基于层次化数据包络分析的电力优质客户数据挖掘方法技术

技术编号:10891325 阅读:127 留言:0更新日期:2015-01-08 20:05
本发明专利技术公开了一种基于层次化数据包络分析的电力优质客户数据挖掘方法,方法基于层次分析法和数据包络分析法,构建电力优质客户综合评价模型。模型具有三个层次,第一层为目标层,根据电网公司的需求评价出最优质的电力客户;第二层为准则层,从电网经济平稳运行的角度来设定各项准则,各准则分别为经济性、可靠性、贡献率;第三层为指标层,从电力用户自身的负荷性质等角度出发设定各项指标,各指标分别为购电量、用电规模、负荷波动水平,平均负荷率、电费回收率、购电增长量、负荷曲线相似系数;本发明专利技术根据电网公司的需求,设定不同的准则层、指标层、以及各权重系数来进行电力优质客户的筛选,对于电网的运行以及政策的制定有重要的意义。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种,方法基于层次分析法和数据包络分析法,构建电力优质客户综合评价模型。模型具有三个层次,第一层为目标层,根据电网公司的需求评价出最优质的电力客户;第二层为准则层,从电网经济平稳运行的角度来设定各项准则,各准则分别为经济性、可靠性、贡献率;第三层为指标层,从电力用户自身的负荷性质等角度出发设定各项指标,各指标分别为购电量、用电规模、负荷波动水平,平均负荷率、电费回收率、购电增长量、负荷曲线相似系数;本专利技术根据电网公司的需求,设定不同的准则层、指标层、以及各权重系数来进行电力优质客户的筛选,对于电网的运行以及政策的制定有重要的意义。【专利说明】
本专利技术涉及电力系统领域,具体涉及一种基于层次化数据包络分析的电力优质客 户数据挖掘方法。
技术介绍
随着中国电力市场化的发展,市场的多元化加剧了市场的竞争,以客户为中心、以 服务为目的的集约型经营管理模式对客户关系管理需求日趋复杂,优质客户的评价指标体 系涉及到很多因素,以及指标之间的独立与互补性,加剧了最优目标评价的有效性和客观 性,伴随着电力各种信息测量手段的智能化和规模的日趋增长,有效的挖掘电力大数据的 量测信息,量化个人优质客户提高营销经营效益急需提上议程。 目前针对电力客户的数据挖掘多集中在信用度分析角度。但实际上,一方面信用 度仅是电力客户众多属性中的一类,用户用电水平,用电是否稳定,是否具有发展潜力等也 是影响企业利润的重要指标。另一方面,信用度评价需获取的数据多来源于企业内部,从商 业保密角度来看,获取这些数据十分不易,因此基于此类数据建立的分析模型利用效率较 低。如何充分利用现有资源、定量比较电力客户多方面属性的不同带来的综合效应,通过数 据挖掘识别优质客户,成为电力营销决策的困难之一。 层次化数据包络分析法的出现,为解决电力优质客户的评价问题,提供了可能性 的基础。 总而言之,目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题是:如何挖掘电力 优质客户数据。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了解决上述问题,提供一种基于层次化数据包络分析的电力 优质客户数据挖掘方法。 为了实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案: -种,包括如下步骤: 步骤(1):数据的提取与挖掘; ①提取电力用户实际负荷数据,以年为单位提取电力用户历史负荷数据; ②根据提取到的历史负荷数据,计算与电力用户优质客户评价相关的各项经济 性、可靠性和贡献率指标,以充分的挖掘电力用户的负荷特性,为优质客户的评价提供基础 数据; 步骤(2):输入数据;根据电网公司经济性和可靠性的运行需求,建立电力客户数 据挖掘的层次结构模型,所述层次结构模型包括目标层、准则层和指标层; 所述目标层为第一层,即根据电网公司的需求评价出最优质的电力客户; 所述准则层为第二层,从电网经济平稳运行的角度来设定各项准则,各准则分别 为经济性、可靠性和贡献率; 所述指标层为第三层,从电力客户用电规模的大小、负荷的波动水平和负荷形状 曲线自身的负荷性质角度出发设定各项指标; 步骤(3):在层次结构模型的目标层对客户数据进行分析:根据电网公司的经济 性和可靠性的运营需求,设定层次化分析过程中的目标层; 步骤(4):根据目标层的需求,在考虑电网平稳运行的前提下,设定层次结构模型 的准则层的各项准则;利用层次化分析法ΑΗΡ根据准则层的各项准则做出判断矩阵,根据 判断矩阵得到评估准则权重;所述评估准则权重是指准则层经济性、可靠性和贡献率各准 则之间的相对权重; 步骤(5):在层次结构模型的指标层,根据电力客户的历史负荷数据,计算电力客 户与电网运行经济性、可靠性和贡献率相关的各项指标,利用数据包络分析法DEA实现多 指标投入和多指标产出对不同决策单元的有效性评价;针对指标层的多指标建立数据包络 分析模型,得出最优效率指数; 步骤¢):在评估准则权重和最优效率指数的基础上,通过计算得到评估方案综 合权值,根据评估方案综合权值从大到小对电力客户进行排序,即得到评估方案综合排 序; 步骤(7):筛选出电力优质客户:筛选出大于等于设定阈值的评估方案综合权值 所对应的电力客户,即为电力优质客户。 所述步骤(2)的指标层中设定的各项指标包括购电量、用电规模、负荷波动水平, 平均负荷率、电费回收率、购电增长量和负荷曲线相似系数。 所述步骤(3)的目标层即为通过电网运行以经济性最大化、可靠性最佳、用户盈 利能力强、用电规模大和忠诚度高评价信息; 所述步骤⑷的电网平稳运行是指电网的负荷波动较小,电力负荷长时间稳定在 一个常值附近,电力负荷不存在骤升或者骤降等大幅度变化的情况。 所述步骤⑷的判断矩阵为准则层各项准则间的相对权重矩阵;判断矩阵根据电 网公司运行经验来人为设定各项准则不同的权重; 所述步骤(4)中的判断矩阵如下: 经济性可靠性贡献率 【权利要求】1. 一种,其特征是,包括如下 步骤: 步骤(1):数据的提取与挖掘; ① 提取电力用户实际负荷数据,以年为单位提取电力用户历史负荷数据; ② 根据提取到的历史负荷数据,计算与电力用户优质客户评价相关的各项经济性、 可靠性和贡献率指标,以充分的挖掘电力用户的负荷特性,为优质客户的评价提供基础数 据; 步骤(2):输入数据;根据电网公司经济性和可靠性的运行需求,建立电力客户数据挖 掘的层次结构模型,所述层次结构模型包括目标层、准则层和指标层; 所述目标层为第一层,即根据电网公司的需求评价出最优质的电力客户; 所述准则层为第二层,从电网经济平稳运行的角度来设定各项准则,各准则分别为经 济性、可靠性和贡献率; 所述指标层为第三层,从电力客户用电规模的大小、负荷的波动水平和负荷形状曲线 自身的负荷性质角度出发设定各项指标; 步骤(3):在层次结构模型的目标层对客户数据进行分析:根据电网公司的经济性和 可靠性的运营需求,设定层次化分析过程中的目标层; 步骤(4):根据目标层的需求,在考虑电网平稳运行的前提下,设定层次结构模型的准 则层的各项准则;利用层次化分析法AHP根据准则层的各项准则做出判断矩阵,根据判断 矩阵得到评估准则权重;所述评估准则权重是指准则层经济性、可靠性和贡献率各准则之 间的相对权重; 步骤(5):在层次结构模型的指标层,根据电力客户的历史负荷数据,计算电力客户与 电网运行经济性、可靠性和贡献率相关的各项指标,利用数据包络分析法DEA实现多指标 投入和多指标产出对不同决策单元的有效性评价;针对指标层的多指标建立数据包络分析 模型,得出最优效率指数; 步骤¢):在评估准则权重和最优效率指数的基础上,通过计算得到评估方案综合权 值,根据评估方案综合权值从大到小对电力客户进行排序,即得到评估方案综合排序; 步骤(7):筛选出电力优质客户:筛选出大于等于设定阈值的评估方案综合权值所对 应的电力客户,即为电力优质客户。2. 如权利要求1所述的一种, 其特征是,所述步骤(2)的指标层中设定的各项指标包括购电量、用电规模、负荷波动水 平,平均负荷率、电费回收率、购电增长量和负荷曲线相似系数。3. 如权利要求1所述本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于层次化数据包络分析的电力优质客户数据挖掘方法,其特征是,包括如下步骤:步骤(1):数据的提取与挖掘;①提取电力用户实际负荷数据,以年为单位提取电力用户历史负荷数据;②根据提取到的历史负荷数据,计算与电力用户优质客户评价相关的各项经济性、可靠性和贡献率指标,以充分的挖掘电力用户的负荷特性,为优质客户的评价提供基础数据;步骤(2):输入数据;根据电网公司经济性和可靠性的运行需求,建立电力客户数据挖掘的层次结构模型,所述层次结构模型包括目标层、准则层和指标层;所述目标层为第一层,即根据电网公司的需求评价出最优质的电力客户;所述准则层为第二层,从电网经济平稳运行的角度来设定各项准则,各准则分别为经济性、可靠性和贡献率;所述指标层为第三层,从电力客户用电规模的大小、负荷的波动水平和负荷形状曲线自身的负荷性质角度出发设定各项指标;步骤(3):在层次结构模型的目标层对客户数据进行分析:根据电网公司的经济性和可靠性的运营需求,设定层次化分析过程中的目标层;步骤(4):根据目标层的需求,在考虑电网平稳运行的前提下,设定层次结构模型的准则层的各项准则;利用层次化分析法AHP根据准则层的各项准则做出判断矩阵,根据判断矩阵得到评估准则权重;所述评估准则权重是指准则层经济性、可靠性和贡献率各准则之间的相对权重;步骤(5):在层次结构模型的指标层,根据电力客户的历史负荷数据,计算电力客户与电网运行经济性、可靠性和贡献率相关的各项指标,利用数据包络分析法DEA实现多指标投入和多指标产出对不同决策单元的有效性评价;针对指标层的多指标建立数据包络分析模型,得出最优效率指数;步骤(6):在评估准则权重和最优效率指数的基础上,通过计算得到评估方案综合权值,根据评估方案综合权值从大到小对电力客户进行排序,即得到评估方案综合排序;步骤(7):筛选出电力优质客户:筛选出大于等于设定阈值的评估方案综合权值所对应的电力客户,即为电力优质客户。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:程婷婷张海静杜颖陈云龙荣以平李军田孟巍
申请(专利权)人:国家电网公司国网山东省电力公司电力科学研究院
类型:发明
国别省市:山东;37

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