当下,新一轮电力体制改革正如火如荼的进行着。研究和发展电网客户关系管理系统,是我国电力企业由生产型企业转为经营型企业的关键环节。然而,目前尚没有一个基于数据挖掘的电网客户关系管理系统来实现对大规模客户分类和信用等级评估。电网企业的服务模式呈现单一化、无差别化、无针对性等缺陷。因此,本文基于数据挖掘技术,采用软件工程理论,对电网客户关系管理系统所涉及的关键技术问题进行了深入的研究,开发了一套适合电网客户关系管理的系统。该系统为电网企业更好的服务电力客户、服务社会生产提供了有效的技术支撑。主要取得了以下几方面研究成果。首先,从需求分析出发,在系统功能需求分析阶段,为电网客户关系管理系统设计了客户管理、客户维系、投诉管理、查询统计以及系统管理等功能。在系统非功能需求分析阶段,分别从实用性、可操作性、安全性三个方面进行了系统性能分析。在需求确定后,完成了概要设计、算法设计、功能模块设计和详细设计。在课题研究过程中,通过优化频繁项集访问次数对传统的Apriori算法进行了改进,改进后的Apriori算法只需要进行一次扫描就可以实现对客户进行分类和信用等级评估。同时,在系统功能设计环节,还使用了UML技术设计了系统分析方案和设计方案。通过数据挖掘技术,挖掘客户数据中的规则,实现客户分类,针对不同类别的用电客户可以采取不同的维系措施。使用第三方网关技术解决了短信维系功能,通过Mail组件实现了邮件维系功能,最终实现了向客户定向发送停电公告等信息,提升客户满足度和客户维系效率。在前期设计完成的基础上,集成开发了具有分类辨别能力的电网客户关系管理系统,并针对该系统进行了优化。最后对系统进行了功能测试和性能测试,结果表明:针对不同信用等级的客户可设置不同的信用额度,根据客户分类与信用等级评估对客户可采取不同的催缴方案,提供差异化服务,从而提升客户服务水平,使客户关系管理系统达到了部署要求。