随着电网企业业务转型,电力营销在助力企业发展中的重要性逐渐提升。电力营销数年来积累了大量数据,迫切需要通过智能方法对其进行数据挖掘,从而为电力营销决策者提供可靠的支持。由于贝叶斯方法不仅具有独特的概率表达能力和强大的知识学习特性,还具备了丰富的不确定性知识表达形式,因此成为各个领域研究应用的焦点。论文重点研究了贝叶斯网络模型,并将其应用于某供电公司营销中。首先结合国内外相关研究理论,阐述了贝叶斯网络的概念,其次针对数据挖掘过程及基于数据挖掘的贝叶斯网络的优点等相关内容作了阐述。与此同时,通过贝叶斯网络参数学习与结构学习,了解了贝叶斯网络建模的一般步骤。最后在此理论基础上,论文介绍了电力营销概念,说明了构建一套电力营销决策分析系统的重要性,并论述了电力市场营销决策核心内容及决策过程,同时构建了决策分析系统的整体框架。本文在建模和应用研究中,重点针对贝叶斯网络应用于线损合格率评估和电力客户用电风险预测两个方面展开分析,依次通过影响因素筛选、确定贝叶斯网络节点变量数值范围、计算条件概率表等几个步骤建立了贝叶斯网络模型。同时针对选定研究对象的线损不合格风险和用电风险进行定性描述与定量计算,通过结合贝叶斯网络应用情况,实现了基于贝叶斯网络模型的线损预估和相应降损措施以及不同用电风险等级防范等决策分析。由此为电网企业构建电力营销决策支持系统、基于贝叶斯网络模型进行客户识别分析、线路故障预测、客户故障评估、电费回收渠道分析等应用奠定了良好基础。通过决策后的结果检验和应用成效显示,基于贝叶斯网络模型进行电力营销决策分析,过程可行,结果可靠,有助于为电网企业电力营销工作提供决策支持。