考虑气温因素的电力客服投诉量预测研究

吴洁 高骞 樊丽君 胡彩红

1.国网陕西省电力有限公司； 2.国网江苏省电力有限公司； 3.北京成和能源咨询有限公司

一、引言

近年来，随着电力体制改革的不断深入和宏观经济发展模式的转型升级，售电市场竞争日趋激烈，政府监管越来越严、客户需求越来越高，电网企业面临着来自内外部多方面的经营压力。面对新形势，各省级电网公司超前谋划，坚持以市场为导向、以客户为中心、以效益为目标，着力推进电网企业治理能力全面提升。电力客服投诉量是供电服务质量的关键评价指标之一，对于合理安排电网运行维护意义重大，因此需要深入研究电力客服投诉量预测方法，着力提高供电服务水平。

文1提出以集中规约化的信息技术手段建立95598客服中心与地市供电公司现场处置之间的信息共享，共同提高客服质量。文2阐述了供电服务质量的影响因素、影响范围和程度，提出多措并举，有效提高供电服务质量的保障措施。上述研究侧重于提高供电服务质量的管理措施研究，对于客户投诉量预测和气温因素考虑不足。

本文提出考虑气温因素的电力客服投诉量预测研究，构建BP神经网络电力客服投诉量预测模型，以便准确预测不同气温时的客户投诉次数，并采用案例验证所提模型的可行性。

二、预测模型

BP神经网络通过对以往历史数据的学习，找出数据的变化趋势之间的非线性关系，并将其存储在网络具体的权值和阀值中，从而预测未来数据的走势。

当影响因素不多时，通常采用单步预测法。当k=1时，且网络的所有输入数据都是时间序列的实际观测值时所做的预测就是单步预测。在进行预测时，把实际的时序观测值Xn,Xn+1,…,Xn+m，这m+1个数据输入网络，输出是下一时刻的预测值。

若要继续对Xn+m+2的值进行预测，则用实际观测值Xn+1,Xn+2,…,Xn+m+1作为输入数据，得到预测值。

三、案例分析

以西北某省电网公司为例，该公司高度重视客服服务工作，将“人民电业为人民”作为企业宗旨，将客户停电时间、客户满意度作为战略指标进行管理，95598供电服务热线24小时向用户提供用电业务咨询、电量电费查询、停电信息、故障报修、投诉举报及建议等服务。打造“始于客户需求、终于客户满意”的客户服务体系，实现“全员、全程、全心全意”为客户服务。建立客户需求传递机制、客户服务协同机制和服务质量评价机制，持续减少客户停电时间、提高客户满意度，真正解决客户用电问题和服务问题。

近年来，该省经济高质量发展，2018年全省实现生产总值24438.32亿元，同比增长8.3%，高于全国1.7个百分点，增速居全国第5位。全社会用电量1594亿千瓦时，同比增长6.6%，低于全国1.9个百分点。以较小的电量增速支撑了较高的经济发展速度，说明该省经济结构加快转型，新旧动能转变较为成功。该省2017年电力客户投诉量超过2600件，2018年超过6300件，2019年1-4月即超过2000件，说明电力客户维权意识快速增强，电网公司需要继续提高供电服务质量。

根据该省经济发展、用电量增长和气温变化历史数据，采用BP神经网络进行拟合分析，研究表明，日最高气温超过28℃时每上升1℃，居民日用电量将增加10.5%，电力客服投诉量将增加7.6%；日最高气温低于5℃时每下降1℃，居民日用电量将增加7.3%，电力客服投诉量将增加4.8%。分析结果表明，高温天气比低温天气更容易增长空调负荷，供电线路也容易发生过载现象，从而引发客户投诉。预计2019年该省电力客户投诉量将超过8000件，电网公司需要加强极端天气，特别是高温天气的安全有序供电工作。

对客户投诉量的逐月预测表明，若不考虑气温因素，月平均预测误差达到13.2%。在BP神经网络中引入气温因素，客户投诉量的月平均预测误差降为4.9%。说明气温对用电量和客户投诉量的增长具有显著影响。提高客户投诉量预测的准确水平，并对电力客户投诉事件进行快速有效的处理，能够提高电力客户对电网公司的认可和粘度，是电网公司优质服务的重要内容。

结论：客服服务环节对电网公司尤为重要，优质的客服服务可以提升用电客户量、售电量以及企业经营状况等。为了提高供电服务质量，需要精准预测客户投诉量，以便合理安排维护力量。考虑气温因素，构建基于BP神经网络的电力客服投诉量预测模型，以便准确预测不同气温时的客户投诉次数。以西北某省为例，研究表明，日最高气温超过28℃时每上升1℃，居民日用电量将增加10.5%，电力客服投诉量将增加7.6%；日最高气温低于5℃时每下降1℃，居民日用电量将增加7.3%，电力客服投诉量将增加4.8%。对比分析说明说明气温对用电量和客户投诉量的增长具有显著影响。预计2019年该省电力客户投诉量将超过8000件，电网公司需要加强极端天气，特别是高温天气的安全有序供电工作。案例表明所提方法的可行性。