一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，用以解决现有技术中分析光伏客户只按照区域、所属行业进行划分客户群，无法掌握精准客户群的问题，本方法包括：S1：通过预设数据采集方式，采集光伏客户的预设数据信息；S2：通过预设数据整理方式，获取光伏客户的预设特征指标值；S3：结合预设数据挖掘类软件和获取的预设特征指标值，将光伏客户进行聚类分类；S4：根据对光伏客户聚类分类的结果以及预设效益指标计算方法，确定聚类分类中的预设优质类光伏客户。采用本方法，能够筛选出优质客户，针对性推广，提高营销成功率并且可以实现针对不同企业群组的光伏使用，指定对应的服务策略。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法及系统
本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法及系统。
技术介绍
随着社会的发展，能源是人类生存发展的重要物质基础，随着全球气候变暖日益严重及化石能源，日渐枯竭的情形下，可再生能源在众多能源中成为最具有竞争力和发展前景的能源。近年来，我国光伏发电应用市场逐步扩大，其光伏发电机容量每年以成倍的速度增长，在光伏发电市场持续升温的背景下，目前光伏产品制造业产能也逐渐扩大。光伏发电领域的市场竞争也越来越激烈，因此，针对现有的光伏客户中，根据光伏客户的数据信息，对光伏发电客户进行细分，然后进行精准的营销是非常重要的。现有技术中电力公司具有积累海量的光伏客户的历史故障信息，然而目前对这些故障信息的处理，只是基于表面分析，例如单独从区域或者所属行业来进行划分，然而这些初步的数据处理，无法具体的运用这些数据信息，反而随着数据累积形成“数据灾难”和“资源浪费”。因此需要设计一种直观的，具有针对性的优质光伏客户统计的数据处理和分析方法，来解决上述问题。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了一种利用聚类的方法，对光伏客户数据库中的数据信息进行分析分类优选优质客户的基于大数据对分布式光伏客户分类的方法及系统。为了达到上述目的，采用以下技术方案：一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，包括步骤：S1：通过预设数据采集方式，采集光伏客户的预设数据信息；S2：通过预设数据整理方式，获取光伏客户预设数据信息中的预设特征指标值；S3：结合预设数据挖掘类软件和获取的预设特征指标值，将光伏客户进行聚类分类；S4：根据对光伏客户聚类分类的结果以及预设效益指标计算方法，确定聚类分类中的预设优质类光伏客户。进一步地，步骤S1包括：S11：接收预设采集关键词，在预设数据库内中进行检索；S12：在预设数据库中，提取每个关键词对应的光伏客户信息；S13：将采集关键词和该关键词对应的光伏客户信息按照预设清单保存并导出。进一步地，步骤S2包括：S21：在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设日负荷指标公式，获取光伏客户的光伏用电日负荷指标；S22：在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设电量指标公式，获取光伏客户的光伏电量使用指标；S23：在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设日负载率指标公式，获取光伏客户的光伏日负载率指标。进一步地，步骤S3包括：S31：将获取的光伏客户多个指标值结合预设数据挖掘软件，建立光伏客户分类模型；S32：根据建立的光伏客户分类模型，将光伏客户分类为预设类别。进一步地，步骤S4包括：S41：确定光伏客户分类后每一类光伏客户的多个指标值；S42：结合预设效益指标计算方法，确定聚类分类后优质类光伏客户。一种基于大数据对分布式光伏客户分类的系统，包括：数据采集模块，用于通过预设数据采集方式，采集光伏客户的预设数据信息；获取特征模块，用于通过预设数据整理方式，获取光伏客户预设数据信息中的预设特征指标值；聚类分类模块，用于结合预设数据挖掘类软件和获取的预设特征指标值，将光伏客户进行聚类分类；聚类分析模块，用于根据对光伏客户聚类分类的结果以及预设效益指标计算方法，确定聚类分类中的预设优质类光伏客户。进一步地，数据采集模块包括：接收检索单元，用于接收预设采集关键词，在预设数据库内中进行检索；提取信息单元，根据在预设数据库中，提取每个关键词对应的光伏客户信息；数据导出单元，用于将采集关键词和该关键词对应的光伏客户信息按照预设清单保存并导出。进一步地，获取特征模块包括：获取日负荷只指标单元，用于在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设日负荷指标公式，获取光伏客户的光伏用电日负荷指标；获取电量使用指标单元，用于在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设电量指标公式，获取光伏客户的光伏电量使用指标；获取日负载率指标单元，用于在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设日负载率指标公式，获取光伏客户的光伏日负载率指标。进一步地，聚类分类模块包括：聚类模型单元，用于将获取的光伏客户多个指标值结合预设数据挖掘软件，建立光伏客户分类模型；聚类分类单元，用于根据建立的光伏客户分类模型，将光伏客户分类为预设类别。进一步地，聚类分析单元包括：确定指标单元，用于确定光伏客户分类后每一类光伏客户的多个指标值；确定优质客户单元，用于结合预设效益指标计算方法，确定聚类分类后优质类光伏客户。本专利技术的有益效果为：(1)通过对光伏客户的特征提取，对光伏客户进行聚类分类为预设类别，建立新的客户群组，可以根据每类客户群组，选择对应的营销方式。(2)可以筛选优质客户，进行针对性的推广分布式光伏的安装和售后，提高了光伏产品的营销成功率。(3)能够针对不同的企业群组，执行针对性的服务策略，提高了光伏产品的售后服务准确率，也提高了光伏客户的使用体验。附图说明图1为本基于大数据对分布式光伏客户分类的方法流程图一；图2为本基于大数据对分布式光伏客户分类的方法流程图二；图3为本基于大数据对分布式光伏客户分类的聚类分析分类模型图；图4为本基于大数据对分布式光伏客户分类的聚类分类光伏客户饼形图；图5为本基于大数据对分布式光伏客户分类的聚类分类变量重要性排序图；图6为本基于大数据对分布式光伏客户分类的聚类分类指标值列表；图7为本基于大数据对分布式光伏客户分类的系统结构图一；图8为本基于大数据对分布式光伏客户分类的系统结构图二。具体实施方式以下是本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。实施例一本实施例提供了一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，如图1至图6所示，本方法包括：S1：通过预设数据采集方式，采集光伏客户的预设数据信息；S2：通过预设数据整理方式，获取光伏客户预设数据信息中的预设特征指标值；S3：结合预设数据挖掘类软件和获取的预设特征指标值，将光伏客户进行聚类分类；S4：根据对光伏客户聚类分类的结果以及预设效益指标计算方法，确定聚类分类中的预设优质类光伏客户。进一步优选地，本实施例提供的基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，主要为首先，对光伏客户数据的收集，然后是对收集的光伏客户的数据进行整理，包括对光伏客户预设特征指标值的获取，然后结合获取的光伏客户预设特征指标值和预设数据挖掘类软件，对光伏客户数据信息进行按照特征指标值进行聚类分类，然后针对聚类分类后的每一类光伏客户信息进行特征指标值和预设效益指标计算方法，计算出优质光伏客户类别。本实施例中预设数据挖掘软件为SPSSModeler数据挖掘软件，将采集的光伏客户数据信息以及光伏客户特征指标值结合输入SPSSModeler软件中，将会对光伏客户进行聚类分类。进一步地，步骤S1包括：S11：接收预设采集关键词，在预设数据库内中进行检索；S12：在预设数据库中，提取每个关键词对应的光伏客户信息；S13：将采集关键词和该关键词对应的光伏客户信息按照预设清单保存并导出。其中数据的采集，是本实施例提供的基于大数据对分布式光伏客户分类的方法的基础，所选用的光伏客户数据信息，将会决定光伏客户数据信息的聚类分类。其中本实施例中提供的预设数据库包括预设营销系统数据库和预设用电信息采集系统数据库，其中营销系统数据库和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过预设数据采集方式，采集光伏客户的预设数据信息；S2：通过预设数据整理方式，获取光伏客户预设数据信息中的预设特征指标值；S3：结合预设数据挖掘类软件和获取的预设特征指标值，将光伏客户进行聚类分类；S4：根据对光伏客户聚类分类的结果以及预设效益指标计算方法，确定聚类分类中的预设优质类光伏客户。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过预设数据采集方式，采集光伏客户的预设数据信息；S2：通过预设数据整理方式，获取光伏客户预设数据信息中的预设特征指标值；S3：结合预设数据挖掘类软件和获取的预设特征指标值，将光伏客户进行聚类分类；S4：根据对光伏客户聚类分类的结果以及预设效益指标计算方法，确定聚类分类中的预设优质类光伏客户。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，其特征在于，步骤S1包括：S11：接收预设采集关键词，在预设数据库内中进行检索；S12：在预设数据库中，提取每个关键词对应的光伏客户信息；S13：将采集关键词和该关键词对应的光伏客户信息按照预设清单保存并导出。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，其特征在于，步骤S2包括：S21：在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设日负荷指标公式，获取光伏客户的光伏用电日负荷指标；S22：在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设电量指标公式，获取光伏客户的光伏电量使用指标；S23：在采集的光伏客户预设数据信息中，根据预设日负载率指标公式，获取光伏客户的光伏日负载率指标。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，其特征在于，步骤S3包括：S31：将获取的光伏客户多个指标值结合预设数据挖掘软件，建立光伏客户分类模型；S32：根据建立的光伏客户分类模型，将光伏客户分类为预设类别。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据对分布式光伏客户分类的方法，其特征在于，步骤S4包括：S41：确定光伏客户分类后每一类光伏客户的多个指标值；S42：结合预设效益指标计算方法，确定聚类分类后优质类光伏客户。6.一种基于大数据对分布式光伏客户分类的系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于通过预设数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕龙进，王露娜，周金梅，
申请(专利权)人：宁波大红鹰学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33