[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電能替代潛在客戶預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811240168.4
• 申請(qǐng)日: 2018-10-23
• 公開（公告）號(hào): CN109461025B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉瀟瀟;陳宏;王翔;何鐵祥;向潔;徐勇;黃鑫;何哲;吳香
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)湖南省電力公司節(jié)能管理分公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務(wù)所(普通合伙) 43008
• 代理人: 譚武藝

本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電能替代潛在客戶預(yù)測(cè)方法，實(shí)施步驟包括：輸入待預(yù)測(cè)用戶的p項(xiàng)用戶特征指標(biāo)并進(jìn)行主成分分析得到的a項(xiàng)綜合指標(biāo)，將a項(xiàng)綜合指標(biāo)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型確定待預(yù)測(cè)用戶對(duì)應(yīng)的電能替代方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型預(yù)先經(jīng)過訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練建立了a項(xiàng)綜合指標(biāo)、指定的b項(xiàng)電能替代方式之間的映射關(guān)系，訓(xùn)練樣本集包含用戶樣本的a項(xiàng)綜合指標(biāo)及其標(biāo)記的電能替代方式。本發(fā)明利用大數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立的電能替代潛力用戶量化評(píng)估體系以重構(gòu)用電客戶的需求、精準(zhǔn)定位電能替代潛力客戶群體，能夠?yàn)閷?shí)施電能替代精準(zhǔn)營(yíng)銷提供科學(xué)的決策依據(jù)，具有預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高、使用方便、設(shè)置簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電網(wǎng)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電能替代潛在客戶預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

近年來(lái)，全社會(huì)對(duì)環(huán)境保護(hù)和污染問題十分重視。為改善環(huán)境質(zhì)量，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，國(guó)家電網(wǎng)公司提出了“電從遠(yuǎn)方來(lái)、以電代煤、以電代油”的發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)了電能替代產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。傳統(tǒng)的電能替代方法是：依靠人工撒網(wǎng)排查和信息收集，根據(jù)收集到的信息去上門一家一家進(jìn)行推廣。但是這個(gè)過程中，電能替代潛力客戶的分析篩選不全面、不專業(yè)，無(wú)法大量摸排和規(guī)?；僮?，并缺少項(xiàng)目實(shí)施效果評(píng)估、業(yè)績(jī)統(tǒng)計(jì)分析等全過程管理機(jī)制。因此在這樣背景下，就產(chǎn)生了這樣一個(gè)問題和挑戰(zhàn)，即如何快速有效地挖掘替代能源潛力，這將成為未來(lái)電力市場(chǎng)的重要組成部分。2017年，國(guó)家電網(wǎng)公司緊緊抓住國(guó)家推進(jìn)北方冬季清潔取暖、能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和綠色交通運(yùn)輸體系建設(shè)的重大發(fā)展機(jī)遇，大力推進(jìn)電能替代，累計(jì)推廣實(shí)施電能替代項(xiàng)目近10萬(wàn)個(gè)，完成替代電量1150億千瓦時(shí)，超額完成年初確定的計(jì)劃目標(biāo)，相當(dāng)于在能源消費(fèi)終端減少散燒煤6440萬(wàn)噸，減排二氧化碳1.1億噸、二氧化硫和氮氧化物520萬(wàn)噸，為促進(jìn)大氣污染治理，推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命，構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系做出積極貢獻(xiàn)。但目前電能替代市場(chǎng)開拓過程中，仍基本靠客服人員上門咨詢獲取相關(guān)信息，且由于電能替代涉及相關(guān)專業(yè)較多，供電公司客服人員無(wú)法及時(shí)掌握主要用能設(shè)備的特征及能耗數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的方式極其消耗時(shí)間和其他資源，為了節(jié)省資源，急需創(chuàng)新電能替代工作機(jī)制，將電能替代項(xiàng)目與互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系起來(lái)，能夠解決電能替代推廣難的問題。傳統(tǒng)的電能替代中對(duì)于潛力用戶的預(yù)測(cè)沒有過多的研究通常是通過電力工作人員，直接走訪沒有實(shí)現(xiàn)電能替代的公司直接交流商談，這種方法極其不方便。

針對(duì)以上的問題，有必要充分利用好大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)電能替代工作機(jī)制升級(jí)，充分發(fā)揮節(jié)能服務(wù)體系，進(jìn)行電能替代潛力客戶自動(dòng)篩選。目前，在國(guó)網(wǎng)浙江電力公司中，涂瑩等人研究了一種基于協(xié)同過濾算法的電能替代潛力用戶挖掘模型，該模型采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算用戶間的相似度，通過將目標(biāo)樣本與預(yù)測(cè)樣本進(jìn)行相似度的對(duì)比，找出其中相似度高的用戶作為潛力用戶的輸出。但是，上述技術(shù)方案實(shí)際上還采用了邏輯回歸、決策樹、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整等算法與協(xié)同過濾算法進(jìn)行對(duì)比，邏輯回歸與決策樹的輸入變量過多，很明顯的產(chǎn)生過擬合的現(xiàn)象。該技術(shù)方案基于相似性的特征選擇方法選擇的依據(jù)是同類樣本相同屬性的取值相同或相近；從數(shù)據(jù)分布的角度出發(fā)，進(jìn)行特征選擇，定義每個(gè)樣本的領(lǐng)域分類能力函數(shù)，計(jì)算每個(gè)特征對(duì)函數(shù)值的貢獻(xiàn)，從而確定重要特征；但這些方法都存在以下缺點(diǎn)：(1)識(shí)別速度慢。協(xié)同過濾算法中，需要輸入多個(gè)目標(biāo)樣本，隨著目標(biāo)樣本、指標(biāo)復(fù)雜度的不斷增加，可擴(kuò)展性差及識(shí)別速度很慢；(2)學(xué)習(xí)能力差，收斂速度快。以上提出的模型是通過學(xué)習(xí)來(lái)解決問題，但是卻不可以根據(jù)不同的電能潛在用戶自動(dòng)建立模型，所以對(duì)于相似的問題還不能普遍適用，局限于某個(gè)固定的問題。此外，在《多情景下的電能替代潛力分析》一文中，孫毅等人參考IPAT方程構(gòu)建方法建立了關(guān)于電能替代的IPAT模型用以評(píng)價(jià)電能替代潛力，并設(shè)計(jì)了多種電能替代情景，將多元非線性回歸結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能修正預(yù)測(cè)模型嵌套在IPAT模型中，通過電能替代的脫鉤理論模型確定各情景中的參數(shù)設(shè)置，對(duì)不同情景下的終端電能替代情況進(jìn)行中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，并結(jié)合預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)電能替代進(jìn)程及潛力進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。但是，在我國(guó)電能替代潛力客戶自動(dòng)篩選這個(gè)領(lǐng)域的研究還處于初級(jí)階段，而且對(duì)用電能替代典型用戶潛力的方法幾乎沒有研究。因此，如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電能替代潛在客戶預(yù)測(cè)，已經(jīng)成為一項(xiàng)亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容