【用电】美国奥能公司基于用电数据分析的用能服务应用

发布时间：2026-06-01 17:50:28 来源：家贫如洗网 作者：休闲

      Opower节能技术方案是用电用电用在行为科学和大数据技术结合基础上形成的。传统的美国节能降耗方案，重点放在了省钱和道德说教的公司层面，没有掌握行为科学的基于奥妙——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，数据因为人们会在潜意识里说服自己，分析如果我的用电用电用邻居能够做到，那么我也能做到。美国

0、公司引言

美国Opower公司于2007年成立，基于是数据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，分析覆盖的用电用电用家庭用户和商业用户超过5000万户。美国50家最大的美国售电公司中，有28家与Opower是公司合作伙伴。

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˙莱文，硕士，美国奥能公司战略总监兼总裁助理。

张东霞，博士，教授级高工，中国电科院配电所副所长，从事大电网安全稳定分析，智能电网及大数据技术应用。

马文媛，硕士，中国电力科学研究院配电所国际专责，IEC PC 118智能电网用户接口项目委员会秘书助理。

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