模环节引入K均值聚类算法和基于密度的带有噪声的空间聚类算法这些主流无监督学习算法来聚类划分用电特征相似的用户，进而揭示客户行为模式的自然分布特征，要做多轮聚类实验和轮廓系数评估才能使聚类结果稳定性和解释性强[2]。行为画像阶段将聚类标签和特征指标相结合，构建出“高峰集中型”“波动敏感型”“夜间高耗型”这些行为画像类别，从而形成不同用户群体的多维识别体系。这种画像方式能反映客户当前用电行为状态，方便电力企业给不同客户提供精准营销服务，推荐适配的电价机制、设计节能激励措施以及引导需求侧响应，以实现客户管理科学化、营销策略差异化。

二、客户用电行为的典型模式分析

（一）稳定型客户

有一类用电行为极具规律性和可预测性的用户被称为稳定型客户，这类用户的用电行为通常表现为每日负荷曲线平稳、峰谷差值小、波动率低且变化趋势缓慢。在长期居住的居民用户群体中，这类客户占多数，通常是老年家庭、非外出工作人口、生活作息规律的个体。他们的用电时间安排固定，且多集中在早晚用餐和晚间休息时段，整体负荷水平随季节变化也比较缓和[3]。智能电表记录的日曲线显示，稳定型客户一天的负荷在比较稳定的区间内，尖峰负荷不明显且电量波动性指标值比其他客户群体低很多。