[發明專利]一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法

在審

• 申請號: 202011390454.6
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112418541A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 朱蕊倩;丁嘉涵;魏驍雄;陳博;陳奕汝;鐘震遠;吳華華;鄭翔;余劍鋒;陳云飛;張小聰
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司營銷服務中心
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 天津易企創知識產權代理事務所(普通合伙) 12242
• 代理人: 宋朋飛

本發明提供了一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法,包括：數據清理及特征選擇、標注數據確定敏感度、模型訓練、預測、重新特征選擇、結果輸出及劃分敏感級別。本方法可以實現預測評價客戶停電敏感度，根據敏感度級別的不同，使用不同的停電策略，為后期的供電分類管理提供基礎依據，具有預測評價結果準確以及適用性好的特點。

技術領域

本發明屬于智能供電領域，尤其是涉及一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法。

背景技術

配電網供電的可靠性對企業生產和社會穩定產生重大的影響，在保證供電服務質量同時，又能保證供電的效率和日常的運維，是電網企業一直努力的方向。在現有技術條件下，供電企業對轄區內客戶的停電敏感度沒有準確的區分，實現統一標準的停電策略管理，但在實際上，不同的客戶對停電的容忍程度是不同的，存在無法對不同停電容忍程度的客戶區別服務的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明旨在提出一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法，可以實現預測評價客戶停電敏感度，根據敏感度級別的不同，使用不同的停電策略，為后期的供電分類管理提供基礎依據，具有預測評價結果準確以及適用性好的特點。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法，包括：

步驟1：數據清理及特征選擇：在電力數據中選取與停電敏感度相關的數據作為敏感度特征；電力數據包括：用戶基本信息、用戶用電信息、停單時間信息及停電臺區信息；

步驟2：標注數據確定敏感度：根據客戶的反饋結果以及業務人員經驗，對篩選出的敏感度特征標注相應的敏感度；

步驟3：模型訓練：把步驟2中得到的數據作為訓練數據，進行隨機森林算法模型訓練，得到相應的隨機森林算法模型；

步驟4：預測：對訓練后的隨機森林模型預測準確率是否達標進行判斷；

步驟5：重新特征選擇：如果隨機森林模型準確率未達標，則重新返回步驟1進行特征選擇；

步驟6：結果輸出：將預停電電力數據輸入隨機森林模型，輸出相應的敏感度；

步驟7：劃分敏感級別：對得到的預停電電力數據敏感度對應劃分到不同的敏感級別，每一種敏感級別設置不同的停電策略。

進一步的，在步驟1中：用戶基本信息包括：用戶基礎信息、用戶用電負荷類型信息、用戶用電所屬產業信息、用戶年齡信息、用戶城鄉類型信息、用戶重要性程度信息、用戶信用信息及用戶價值信息。

進一步的，在步驟1中：用戶用電信息包括：用戶用電行業類型信息、用戶用電電壓類型信息以及用戶用電容量信息。

進一步的，在步驟1中：停單時間信息包括：停電時長信息、停電時段信息、停電月初月末信息、停電季節信息、開始停電時間信息、復電時間信息及停電日類型信息。

進一步的，在步驟1中：停電臺區信息包括臺區近期停電信息。

相對于現有技術，本發明所述的一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法，具有以下優勢：

本發明所述的一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法，可以實現預測評價客戶停電敏感度，根據敏感度級別的不同，使用不同的停電策略，為后期的供電分類管理提供基礎依據，具有預測評價結果準確以及適用性好的特點。

附圖說明

構成本發明的一部分的附圖用來提供對本發明的進一步理解，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。

在附圖中：

圖1為本發明實施例所述的一種用于預測評價客戶停電敏感度的方法流程示意圖。