【技术实现步骤摘要】
电费缴纳预测模型训练系统和电费缴纳预测模型
[0001]本申请涉及电费管理
，特别是涉及一种电费缴纳预测模型训练系统和电费缴纳预测模型。
技术介绍
[0002]电力是国民经济发展中最重要的基础能源产业，电力行业对促进国民经济的发展和社会进步起到了重要作用。随着信息化的发展，电力企业推进使用自动化系统，以加强对电费回收、人力资源以及供电设备等方面的管理。其中，电费回收对于供电企业的财务稳定和可持续化发展起着重要作用，是反应供电企业经营管理水平的一项重要指标。
[0003]然而，电力行业的自动化电费回收装置、自动化电费催收装置、售电预警装置等支持电费回收的自动化系统无法获得良好的应用效果，造成目前仍然以人工催收作为主要电费回收方式的局面。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供电费缴纳预测模型训练系统和电费缴纳预测模型，能够解决当前电力行业中电费回收装置、自动化电费催收装置、售电预警装置等自动化系统无法获得良好的应用效果的问题。
[0005]本申请实施例第一方面提供一种电费缴纳预测模型训...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电费缴纳预测模型训练系统，其特征在于，所述系统包括：历史数据获取模块，用于获取每个用户电费缴纳的历史数据；其中，所述历史数据包括用户针对当前月份之前的多个月份中每个月份的缴费金额和缴费时间；数据扩展模块，用于对所述历史数据进行扩展，得到多维度样本数据；其中，所述多维度样本数据包括扩展数据和所述历史数据，所述扩展数据包括用户在所述多个月份中的电费缴纳金额一般值和电费缴纳金额极值，以及用户在所述多个月份中的电费缴纳时间一般值和电费缴纳时间极限值；训练模块，用于利用所述多维度样本数据对预设模型进行多次训练，得到电费缴纳预测模型，以利用所述电费缴纳预测模型对用户进行分类，并根据分类结果对用户进行缴费提醒操作。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：预测模块，用于将所述多维度样本数据输入所述预设模型，预测每个用户针对当前月份的预测数据；其中，所述预测数据包括第一预测缴纳电费和第一预测缴纳时间；第一实际数据获取模块，用于在部分用户实际针对当前月份进行电费缴纳后，获取所述部分用户中每个用户的第一实际数据；其中，所述第一实际数据包括用户针对当前月份的实际缴纳电费和实际缴纳时间；调整模块，用于在任意用户的第一实际数据与该用户针对当前月份的预测数据的相差程度大于预设阈值时，调整该用户对应的扩展数据；所述训练模块包括：第一训练子模块，用于利用经过扩展数据调整后的多维度样本数据对预设模型进行多次训练，得到电费缴纳预测模型。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：评分模块，用于将所述多维度样本数据输入用户评价模型，得到每个用户的电费缴纳历史评分；属性添加模块，用于将所述电费缴纳历史评分添加到所述多维度样本数据，得到具有评分维度的用于训练所述预设模型的训练数据。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：设置模块，用于根据不同月份与用电量的关联特征，设置时间切片；所述数据扩展模块包括：扩展子模块，用于在所述时间切片内，对所述历史数据进行扩展，得到多维度样本数据；其中，所述扩展数据包括用户在所述时间切片内的电费缴纳金额一般值和电费缴纳金额极值，以及用户在所述时间切片内的电费缴纳时间一般值和电费缴纳时间极值。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：提取模块，用于从所述历史数据中提取得到测试样本；其中，所述测试样本是用户针对当前月份之前的第一个月份的缴费金额和缴费时间，以及用户针对当前月份之前的第二个月份的缴费金额和缴费时间；测试模块，用于利用所述测试样本对所述电费缴纳预测模型进行测试，并根据测试结果对所述电费缴纳预测模型进行参数调整。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述测试模块包括：
输入子模块，用于将用户针...
【专利技术属性】
技术研发人员：王波，县泽宇，王宁，郭飞，罗英汉，侯小娥，张治民，路杰，蔡冰，罗杨，魏文婷，王亮，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司吴忠供电公司，
类型：发明
国别省市：
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