一种用电区域抢修规划方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用电区域抢修规划方法、装置、设备和介质，方法包括通过获取多个用电区别分别对应的天气预测数据，再分别对所获取到天气预测数据进行数据预处理，以得到各个天气预测数据分别对应的预测天气特征数据，将其输入至预设的目标投诉预测模型，从而确定各个用电区域在不同的天气预测数据下的预测投诉数量，最后按照预测投诉数量对各个用电区域进行抢修优先级排序，得到抢修规划结果。从而解决灵活准确地实现对用电投诉工单数量的多天预测，不便于对各个用电区域的抢修规划的技术问题，基于天气预测数据对用电投诉工单的数量进行预测，以快速准确地确定各个用电区域的抢修顺序。修顺序。修顺序。

【技术实现步骤摘要】
一种用电区域抢修规划方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及抢修规划
，尤其涉及一种用电区域抢修规划方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]随着社会对供电可靠性以及供电服务要求的提高，人们对于日常的停电、低电压等影响日常用电质量的反馈越来越多，如何提高客户满意度，减少投诉，已成为供电企业重要的研究课题之一。为了减少用户的用电投诉工单数量，可以从预测用户投诉行为入手，通过数据挖掘模型实现对用电投诉工单数量趋势进行预测，分析潜在投诉的原因，以便于对各个用电区域的抢修进行高效规划，及时对用电客户的诉求做出应对。
[0003]而目前主流的用电投诉工单数量预测技术手段大多基于机器学习算法，例如基于随机森林算法(Random Forest)、支持向量机(Support vector machine,SVM)的投诉预测、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的回归预测模型或时间序列预测模型，当前研究的包含数据预处理、特征变量处理、在用电特征与用电投诉工单数量之间建立机器学习模型等步骤。
[0004]当上述方法由于用电投诉工单数量与天气条件、低压跳闸故障、用电负荷趋势等多种因素有着密切的关系，随机性较强，传统的预测方法受限于特征变量的选取，主要是集中在短期的用电投诉工单数量确定分析，难以灵活准确地实现对用电投诉工单数量的多天预测，不便于对各个用电区域的抢修规划。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种用电区域抢修规划方法、装置、设备和介质，解决了传统的预测方法受限于特征变量的选取，主要是集中在短期的用电投诉工单数量确定分析，难以灵活准确地实现对用电投诉工单数量的多天预测，不便于对各个用电区域的抢修规划。
[0006]本专利技术第一方面提供的一种用电区域抢修规划方法，包括：
[0007]获取多个预设的用电区域分别对应的天气预测数据；
[0008]对所述天气预测数据进行数据预处理，得到预测天气特征数据；
[0009]将所述预测天气特征数据输入至预设的目标投诉预测模型，得到各个所述用电区域分别对应的预测投诉数量；
[0010]按照所述预测投诉数量对各所述用电区域进行抢修优先级排序，生成抢修规划结果。
[0011]可选地，所述方法还包括：
[0012]从多个所述用电区域分别获取历史用电数据；
[0013]对各个所述历史用电数据分别进行数据筛选，得到多组历史特征数据；
[0014]采用多组所述历史特征数据对预设的初始投诉预测模型进行训练，得到目标投诉预测模型。
[0015]可选地，所述对所述天气预测数据进行数据预处理，得到预测天气特征数据的步骤，包括：
[0016]按照预设的编码转换规则对所述天气预测数据进行编码转换，生成中间天气数据；
[0017]采用预设的延迟时间窗对所述中间天气数据进行数据划分，得到对应的延迟特征；
[0018]采用预设的滚动时间窗对所述中间天气数据进行数据划分，得到对应的滚动特征；
[0019]按时间顺序排列所述延迟特征和所述滚动特征，得到预测天气特征数据。
[0020]可选地，所述采用多组所述历史特征数据对预设的初始投诉预测模型进行训练，得到目标投诉预测模型的步骤，包括：
[0021]按照时间序列滑窗对多组所述历史特征数据进行划分，得到训练数据和测试数据；
[0022]采用所述训练数据训练所述初始投诉预测模型，得到中间投诉预测模型；
[0023]将所述测试数据依次输入至所述中间投诉预测模型，得到多个预测数量结果；
[0024]根据所述预测数量结果与所述实际数量结果，确定所述中间投诉预测模型的均方根误差；
[0025]若所述均方根误差小于或等于预设的误差阈值，将当前时刻的所述中间投诉预测模型确定为目标投诉预测模型；
[0026]若所述均方根误差大于所述误差阈值，按照预设的调整梯度调整所述中间投诉预测模型的模型参数，跳转执行所述将所述测试数据依次输入至所述中间投诉预测模型，得到多个预测数量结果的步骤。
[0027]可选地，在所述采用所述训练数据训练所述初始投诉预测模型，得到中间投诉预测模型的步骤之后，还包括：
[0028]解析所述中间投诉预测模型，确定每个所述训练数据的属性划分次数；
[0029]按照所述属性划分次数从低至高删除预设数量的训练数据；
[0030]将剩余的训练数据确定为新的训练数据。
[0031]可选地，所述将所述预测天气特征数据输入至预设的目标投诉预测模型，得到各个所述用电区域分别对应的预测投诉数量的步骤，包括：
[0032]将所述预测天气特征数据输入至预设的目标投诉预测模型；所述目标投诉预测模型包括顺序排列的多层决策层；
[0033]依次通过各层所述决策层分别对所述预测天气特征数据进行属性划分，直至达到最后一层决策层；
[0034]将所述最后一层决策层对应的预测投诉数量确定所述预测天气特征数据对应用电区域的预测投诉数量。
[0035]可选地，所述按照所述预测投诉数量对各所述用电区域进行抢修优先级排序，生成抢修规划结果的步骤，包括：
[0036]按照所述预测投诉数量分别设置各个所述用电区域对应的抢修优先级；
[0037]按照所述抢修优先级从高至低对各个所述用电区域进行排序，得到抢修规划结
果。
[0038]本专利技术第二方面提供了一种用电区域抢修规划装置，包括：
[0039]数据获取模块，用于获取多个预设的用电区域分别对应的天气预测数据；
[0040]数据预处理模块，用于对所述天气预测数据进行数据预处理，得到预测天气特征数据；
[0041]投诉数量预测模块，用于将所述预测天气特征数据输入至预设的目标投诉预测模型，得到各个所述用电区域分别对应的预测投诉数量；
[0042]抢修优先级排序模块，用于按照所述预测投诉数量对各所述用电区域进行抢修优先级排序，生成抢修规划结果。
[0043]本专利技术第三方面提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如本专利技术第一方面任一项所述的用电区域抢修规划方法的步骤。
[0044]本专利技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如本专利技术第一方面任一项所述的用电区域抢修规划方法。
[0045]从以上技术方案可以看出，本专利技术具有以下优点：
[0046]本专利技术通过获取多个用电区别分别对应的天气预测数据，再分别对所获取到天气预测数据进行数据预处理，以得到各个天气预测数据分别对应的预测天气特征数据，将其输入至预设的目标投诉预测模型，从而确定各个用电区域在不同的天气预测数据下的预测投诉数量，最后按照预测投诉数量对各个用电区域进行抢修优先级排序，得到抢修规划结果。从而解决灵活准确地实现对用电投诉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用电区域抢修规划方法，其特征在于，包括：获取多个预设的用电区域分别对应的天气预测数据；对所述天气预测数据进行数据预处理，得到预测天气特征数据；将所述预测天气特征数据输入至预设的目标投诉预测模型，得到各个所述用电区域分别对应的预测投诉数量；按照所述预测投诉数量对各所述用电区域进行抢修优先级排序，生成抢修规划结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从多个所述用电区域分别获取历史用电数据；对各个所述历史用电数据分别进行数据筛选，得到多组历史特征数据；采用多组所述历史特征数据对预设的初始投诉预测模型进行训练，得到目标投诉预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述天气预测数据进行数据预处理，得到预测天气特征数据的步骤，包括：按照预设的编码转换规则对所述天气预测数据进行编码转换，生成中间天气数据；采用预设的延迟时间窗对所述中间天气数据进行数据划分，得到对应的延迟特征；采用预设的滚动时间窗对所述中间天气数据进行数据划分，得到对应的滚动特征；按时间顺序排列所述延迟特征和所述滚动特征，得到预测天气特征数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用多组所述历史特征数据对预设的初始投诉预测模型进行训练，得到目标投诉预测模型的步骤，包括：按照时间序列滑窗对多组所述历史特征数据进行划分，得到训练数据和测试数据；采用所述训练数据训练所述初始投诉预测模型，得到中间投诉预测模型；将所述测试数据依次输入至所述中间投诉预测模型，得到多个预测数量结果；根据所述预测数量结果与所述实际数量结果，确定所述中间投诉预测模型的均方根误差；若所述均方根误差小于或等于预设的误差阈值，将当前时刻的所述中间投诉预测模型确定为目标投诉预测模型；若所述均方根误差大于所述误差阈值，按照预设的调整梯度调整所述中间投诉预测模型的模型参数，跳转执行所述将所述测试数据依次输入至所述中间投诉预测模型，得到多个预测数量结果的步骤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述采用所述训练数据训练所述初始投诉预测模型，...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪海生，刘哲，王伟超，熊俊，童锐，陈泽涛，赵晨，魏艳霞，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：