近年来，供电企业面向政府、企业、居民，研发了多品类电力数据产品，提供增值服务。中国电力科学研究院有限公司人工智能应用研究所大数据应用研究团队围绕客户需求创新攻关，积极推动电力数据产品的智能推广和应用。

2月16日，中国电力科学研究院有限公司人工智能应用研究所大数据应用研究团队带头人、高级工程师史梦洁对融合工商业客户需求的智能匹配模型进行参数调优，进一步提高了智能匹配模型的产品匹配准确率。

能源电力数据增值服务是以供电服务为核心衍生的综合性服务，主要包含数据分析报告、数据产品、统计数据集等多种服务方式。近年来，供电企业面向政府、企业、居民，研发了多品类电力数据产品，提供增值服务。2020年以来，中国电科院人工智能应用研究所大数据应用研究团队开展技术攻关，承担精准分析客户需求类科技项目，融合电力大数据和人工智能技术，围绕客户需求和电力数据产品特点，研究基于电力数据产品的智能推荐与供需匹配策略，推动电力数据产品智能推广应用，助力供电企业为客户提供定制化服务。

人工智能分析识别

开展产品推荐模拟仿真

“对象产品已明确，现在可以进行电力数据产品推荐模拟仿真。”2月17日，在中国电科院电力系统人工智能技术及应用实验室，技术人员韩富佳开展电力数据产品推荐模拟仿真，电力数据产品与客户需求的匹配准确率超过80%。

电力市场涉及的客户多，不同类型的客户对电力数据产品的需求存在明显的差异。同时，电力数据产品本身也有不同的功能和侧重点。如果仅仅通过传统的地推模式介绍数据产品，产品推广效率有限。团队想到，可以通过人工智能技术智能识别产品特征，再根据客户需求快速匹配适合的数据产品。

团队梳理了国家电网有限公司与部分省级电力公司典型电力数据产品，以几何分类法筛选形成图表样例，分析标记产品特征。在后续研究攻关过程中，团队建立对象客户映射模型，不断优化参数，开发各类电力数据产品智能推荐算法，通过人工智能自主识别电力数据产品特征、分析客户需求，高效完成匹配。同时，团队通过模拟仿真不断优化算法，为人工智能积累分析样本，提高电力数据产品与客户需求的匹配准确率。

2022年1月以来，团队开展了近百次模拟仿真，实现电力数据产品自主匹配。与传统推广模式相比，团队研究成果的产品匹配准确率明显提升。

结合工商业客户需求

研发数据产品智能匹配模型

1月10日，团队承担的一项精准分析客户需求类科技项目通过公司验收。项目结合工商业客户的实际需求，构建电力数据产品的智能匹配模型，开展试点应用，为电力数据产品业务增长提供技术支撑。