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      考慮氣溫因素的電力客服投訴量預測研究

      2019-11-15 02:22:40吳潔高騫樊麗君胡彩紅
      消費導刊 2019年43期
      關鍵詞:投訴量用電量客服

      吳潔 高騫 樊麗君 胡彩紅

      1.國網(wǎng)陜西省電力有限公司; 2.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司; 3.北京成和能源咨詢有限公司

      一、引言

      近年來,隨著電力體制改革的不斷深入和宏觀經(jīng)濟發(fā)展模式的轉(zhuǎn)型升級,售電市場競爭日趨激烈,政府監(jiān)管越來越嚴、客戶需求越來越高,電網(wǎng)企業(yè)面臨著來自內(nèi)外部多方面的經(jīng)營壓力。面對新形勢,各省級電網(wǎng)公司超前謀劃,堅持以市場為導向、以客戶為中心、以效益為目標,著力推進電網(wǎng)企業(yè)治理能力全面提升。電力客服投訴量是供電服務質(zhì)量的關鍵評價指標之一,對于合理安排電網(wǎng)運行維護意義重大,因此需要深入研究電力客服投訴量預測方法,著力提高供電服務水平。

      文1提出以集中規(guī)約化的信息技術手段建立95598客服中心與地市供電公司現(xiàn)場處置之間的信息共享,共同提高客服質(zhì)量。文2闡述了供電服務質(zhì)量的影響因素、影響范圍和程度,提出多措并舉,有效提高供電服務質(zhì)量的保障措施。上述研究側(cè)重于提高供電服務質(zhì)量的管理措施研究,對于客戶投訴量預測和氣溫因素考慮不足。

      本文提出考慮氣溫因素的電力客服投訴量預測研究,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡電力客服投訴量預測模型,以便準確預測不同氣溫時的客戶投訴次數(shù),并采用案例驗證所提模型的可行性。

      二、預測模型

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過對以往歷史數(shù)據(jù)的學習,找出數(shù)據(jù)的變化趨勢之間的非線性關系,并將其存儲在網(wǎng)絡具體的權值和閥值中,從而預測未來數(shù)據(jù)的走勢。

      當影響因素不多時,通常采用單步預測法。當k=1時,且網(wǎng)絡的所有輸入數(shù)據(jù)都是時間序列的實際觀測值時所做的預測就是單步預測。在進行預測時,把實際的時序觀測值Xn,Xn+1,…,Xn+m,這m+1個數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡,輸出是下一時刻的預測值。

      若要繼續(xù)對Xn+m+2的值進行預測,則用實際觀測值Xn+1,Xn+2,…,Xn+m+1作為輸入數(shù)據(jù),得到預測值。

      三、案例分析

      以西北某省電網(wǎng)公司為例,該公司高度重視客服服務工作,將“人民電業(yè)為人民”作為企業(yè)宗旨,將客戶停電時間、客戶滿意度作為戰(zhàn)略指標進行管理,95598供電服務熱線24小時向用戶提供用電業(yè)務咨詢、電量電費查詢、停電信息、故障報修、投訴舉報及建議等服務。打造“始于客戶需求、終于客戶滿意”的客戶服務體系,實現(xiàn)“全員、全程、全心全意”為客戶服務。建立客戶需求傳遞機制、客戶服務協(xié)同機制和服務質(zhì)量評價機制,持續(xù)減少客戶停電時間、提高客戶滿意度,真正解決客戶用電問題和服務問題。

      近年來,該省經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,2018年全省實現(xiàn)生產(chǎn)總值24438.32億元,同比增長8.3%,高于全國1.7個百分點,增速居全國第5位。全社會用電量1594億千瓦時,同比增長6.6%,低于全國1.9個百分點。以較小的電量增速支撐了較高的經(jīng)濟發(fā)展速度,說明該省經(jīng)濟結(jié)構(gòu)加快轉(zhuǎn)型,新舊動能轉(zhuǎn)變較為成功。該省2017年電力客戶投訴量超過2600件,2018年超過6300件,2019年1-4月即超過2000件,說明電力客戶維權意識快速增強,電網(wǎng)公司需要繼續(xù)提高供電服務質(zhì)量。

      根據(jù)該省經(jīng)濟發(fā)展、用電量增長和氣溫變化歷史數(shù)據(jù),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行擬合分析,研究表明,日最高氣溫超過28℃時每上升1℃,居民日用電量將增加10.5%,電力客服投訴量將增加7.6%;日最高氣溫低于5℃時每下降1℃,居民日用電量將增加7.3%,電力客服投訴量將增加4.8%。分析結(jié)果表明,高溫天氣比低溫天氣更容易增長空調(diào)負荷,供電線路也容易發(fā)生過載現(xiàn)象,從而引發(fā)客戶投訴。預計2019年該省電力客戶投訴量將超過8000件,電網(wǎng)公司需要加強極端天氣,特別是高溫天氣的安全有序供電工作。

      對客戶投訴量的逐月預測表明,若不考慮氣溫因素,月平均預測誤差達到13.2%。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中引入氣溫因素,客戶投訴量的月平均預測誤差降為4.9%。說明氣溫對用電量和客戶投訴量的增長具有顯著影響。提高客戶投訴量預測的準確水平,并對電力客戶投訴事件進行快速有效的處理,能夠提高電力客戶對電網(wǎng)公司的認可和粘度,是電網(wǎng)公司優(yōu)質(zhì)服務的重要內(nèi)容。

      結(jié)論:客服服務環(huán)節(jié)對電網(wǎng)公司尤為重要,優(yōu)質(zhì)的客服服務可以提升用電客戶量、售電量以及企業(yè)經(jīng)營狀況等。為了提高供電服務質(zhì)量,需要精準預測客戶投訴量,以便合理安排維護力量??紤]氣溫因素,構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電力客服投訴量預測模型,以便準確預測不同氣溫時的客戶投訴次數(shù)。以西北某省為例,研究表明,日最高氣溫超過28℃時每上升1℃,居民日用電量將增加10.5%,電力客服投訴量將增加7.6%;日最高氣溫低于5℃時每下降1℃,居民日用電量將增加7.3%,電力客服投訴量將增加4.8%。對比分析說明說明氣溫對用電量和客戶投訴量的增長具有顯著影響。預計2019年該省電力客戶投訴量將超過8000件,電網(wǎng)公司需要加強極端天氣,特別是高溫天氣的安全有序供電工作。案例表明所提方法的可行性。

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