[發明專利]電力客戶需求預測分析方法及系統

有效

• 申請號: 201910215909.1
• 申請日: 2019-03-21
• 公開（公告）號: CN110110881B
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 周玲;朱州;張剛;王鵬;鐘璐;殷志易;王鵬宇;吳忠;王瑋;譚馳;吳方權;汪浩;宋魯男
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 亳州速誠知識產權代理事務所(普通合伙) 34157
• 代理人: 張輝

1.電力客戶需求預測分析方法，其特征在于：

步驟1：首先，判斷客戶是否是當前停電事件影響客戶，如果是，借助停電影響客戶來話業務需求預測模型計算客戶本次來電各種需求的概率；

對于步驟1所述的停電影響客戶來話業務需求預測模型的建立過程，包括：

步驟11、統計所有歷史停電事件中，停電事件發生后的時間內，每單位時間內所有受影響客戶的各來話業務累計頻次，并將每單位時間內各業務頻次除以所有業務頻次之和，得到停電事件影響客戶在停電事件發生后不同時間點各來話業務概率；

步驟12、獲取風險評價標簽，統計所有電網客戶利用已有敏感度分析模型得到的停電敏感度、電費電價敏感度和電能質量敏感度標簽，以及已有風險分析模型得到的欠費風險等級、違約竊電風險等級標簽；

步驟13、將受停電事件影響的客戶的歷史來話業務類別作為目標變量，記作Y₁；停電事件影響下，各用戶在停電事件發生后不同時間點的各業務類別占比以及客戶關于敏感度和風險分析的五類標簽作為特征集，記作Z₁；然后用Y₁和Z₁借助決策樹模型，通過數據的訓練和預測，建立停電影響客戶來話業務需求預測模型；

步驟2：如果步驟1為否，判斷客戶來話區域是否短時間內有多次來話報停電，如果有，借助同區域多次報停電影響客戶來話需求預測模型停電影響客戶來話業務需求預測模型計算客戶本次來電各種需求的概率；

步驟2所述的同區域多次報停電影響客戶來話需求預測模型的建立過程，包括：

步驟21、統計來話報故障停電和這一帶停電影響臺區中客戶來話各業務累計頻次，并將每次來話報停電事件后的每單位時間內各業務頻次除以所有業務頻次之和，得到同區域客戶在此區域每次來話報停電事件后的時間內不同時間點上各來話業務概率占比；

步驟22、獲取風險評價標簽，統計所有電網客戶利用已有敏感度分析模型得到的停電敏感度、電費電價敏感度和電能質量敏感度標簽，以及已有風險分析模型得到的欠費風險等級、違約竊電風險等級標簽；

步驟23、將同區域多次報停電影響下客戶的歷史來話業務類別作為目標變量，記作Y₂；同區域多次報停電影響下，各用戶在此區域每次來話報停電事件后60分鐘內不同時間點的各業務類別占比以及客戶關于敏感度和風險分析的五類標簽作為特征集，記作Z₂；然后用Y₂和Z₂借助決策樹模型，通過數據的訓練和預測，建立同區域多次報停電影響客戶來話需求預測模型；

步驟3：如果步驟2為否，判斷客戶是否有歷史來話訴求信息，如果有，統計用戶辦理各業務累計頻次，并借助客戶來話業務偏好分析模型，統計分析各項來話業務活躍度及其占比，通過數據的訓練和測試，計算客戶本次來電各種需求的概率；

步驟3中關于業務偏好分析的過程具體為：

步驟31、統計電網客戶對于不同電網服務渠道的累計接觸頻次X₁和對于不同電網業務的累計辦理頻次X₂；

步驟32、計算時間維度加權權重，分別對電網客戶對于不同電網服務渠道的累計接觸頻次X₁和對于不同電網業務的累計辦理頻次X₂進行加權；

步驟33、對加權后得到的不同電網服務渠道加權頻次、不同業務加權頻次分別進行標準化處理，根據活躍度公式計算客戶的渠道活躍度和基于業務考慮的渠道活躍度矩陣；

步驟34、根據電網客戶渠道活躍度的值，確定電網用戶的偏好服務渠道；根據渠道活躍度矩陣，確定客戶在考慮業務的前提下對不同渠道的偏好程度，其中以活躍度值最大的渠道作為客戶的偏好服務渠道；

步驟4：如果步驟3為否，統計所有用戶對于各業務的歷史來話頻次，并計算所有用戶各來話業務總體占比，以此評價客戶本次來電各種業務需求的概率；

步驟5：根據客戶本次來電各種需求的概率調整語音菜單的順序；

步驟6：將客戶本次來電的各種需求的概率、客戶有關聯當前熱點事件信息、客戶歷史業務辦理和訴求工單信息、客戶標簽信息顯示給客服人員。