理论研究论点ARGUMENT105基于预测模型的电力精准营销框架研究文/温兵兵，李凡，廖玉坤，李松，刘奕电力资源的合理调配是保障社会生产力、满足人民群众日常用电需求的关键。因此，电力营销部门有必要基于终端用户的差异化用电行为，构建多模式、个性化的电力营销框架，精准分析不同终端用户的用电需求。同时，伴随着以传感测量技术、通信技术、计算机技术、信息技术为支撑的新一代电力服务技术的推广应用，在电力物联网、国网App、大数据平台等硬软件的支持下，电力营销部门实现了实时获取所有终端用户的用电数据等目的，这为电力部门用电、供电的精准营销提供了科学的数据支撑。一、研究现状目前，国内外已有不少学者围绕电力精准营销进行了深入而广泛的研究。其中，于松青等人以系统动力学为基础，对社会用电行为进行了系统分析，构建了电力需求预测的动力学模型，为电力营销的预测分析和科学决策提供了技术支持；宋玉坤等人构建了影响北京市电力需求的数量化因素对象集，并利用相关性分析和格兰杰因果检验这两种大数据挖掘技术，筛选出影响北京市电力需求的主要因素，为电力营销部门实现电力精准营销指明了方向。二、基于k均值聚类算法的用户用电行为分析（一）构建k均值聚类模型k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种通过多轮迭代实现目标对象聚类的聚类方法。该算法的原理是：首先，初始化k个簇类中心；其次，测算每个样本与簇类中心的直线距离；再次，根据测算的直线距离，将各个样本分别归为k个簇类；最后，通过反复迭代实现每个样本与其所归类的簇类中心距离达到最小值的目标。该目标函数的表达式如下：①式①中，xi表示第i个样本；ci为xi所属的簇；μci代表簇所对应的中心点；M为样本总数；c表示x对应的簇；μ表示中心点。具体实现步骤为：（1）数据预处理。此环节的主要任务是数据的标准化和异常点的过滤清洗；（2）针对用电服务现有的泛营销等问题，本文利用大数据技术和人工智能技术，提出了一种基于预测模型的电力精准营销框架。该精准营销框架可以通过分析用户的用电历史，为其提供更合理、经济适用的用电建议和服务，进而有效提高售供电公司的品牌形象和服务质量。论点ARGUMENT理论研究106随机选取k个中心，对应表达式如式②所示；（3）定义损失函数，该损失函数的表达式如式③所示。②③随后，令t=0,1,2,…为迭代步数，重复以下步骤直至J收敛。（1）根据式④将每个样本xi重新分配到距离最近的簇；（2）根据式⑤重新计...
