为了适应社会和经济发展的需要,南方电网公司提出以“万家灯火南网情深”为指导思想,通过对客户进行分类管理,并依此制定客户营销服务策略,为客户提供差异化服务和产品,促进客户服务水平进一步提高。在此目标的指导下,茂名供电局也适时开展了客户分类的相关工作,旨在通过识别不同客户群体的用电特征,为客户提供个性化营销和服务。但在实际操作中,客户分类工作主要依靠人工手段,存在主观因素和经验因素较多,效率低下的问题。同时细分模型缺乏科学、细致的指标体系,给客户细分工作带来不少困难,难以真正为客户提供有个性化的营销和服务。为更加充分地了解客户特点,精准地把握客户诉求,并依此制定客户营销服务策略,提升客户满意度,本文以茂名市电力客户为研究对象,根据现有客户群的特点,探讨了具有实际可操作性的电力客户细分方法。茂名供电局陆续开展了信息采集系统的建设,拥有较为完备的数据库系统,存储了海量的客户用电数据,为采用数据挖掘进行客户细分提供了硬件条件。作为数据挖掘中核心技术之一的K-means聚类算法,在客户细分研究中日益重要。但K-means算法存在聚类结果受初始中心值的影响较大、算法容易陷入局部最优的问题。有鉴于此,本文针对K-means算法存在的不足,提出了基于改进纵横交叉算法的K-means聚类算法,并对其进行了较为深入的研究。以此为基础,本课题研发了一套面向供电企业的电力客户细分及增值服务系统,利用新算法对茂名地区客户进行分析,形成各具特点的客户群,并根据不同需求特征,为客户群定制个性化的增值服务菜单。