一种用于预测评价客户停电敏感度的方法技术

本发明专利技术提供了一种用于预测评价客户停电敏感度的方法,包括：数据清理及特征选择、标注数据确定敏感度、模型训练、预测、重新特征选择、结果输出及划分敏感级别。本方法可以实现预测评价客户停电敏感度，根据敏感度级别的不同，使用不同的停电策略，为后期的供电分类管理提供基础依据，具有预测评价结果准确以及适用性好的特点。用性好的特点。用性好的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种用于预测评价客户停电敏感度的方法


[0001]本专利技术属于智能供电领域，尤其是涉及一种用于预测评价客户停电敏感度的方法。

技术介绍

[0002]配电网供电的可靠性对企业生产和社会稳定产生重大的影响，在保证供电服务质量同时，又能保证供电的效率和日常的运维，是电网企业一直努力的方向。在现有技术条件下，供电企业对辖区内客户的停电敏感度没有准确的区分，实现统一标准的停电策略管理，但在实际上，不同的客户对停电的容忍程度是不同的，存在无法对不同停电容忍程度的客户区别服务的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种用于预测评价客户停电敏感度的方法，可以实现预测评价客户停电敏感度，根据敏感度级别的不同，使用不同的停电策略，为后期的供电分类管理提供基础依据，具有预测评价结果准确以及适用性好的特点。
[0004]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0005]一种用于预测评价客户停电敏感度的方法，包括：
[0006]步骤1：数据清理及特征选择：在电力数据中选取与停电敏感度相关的数据作为敏感度特征；电力数据包括：用户基本信息、用户用电信息、停单时间信息及停电台区信息；
[0007]步骤2：标注数据确定敏感度：根据客户的反馈结果以及业务人员经验，对筛选出的敏感度特征标注相应的敏感度；
[0008]步骤3：模型训练：把步骤2中得到的数据作为训练数据，进行随机森林算法模型训练，得到相应的随机森林算法模型；
[0009]步骤4：预测：对训练后的随机森林模型预测准确率是否达标进行判断；
[0010]步骤5：重新特征选择：如果随机森林模型准确率未达标，则重新返回步骤1进行特征选择；
[0011]步骤6：结果输出：将预停电电力数据输入随机森林模型，输出相应的敏感度；
[0012]步骤7：划分敏感级别：对得到的预停电电力数据敏感度对应划分到不同的敏感级别，每一种敏感级别设置不同的停电策略。
[0013]进一步的，在步骤1中：用户基本信息包括：用户基础信息、用户用电负荷类型信息、用户用电所属产业信息、用户年龄信息、用户城乡类型信息、用户重要性程度信息、用户信用信息及用户价值信息。
[0014]进一步的，在步骤1中：用户用电信息包括：用户用电行业类型信息、用户用电电压类型信息以及用户用电容量信息。
[0015]进一步的，在步骤1中：停单时间信息包括：停电时长信息、停电时段信息、停电月初月末信息、停电季节信息、开始停电时间信息、复电时间信息及停电日类型信息。
[0016]进一步的，在步骤1中：停电台区信息包括台区近期停电信息。
[0017]相对于现有技术，本专利技术所述的一种用于预测评价客户停电敏感度的方法，具有以下优势：
[0018]本专利技术所述的一种用于预测评价客户停电敏感度的方法，可以实现预测评价客户停电敏感度，根据敏感度级别的不同，使用不同的停电策略，为后期的供电分类管理提供基础依据，具有预测评价结果准确以及适用性好的特点。
附图说明
[0019]构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0020]在附图中：
[0021]图1为本专利技术实施例所述的一种用于预测评价客户停电敏感度的方法流程示意图。
具体实施方式
[0022]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0023]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0024]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0025]下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。
[0026]如图1所示，一种用于预测评价客户停电敏感度的方法，包括：
[0027]步骤1：数据清理及特征选择：在电力数据中选取与停电敏感度相关的数据作为敏感度特征；电力数据包括：用户基本信息、用户用电信息、停单时间信息及停电台区信息；
[0028]步骤2：标注数据确定敏感度：根据客户的反馈结果以及业务人员经验，对筛选出的敏感度特征标注相应的敏感度；
[0029]步骤3：模型训练：把步骤2中得到的数据作为训练数据，进行随机森林算法模型训练，得到相应的随机森林算法模型；
[0030]步骤4：预测：对训练后的随机森林模型预测准确率是否达标进行判断；
[0031]步骤5：重新特征选择：如果随机森林模型准确率未达标，则重新返回步骤1进行特征选择；
[0032]步骤6：结果输出：将预停电电力数据输入随机森林模型，输出相应的敏感度；
[0033]步骤7：划分敏感级别：对得到的预停电电力数据敏感度对应划分到不同的敏感级别，每一种敏感级别设置不同的停电策略。
[0034]在本实施例中，不同的停电策略可以是：随时执行、谨慎执行以及不可执行。
[0035]如图1所示，在步骤1中：用户基本信息包括：用户基础信息、用户用电负荷类型信息、用户用电所属产业信息、用户年龄信息、用户城乡类型信息、用户重要性程度信息、用户信用信息及用户价值信息。
[0036]如图1所示，在步骤1中：用户用电信息包括：用户用电行业类型信息、用户用电电压类型信息以及用户用电容量信息。
[0037]如图1所示，在步骤1中：停单时间信息包括：停电时长信息、停电时段信息、停电月初月末信息、停电季节信息、开始停电时间信息、复电时间信息及停电日类型信息。停电台区信息包括台区近期停电信息。
[0038]在本实施例中：信息类型与对应可以包含内容如下：
[0039][0040]以上所述仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于预测评价客户停电敏感度的方法，其特征在于：包括：步骤1：数据清理及特征选择：在电力数据中选取与停电敏感度相关的数据作为敏感度特征；电力数据包括：用户基本信息、用户用电信息、停单时间信息及停电台区信息；步骤2：标注数据确定敏感度：根据客户的反馈结果以及业务人员经验，对筛选出的敏感度特征标注相应的敏感度；步骤3：模型训练：把步骤2中得到的数据作为训练数据，进行随机森林算法模型训练，得到相应的随机森林算法模型；步骤4：预测：对训练后的随机森林模型预测准确率是否达标进行判断；步骤5：重新特征选择：如果随机森林模型准确率未达标，则重新返回步骤1进行特征选择；步骤6：结果输出：将预停电电力数据输入随机森林模型，输出相应的敏感度；步骤7：划分敏感级别：对得到的预停电电力数据敏感度对应划分到不同的敏感级别，每一种敏感级别设置不同的停电策略。2....

【专利技术属性】
技术研发人员：朱蕊倩，丁嘉涵，魏骁雄，陈博，陈奕汝，钟震远，吴华华，郑翔，余剑锋，陈云飞，张小聪，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：