基于人工智能的电力营销稽核方法

基于人工智能的电力营销稽核方法

张学亮

国网内蒙古东部电力有限公司克什克腾旗供电分公司

内蒙古赤峰市 025350

摘要：电力营销在国家电网系统中往往是重中之重，公司的发展、各种决策都离不开营销的成功。有效的营销是关键，因此在营销过程中离不开审计。我们必须密切关注电网公司的发展战略，随时跟踪营销方式和营销对象，并相应地改变我们的审计方式和审计对象，避免在营销过程中出现错误。在整个营销过程中，审计确实起到了监督和管理的作用，有效地为电网的发展保驾护航。然而，人工功率检测往往效率低、不准确。在信息技术爆炸的新环境下，只有跟上时代的步伐，才能不被时代甩在后面，掌握时代的技术。目前的人工智能技术主要包括：专家系统、模糊理论、群智能算法、边缘计算等，这类技术在应用层面上各有优势。

关键词：人工智能；电力营销；稽核方法

一、专家系统的应用

专家系统在电力营销审计中的应用如图1所示，图中按箭头的方向显示数据时，可以根据数据类型和功能组成一个专家系统，系统的基本组成部分主要包括六个部分，即人机交互接口、知识库、推理机、知识获取、解释器、综合数据库。

图1专家系统结构图

图1中的知识库用于存储由专家提供的知识。它可以是审计数据、审计样本或有问题的营销数据。具体操作步骤是模仿专家的思维方式对知识库中的数据进行建模。因此，要得到准确有效的答案，专家系统中的知识库就显得尤为重要，它往往决定着整个系统的质量水平。为了提高审计的准确性，需要应用审计数据，使系统获得的知识具有较高的准确性，从而提高专家系统的性能。

如图1所示，人机交互界面主要是为了方便用户交流。通过这个界面，用户可以交换数据，回答专家系统提出的一系列问题，从而提高专家系统的性能。然后，根据提出的问题，输出需要得到的相关结果。采用集成数据库存储电力营销数据，可以方便地提取和交换数据，并保存原始数据，便于数据对比和发现审计中的漏洞。此外，推理的中间结果和最终结论被放置在该数据库中作为临时访问区域。为了更方便地得到推导过程和结论，在专家系统中还设计了解释器，专门用于对得到的结论进行解释和解释，与用户的问题有很强的相关性。因此，专家系统是一种“知世之道”的人工智能技术。通常，影响专家系统性能的是知识库的质量，质量越高，得到的推演结果越接近真实值，这是专家系统的一大难点，但是可以通过改造知识库实现自动学习功能。

二、群智能算法的应用

群体智能算法可以模仿自然界动植物的生理习惯进行逻辑运算，将动物的最优行为应用到自然语言中。它的出现解决了现实生活中的许多优化问题。粒子群算法的提出正是受到了鸟群和鱼群找寻食物的启发，于1995年，由社会心理学家Ken‐nedy与电气工程师Eberhart合作提出来的。粒子群算法的提出，解决了很多复杂的优化问题，具体优化过程如图2所示。粒子群算法主要是将动物群体中的个体当做算法中的粒子，考虑为最优问题中的一个解，并且设定一个策略给这个解，按照这个策略找到最优的解。

在电力营销稽核中，可以将营销数据当做算法中的粒子，将符合规定的数据作为约束条件，从而筛选整个数据，得到满足约束条件的数据，淘汰掉存在问题的数据。整个寻优过程中，核心步骤如式（1），（2）。

（1）

（2）

根据此项规定，数据并不会像无处可寻的动物一样，会根据路径在指定的区域内进行数据交换，整个区域就是电力营销的数据库，记录最好的经验和带着标签的数据，然后对下一个数据进行寻优。式（1），（2）中的gbest表示种群最优，pbest表示个体最优，c1、c2表示学习因子，t表示迭代时间，v表示寻优速度，x表示寻优所在位置坐标。

图2粒子群算法框图

三、人工神经网络的应用

人工神经网络的提出使人工智能技术达到一个更高的水平，使机器系统具有自主学习的能力。只要采用足够的样本数据和适当的训练参数，就可以自主得到最优的结果。神经网络的拓扑如图3所示。图中最小的单位是神经元，它和人类的大脑一样，有成千上万的神经细胞。这些细胞相互连接，处理能力很强。

图3人工神经网络结构图

图3中，W表示神经元，x表示样本数据，数据通过神经元处理后向后输出，这些行为主要是模拟了人类大脑中的突触，将信号一层一层地向下传递，并且有选择地筛选信号，如同神经网络中的权重一样，并不是每个样本数据都可以顺利地传递到下一个层级去，只有被选择了的数据才会被调用。这样，可以将电力营销数据进行样本分类，设置好预定的阈值，让网络自主学习，有目的地选择数据，而且，还可以调节阈值，有针对性地严格审查某个数据，提高稽核的准确性。通常，连接的输入值都会被加权求和。然后该值被传递给激活函数，激活函数的作用是计算出是否将一些信号发送到该神经元的输出，即选择留下有用的部分。

结束语

营销审计复杂繁琐，手工审计往往容易产生审计疲劳，导致审计错误。而使用人工智能审计，往往可以提高审计效率和准确性，为国家电网的稳定运行提供更好的保障。本文从新兴技术的角度出发，将各种人工智能算法应用到营销稽核工作中，可有效降低工作强度，并且释放劳动力，减少人工成本的投入，还可以根据算法的性质，制定相应的策略，满足不同稽核场景的应用。逐步提升稽核水平，精准地找出问题，发现异常，努力完成数字化转型，提升营销精益化、数字化管理水平。

参考文献

[1]李灿锋,周德坤,杨克好,等.人工智能在地质领域的应用与展望[J/OL].矿物岩石地球化学通报:1-10[2022-04-30].DOI:10.19658/j.issn.1007-2802.2022.41.003.

[2]王林信.基于多维数据的电力营销线损信息监控系统设计[J].微型电脑应用,2022,38(2):133-137.