中国新技术新产品2024NO.4（下）-142-技术经济与管理传统的电力销售模式通常采用一刀切的方式，未能充分考虑用户的差异性需求和消费行为。随着大数据和人工智能技术的发展，电力公司可以根据用户的历史用电数据、行为模式等信息，为其定制能源产品或者服务。个性化推荐算法是一种强大的工具，对大量用户数据进行分析和学习，能洞察用户的消费习惯、能源需求趋势等关键信息，不仅可以提高用户满意度，还能使用户更理性地管理能源，更高效地利用能源。1电力营销中的个性化需求电力行业的个性化营销已经成为满足客户需求、提高服务质量和企业竞争力的重要手段。在这个发展趋势中，了解和满足用户的个性化需求变得尤为重要。因此，电力公司积极采用各种方法对用户需求进行分析，通过收集和深入分析多方面的数据，准确把握客户需求，见表1。2个性化推荐算法在电力行业的应用2.1用户行为数据收集与处理在电力行业中，个性化推荐算法的应用对提高用户体验、提高能源利用效率以及推动可持续发展都具有重要作用。其中，基于循环网络的推荐算法在收集与处理用户行为数据方面发挥着关键的作用[1]。1）用户行为数据收集。实施个性化推荐算法需要大量的用户行为数据。电力行业可以通过多种渠道获取数据，包括智能电表、用户App、电力消费记录等。这些数据源提供了用户用电的实时、历史记录，为推荐算法提供了充分的信息基础[2]。2）数据类型。用户行为数据涵盖了多种类型，包括但不限于用户的用电时段、能耗模式、设备使用频率等。对数据进行分类和整理，可以建立用户画像，深入理解用户的用电行为特征。3）时间序列分析。基于循环网络的推荐算法能有效处理用户行为的时间序列数据。通过考虑用户用电的时间模式，算法可以更准确地预测用户未来的用电需求，为用户提供更个性化的能源推荐。4）用户行为建模。循环网络能捕捉用户行为数据间的时序依赖关系，从而建立用户行为的动态模型。帮助电力企业更好地理解用户的用电习惯，提高推荐算法的准确性和精度。在具体运行过程中，研究人员设置用户i和电力商品j在t时刻的隐藏状态，计算电力用户i在t时刻对电力商品m的评价如公式（1）所示。rijt=f（uit，mjt，ui，mj）≤〈uit，mjt〉+〈ui，mj〉（1）式中：uit为ui的仿射变化；mjt为mj的仿射变化。计算uit与mjt如公式（2）、公式（3）所示。uit=Wusruit+busr（2）mjt=Wmovmjt+bmov（3）式中：Wusr为用户对电力商品的初始期望；uit为用户在第t时刻的隐藏状态；busr为用户...
