海外视角：美国售电企业如何玩转新技术

      Opower节能技术方案是在行为科学和大数据技术结合基础上形成的。传统的节能降耗方案，重点放在了省钱和道德说教的层面，没有掌握行为科学的奥妙――告诉人们其邻居的电费帐单远要低于他的帐单，将更能有效刺激人们采取行动，因为人们会在潜意识里说服自己，如果我的邻居能够做到，那么我也能做到。

      0、引言

      美国Opower公司于2007年成立，是一家能源领域的软件服务公司。目前Opower已与9个国家超过95家电力公司签订了合作协议，覆盖的家庭用户和商业用户超过5000万户。美国50家最大的售电公司中，有28家与Opower是合作伙伴。

      Opower结合行为科学、云数据平台、大数据分析，为用户提供用能服务，帮助售电公司建立更稳定的客户关系并实施需求响应。Opower的实践是大数据应用的典型案例，有借鉴价值。

      1、云数据平台

      Opower的云数据平台在集成数据仓库、数据聚合系统和用户智能系统等通用系统基础上，开发了三个引擎：数据分析引擎、自动化引擎和传递引擎，如图1所示。其中数据分析引擎包括用户观点调研分析、用户数据分析和电力公司视角的数据分析;自动化引擎包括内容管理、用户分类和目标管理;传递引擎包括外送通道、互联网和移动互联网和CSR接口。

      图1 数据平台结构

      1.1数据聚合系统

      将海量和分散的数据集导入到同一系统中，是数据分析所必需的。该平台将来自电力公司的用户系统、电表数据管理系统，客户关系管理(CRM)系统，和第三方数据源的数据接入到数据聚合系统中，既包含了结构化数据也包含非结构化数据。这些数据将根据基于历史数据建立的规则进行检验和清洗。

      1.2用户数据仓库

      用户数据仓库将电力公司用户数据、用户交互数据、运行数据和第三方数据集中进行集中存储。数据仓库应用了Hadoop和HBase，为电力公司统一展示用户属性、行为和趋势。该数据仓库现储存着超过7000万用户的数据和每年超过4000亿条的电表数据。可通过Opower的用户智能(Customer Intelligence)系统进行数据查询。

      1.3数据分析引擎

      Opower的数据分析引擎基于多源数据进行高速计算，可对用户、电表数据和负荷特性等进行分类识别，对用户电费账单进行预测，对电表特性进行分析。该计算分析具有大数据特性，计算结果可以被优化和精细化，因为计算分析中以已经获取的全球范围的大规模、多类型用户数据和电表数据作为计算基础。

      1.4自动化引擎

      自动化引擎和数据分析引擎相结合，可对用户进行实时分类，针对每个用户分析出其个性、心理和行为特点。

      1.5传递引擎

      可在短时间内外传百万条信息给电力公司或用户。传递引擎可协调所有信息传送渠道，包括电子邮件、邮政邮递、SMS，互动式语音应答(IVR)，网络上传，移动通信终端和CSR接口。传送后的反馈信息可以自动返回到自动化引擎和数据分析引擎中，以便动态改变分析内容以及传送方式。

      1.6CI、BI和APIs

      该平台具有可扩展性，使电力公司可以通过多种方式调用用户数据和分析结果。CI、BI工具为电力公司对数据进行实时监测数据、预测变化趋势提供了手段，APIs使电力公司可实时读写Opower提供的数据分析结果。该平台可与电力公司既有的系统的之间的互通提供了可能。

      2、研究方法

      Opower的每个解决方案是融合多领域专家知识基础上形成的，行为科学的知识和方法在其中发挥了最主要的作用。其第一个解决方案“家庭用能报告”，就是由行为心理学家牵头设计而成。此后，每个投入应用的解决方案的形成，都离不开行为科学的理论和方法。

      Opower在研究中体会到，平常情况下家庭用户对用能情况是漠不关心的，如何才能促使其关心用能情况并持续参与节能活动呢?Opower应用行为科学，基于从电力公司获取的用户用能数据，揭示了用户在用能方面的心理和行为：节省家庭电费、拯救地球等道德说教，诸如此类的激励均不发挥作用，而邻里之间用能的比较和竞争却有效激励了用户，起到了很好的效果。

      考虑到用户平时对用能情况的漠不关心，Opower必须使用户在很有限的时间内就能理解其解决方案并付之于行动，这就要求解决方案应基于简洁清晰的语言和可视化的效果，在极短时间内对用户造成强烈冲击。解决方案要引导下一步的行动，因此，向用户发送的节能贴士中提出的方案一定要具有可操作性，使用户可清楚地知道其下一步该如何行动。为了稳定并扩大自己的用户群，Opower坚持一视同仁的态度，努力使每个用户，无论年龄、收入、语言、能源知识掌握程度等，都能在任何地方收到正确的服务信息，使每个用户感觉到服务是贴心的，节能活动已成为生活中必需的内容。

      大数据技术在Opower的解决方案中也发挥了重要作用。智能电表获取的用户用能数据迅速增长，对数据存储、分析和可视化展现都提出了很高的要求，大数据技术为Opower的解决方案提供了有力地支持。Opower为用户提供的解决方案不仅基于用户用能数据，还综合了用户的住房信息(房间数、房龄)、用户用电设备情况、周边天气、与电力公司的互动情况等，在此基础上，基于融合后的多源数据进行深入挖掘，对用户进行详细分类，针对每个用户特点，提供有针对性的，易被用户接受的节能方案。

      3、解决方案

      目前Opower提供的最重要的解决方案就是用户用能分析和节能建议，向用户提出的节能建议以直观、感性方式呈现在Opower提供的用能账单或用能报告中。以柱状图等形式对用户家中制冷、采暖、基础负荷、其他各类用能等用电情况进行分类列示，并与用户的邻里进行比较，还根据用户的用能情况，在账单或报告上印上“笑脸”或“愁容”的图标，如图2所示。

      图2 Opower向用户提供的用能账单

      此外，Opower在不采用其他硬件设施、不依靠动态电价的情况下，仅通过软件系统及与用户的沟通，实施需求响应，降低用电高峰时的负荷峰值。在出现高峰负荷的前一日，Opower会通过邮件、电话联系用户，向用户提出第二天的节电方案。如果用户参与了节电，除直接的节能收益外，在部分项目中Opower会对用户给予相应的奖励。与一些基于动态电价、智能用电设备实施的需求响应方案相比，这种技术方案更经济，但却取得了更好的效果。

      另外，其与用户沟通的方式也极为丰富，从最传统的纸质邮件，到短消息、电子邮件、在线平台，一应俱全。

      4、应用效果

      根据OPower的历史数据统计，接受其服务后，在能效项目中平均每个家庭能够节省1.5%~2.5%左右的能源;在需求响应项目中，通过提前一天通知负荷高峰并给出需求响应建议，平均每个家庭能够在负荷高峰日降低5%左右的负荷。同时根据统计分析，OPower项目依据其个性化的服务方式，在不同用户类型中均取得了良好的应用效果，用户的收入、年龄、居住条件、参与项目前的能效水平等差异并未对造成应用结果的过多影响。

      根据其网站上的动态信息，Opower已累计帮助用户节省了超过80亿千瓦时的电力，节省电费超过10亿美元，减排二氧化碳超过110亿磅(约合540万吨)，随着用户规模逐渐增大，这些数据均以加速度在增长。

      5、结语

      Opower节能技术方案是在行为科学和大数据技术结合基础上形成的。传统的节能降耗方案，重点放在了省钱和道德说教的层面，没有掌握行为科学的奥妙――告诉人们其邻居的电费帐单远要低于他的帐单，将更能有效刺激人们采取行动，因为人们会在潜意识里说服自己，如果我的邻居能够做到，那么我也能做到。正是基于这一逻辑，Opower才设计出其一目了然而又促人行动的帐单形式。Opower个性化、定制型的服务思路，不仅有效吸引了用户对节能活动的广泛参与，更渗透到公司各项业务中，实现了服务的整体提升。这样有针对性的技术方案需要以了解用户的收入、生活和心理状况为前提，这离不开大量的数据的分析挖掘，离不开大数据技术的支持。

      我国新电改政策出台后，售电侧即将开放，在电改和“互联网+”战略的驱动下，用户的多样性服务将变得更加重要，Opower的实践对我国未来能源服务业务发展具有重要的参考价值。

      作者简介

      杰克

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