一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法技术

本发明专利技术涉及一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，包括以下步骤：通过电网采集平台收集若干组原始数据，每组原始数据包括用户类别、历史停电频次、历史停电时长和用户历史诉求数据；基于历史停电频次计算停电频次特征值，基于历史停电时长计算停电时长特征值，基于历史诉求数据计算诉求特征值；为每组原始数据添加停电感知系数标签，所述停电感知系数标签用于表征用户对配网停电的敏感程度；根据上述数据生成训练样本集；将训练样本集划分为训练集和验证集，通过机器学习进行训练，得到训练好的停电感知系数预测模型；通过停电感知系数预测模型预测未来用户的停电感知系数，根据停电感知系数制定用户的服务策略。根据停电感知系数制定用户的服务策略。根据停电感知系数制定用户的服务策略。

【技术实现步骤摘要】
一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法


[0001]本专利技术涉及一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，属于配网调控


技术介绍

[0002]随着供电可靠性不断提高，用户对停电要求也逐渐提升；不同的用户对不同程度的停电具有不同的敏感度，对于停电敏感度高的用户，需要针对性的进行安抚和引导的服务，对于停电敏感度低的用户，也应制定相应的策略；
[0003]传统的配网服务没有根据用户特征进行相应的分类，无法了解哪些用户属于停电敏感度高的用户，哪些用户属于停电敏感度低的用户，无法制定针对性的服务策略；
[0004]因此，针对用户日益增长的停电服务需求，为加强满意的用户停电感知，进一步优化完善停电管理模式，有必要建立以用户停电感知为核心的服务策略制定方案。

技术实现思路

[0005]为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，基于历史数据进行机器学习，训练停电感知系数预测模型，用以预测表征用户对停电敏感的停电感知系数，根据不同的停电感知系数制定不同的服务策略，降低用户的投诉风险。
[0006]本专利技术的技术方案如下：
[0007]一方面，本专利技术提供一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，包括以下步骤：
[0008]通过电网采集平台收集若干组原始数据，每组原始数据包括用户类别、历史停电频次、历史停电时长和用户历史诉求数据；
[0009]基于历史停电频次计算停电频次特征值，基于历史停电时长计算停电时长特征值，基于历史诉求数据计算诉求特征值；
[0010]为每组原始数据添加停电感知系数标签，所述停电感知系数标签用于表征用户对配网停电的敏感程度；
[0011]将每组原始数据的用户类别、停电频次特征值、停电时长特征值、诉求特征值以及停电感知系数标签作为训练样本，得到训练样本集；
[0012]将训练样本集划分为训练集和验证集，通过机器学习进行训练，得到训练好的停电感知系数预测模型；
[0013]通过停电感知系数预测模型预测未来用户的停电感知系数，根据停电感知系数制定用户的服务策略。
[0014]作为优选实施方式，在所述通过机器学习进行训练的步骤中，具体采用决策树进行机器学习，具体为：
[0015]判断用户为敏感用户或不敏感用户；
[0016]若用户为敏感用户，则令J(t)≤Ja≤J(t
‑
1)；
[0017]其中，Ja为预测的停电感知系数，J(t)为设定的用户忍耐上限值，J(t
‑
1)为设定的用户忍耐下限值；
[0018]若用户为不敏感用户，则令
[0019]其中，n为用户数量，Ja为预测的停电感知系数，且Ja等于用户的满意情绪相似度，h(x
i
)为预测的用户情绪集合，Y
i
为用户情绪类型。
[0020]作为优选实施方式，所述判断用户为敏感用户或不敏感用户的步骤具体为：
[0021]采用Bootstrap策略，有放回地随机抽取n1个用户，n1＜n；
[0022]分别对n1个用户构建决策分类树，从原始的d个用户特征中随机选取d
try
个特征，用户特征包括用户类别、停电频次特征值、停电时长特征值以及诉求特征值；
[0023]根据Fisher比计算方法，按比例选取具有代表性的用户特征构造特征子空间；
[0024]基于构造的特征子空间，最大限度的让每棵树进行分裂生长，直到n1棵树组成的随机森林模型全部训练完成；
[0025]针对输入的数据，由n1棵树生成用户是否属于敏感用户的n1个判断，采用投票机制，取票数最高的类别作为用户的最终类别；若该类别为敏感用户类别，则判断该用户为敏感用户，反之则为不敏感用户。
[0026]作为优选实施方式，当用户为敏感用户时，用Fisher比根据用户特征计算多个该用户的停电感知系数预测值，根据停电感知系数预测值进行从大到小排序；
[0027]以停电感知系数预测值的均值为界,将特征空间划分为两个特征子空间；最后在划分好的特征子空间中按比例随机选择特征作为该用户的停电感知系数。
[0028]作为优选实施方式，所述根据停电感知系数制定用户的服务策略的步骤具体为：
[0029]制定若干针对不同停电敏感度用户的服务策略；
[0030]划分若干个停电感知系数区间，各停电感知系数区间分别对应各服务策略；
[0031]判断用户的停电感知系数属于何停电感知系数区间，并提供该停电感知系数区间对应的服务策略。
[0032]作为优选实施方式，所述基于历史停电频次计算停电频次特征值的步骤具体为：
[0033]设定一时间周期，获取时间周期内时段间内的停电次数，通过停电次数除以时段的时长，得到各时段的停电频次，取各时段汇总停电频次最高值为停电频次特征值。
[0034]作为优选实施方式，所述基于历史停电时长计算停电时长特征值的步骤具体为：
[0035]根据用户的用电习惯，将用户用电时段分为峰时段和谷时段；
[0036]分别对峰时段和谷时段设定权重；
[0037]以表计停上电时间得到停电时长，将停电时长乘以对应权重得到停电时长特征值。
[0038]作为优选实施方式，所述基于历史诉求数据计算诉求特征值的步骤具体为：
[0039]设定一时间周期，获取时间周期内用户的诉求类别，分别设定各诉求类别的权重；
[0040]获取各诉求类别的诉求次数，将对应诉求类别的诉求次数乘以对应权重后再进行累和，得到诉求特征值。
[0041]另一方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可
在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术任一实施例所述的基于停电感知系数的配网服务策略制定方法。
[0042]再一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任一实施例所述的基于停电感知系数的配网服务策略制定方法。
[0043]本专利技术具有如下有益效果：
[0044]1、本专利技术一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，基于历史数据进行机器学习，训练停电感知系数预测模型，用以预测表征用户对停电敏感的停电感知系数，对用户针对停电事件的敏感度高低进行测算，从而得出是否会引发用户投诉的风险系数，根据不同的停电感知系数制定不同的服务策略，降低用户的投诉风险。
[0045]2、本专利技术一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，通过决策树的方法进行停电感知系数的预测，相较于人工总结的方式具有客观性，可靠性和精准性。
附图说明
[0046]图1为本专利技术实施例的流程图。
具体实施方式
[0047]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，其特征在于，包括以下步骤：通过电网采集平台收集若干组原始数据，每组原始数据包括用户类别、历史停电频次、历史停电时长和用户历史诉求数据；基于历史停电频次计算停电频次特征值，基于历史停电时长计算停电时长特征值，基于历史诉求数据计算诉求特征值；为每组原始数据添加停电感知系数标签，所述停电感知系数标签用于表征用户对配网停电的敏感程度；将每组原始数据的用户类别、停电频次特征值、停电时长特征值、诉求特征值以及停电感知系数标签作为训练样本，得到训练样本集；将训练样本集划分为训练集和验证集，通过机器学习进行训练，得到训练好的停电感知系数预测模型；通过停电感知系数预测模型预测未来用户的停电感知系数，根据停电感知系数制定用户的服务策略。2.根据权利要求1所述的一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，其特征在于，在所述通过机器学习进行训练的步骤中，具体采用决策树进行机器学习，具体为：判断用户为敏感用户或不敏感用户；若用户为敏感用户，则令J(t)≤Ja≤J(t
‑
1)；其中，Ja为预测的停电感知系数，J(t)为设定的用户忍耐上限值，J(t
‑
1)为设定的用户忍耐下限值；若用户为不敏感用户，则令其中，n为用户数量，Ja为预测的停电感知系数，且Ja等于用户的满意情绪相似度，h(x
i
)为预测的用户情绪集合，Y
i
为用户情绪类型。3.根据权利要求2所述的一种基于停电感知系数的配网服务策略制定方法，其特征在于，所述判断用户为敏感用户或不敏感用户的步骤具体为：采用Bootstrap策略，有放回地随机抽取n1个用户，n1＜n；分别对n1个用户构建决策分类树，从原始的d个用户特征中随机选取d
try
个特征，用户特征包括用户类别、停电频次特征值、停电时长特征值以及诉求特征值；根据Fisher比计算方法，按比例选取具有代表性的用户特征构造特征子空间；基于构造的特征子空间，最大限度的让每棵树进行分裂生长，直到n1棵树组成的随机森林模型全部训练完成；针对输入的数据，由n1棵树生成用户是否属于敏感用户的n1个判断，采用投票机制，取票数最高的类别作为用户的最终类别；若该类别为敏感用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建平，李岩，邱小燕，郑旺华，林升华，郑林，张锦旺，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司国网福建省电力有限公司龙岩供电公司，
类型：发明
国别省市：