一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法和系统，该方法和系统具体为对供电过程中的停电业务进行分析，得到多个停电敏感特征；提取每个停电敏感特征的特征数据；利用预设算法特征数据进行模型训练，得到停电敏感模型；利用停电敏感模型对电力用户进行计算，从中得到停电敏感用户。在电力企业通过上述方法和系统有效地从自己的电力用户中确定出停电敏感用户后，从而可对其提供更为优质的电力服务。

A method and system for determining outage sensitive users based on outage sensitive characteristics

This application discloses a power stop sensitive user determination method and system based on power outage sensitivity. This method and system are specifically designed to analyze the power outage service in the power supply process, get multiple outage sensitivity features, extract feature data from each outage sensitive feature, and train model training using the presupposed algorithm feature data. A sensitive model of outage is obtained, and the power users are calculated by using the outage sensitive model to get the sensitive users with outage. Through the above methods and systems, the power enterprises can effectively determine the sensitive users from their own power users, so as to provide better quality power service to them.

【技术实现步骤摘要】
一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法和系统
本申请涉及电力
，更具体地说，涉及一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法和系统。
技术介绍
为了对电力用户提供更为优良的供电服务，需要基于停电的管理分析，主动对停电敏感客户群提供主动服务，减少电力用户在信息未知情况下的话务请求，通过管理和主动服务降低客户呼入电话量。为了向停电敏感客户群中的相应敏感用户提供系统主动的服务，需要能够根据相应数据确定敏感用户，在电力用户的数量、种类极大增加的情况下，原先那种人工走访和经验确定的方法已经难以适应形势要求，有必要开发一种客观高效的方法以确定停电敏感用户，以便向其提供更为优质的电力服务。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法和系统，用于在电力用户中确定停电敏感用户，以向其提供更为优质的电力服务。为了实现上述目的，现提出的方案如下：一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法，包括步骤：对供电过程中的停电业务进行分析，得到多个停电敏感特征；提取每个所述停电敏感特征的特征数据；利用预设算法所述特征数据进行模型训练，得到停电敏感模型；利用所述停电敏感模型对电力用户进行计算，从中得到停电敏感用户。可选的，所述多个停电敏感特征包括用户停电响应行为特征、停电事件特征和用户特征。可选的，所述用户特征包括用户档案和用户用电特征。可选的，所述预设算法为层次分析算法或机器学习算法。一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定系统，包括：特征分析模块，用于对供电过程中的停电业务进行分析，得到多个停电敏感特征；数据提取模块，用于提取每个所述停电敏感特征的特征数据；模型训练模块，用于利用预设算法所述特征数据进行模型训练，得到停电敏感模型；用户计算模块，用于利用所述停电敏感模型对电力用户进行计算，从中得到停电敏感用户。可选的，所述多个停电敏感特征包括用户停电响应行为特征、停电事件特征和用户特征。可选的，所述用户特征包括用户档案和用户用电特征。可选的，所述预设算法为层次分析算法或机器学习算法。从上述的技术方案可以看出，本申请公开了一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法和系统，该方法和系统具体为对供电过程中的停电业务进行分析，得到多个停电敏感特征；提取每个停电敏感特征的特征数据；利用预设算法特征数据进行模型训练，得到停电敏感模型；利用停电敏感模型对电力用户进行计算，从中得到停电敏感用户。在电力企业通过上述方法和系统有效地从自己的电力用户中确定出停电敏感用户后，从而可对其提供更为优质的电力服务。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法的步骤流程图；图2为本申请实施例提供的一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定系统的结构框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。实施例一图1为本申请提供的一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法的步骤流程图。如图1所示，本实施例提供的停电敏感用户确定方法用于从电力企业的众多电力用户中确定出停电敏感用户，以便对其进行更为优质的服务，该确定方法具体包括步骤：S101：对供电过程中的停电业务进行分析。通过对停电业务中的具体分析，从中得到停电业务的多个停电敏感特征。这些停电敏感特征具体为用户停电响应行为特征、停电时间特征和用户特征。其中，用户特征具体包括用户档案和用户用电特征。用户档案为基本的用户档案信息，例如电压等级、合同容量、所属行业、居民/非居民、所属线路台区、城乡标志、计量方式、电源类型等。还包括电力公司对客户的等级划分，例如是否重要用户、是否保电用户等。数据项：电压等级、合同容量、所属行业、居民/非居民、所属线路台区、城乡标志、计量方式、电源类型、是否重要用户、是否保电用户，典型数据项包括下表中的内容：用户用电特征主要为用户的电量电费、最大负荷和负荷率、以及历史欠缴费信息，建议追溯至少完整一年的数据。用户用电数据：数据项：月电量、月电费用户负荷数据：数据项：月最大负荷，月平均负荷率典型数据项包括：另外，上述特征还可以包括历史停电明细数据，包括停电时间(起始终止时间)、停电范围、停电类型、停电原因、停电线段等。数据项：不同停电类型的月停电次数、月停电时长、月停电发生日占比、月停电时间段占比等典型数据项包括：用户停电响应行为特征指的是用户针对停电行为的咨询、投诉和建议等历史停电响应行为。用户针对用电的所有咨询、投诉、建议等行为数据。停电影响行为数据：数据项：月停电咨询次数、月停电投诉次数、月停电计划查询次数、月停电建议册数典型数据项包括：S102：提取每个停电敏感特征的特征数据。在分析出上述多个停电敏感特征后，对每个特征进行特征数据提取，具体为从每个特征的具体组成元素中将其量化指标进行提取，以便得到真实反映停电敏感特征的量化数据。特征数据提取主要方法如下：a)统计值，如平均值、方差、偏度、峰度；b)机器学习算法，如傅里叶变换、小波分析，利用这些获取用户日电量波动变化情况，从而获得内部的一些特征；c)模型融合，将多个机器学习算法获得的预测结果作为特征，成为新特征进入训练中。特征检验主要方法如下：a)分布检验，正态检验、卡方检验；b)特征降维，如利用主成分分析找出与电费关系紧密的属性，帮助更好预测下月电费时间；c)机器算法选择，如利用决策树进行特征重要性判断，实现特征选择。提取的特征数据作为输入开展机器学习，为提升迭代速度先选定样本数据开展特征数据提取工作，模型相对成熟后再扩展至全部数据进行特征数据提取。采集特征数据后需开展数据清洗与转换工作，通过缺失值处理、错误值修正、数据平滑、数据规范化等方法降低数据噪声，有利于节省模型训练时间，提升模型准确性。S103：利用预设算法对特征数据进行模型训练。通过预设算法和特征数据，经过相应的模型训练，从而得到停电敏感模型。这里的预设算法可以为层次分析算法或者机器学习算法。层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法，其特征在于，包括步骤：对供电过程中的停电业务进行分析，得到多个停电敏感特征；提取每个所述停电敏感特征的特征数据；利用预设算法所述特征数据进行模型训练，得到停电敏感模型；利用所述停电敏感模型对电力用户进行计算，从中得到停电敏感用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法，其特征在于，包括步骤：对供电过程中的停电业务进行分析，得到多个停电敏感特征；提取每个所述停电敏感特征的特征数据；利用预设算法所述特征数据进行模型训练，得到停电敏感模型；利用所述停电敏感模型对电力用户进行计算，从中得到停电敏感用户。2.如权利要求1所述的停电敏感用户确定方法，其特征在于，所述多个停电敏感特征包括用户停电响应行为特征、停电事件特征和用户特征。3.如权利要求2所述的停电敏感用户确定方法，其特征在于，所述用户特征包括用户档案和用户用电特征。4.如权利要求1所述的停电敏感用户确定方法，其特征在于，所述预设算法为层次分析算法或机器学习算法。5.一种基于停电敏感特性的停电敏感...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，匙光，宋伟，慕群，张士然，杨峰，刘刚，王骏，李平舟，章鹿华，王占东，高迪，王畅，刘扬，陈广宇，李孟兴，孙雷，王健，郭栋，王海燕，和娟，李莉，李明怡，孔庆泽，付钧波，李超，马健，郑秀秀，李晓婧，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司承德供电公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：河北,13