【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多因素客户需求预测方法，属于数据分析。
技术介绍
1、当前电网行业面临着需求波动大、供电可靠性要求高的挑战。随着可再生能源的增加以及电动汽车的普及，电网需求预测变得更加复杂和不确定。这要求电网运营商能够准确预测未来的电力需求，以优化资源分配、保障供电稳定性和降低运营成本。
2、传统的需求预测方法在处理复杂、多变的市场条件和消费者行为时往往能力有限。此外，它们难以有效整合和分析来自多个源的大量数据，如气候变化、社会经济发展、用户行为模式等。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：多因素客户需求预测方法，以克服现有技术的不足。
2、本专利技术的技术方案为：多因素客户需求预测方法，所述方法包括以下步骤：
3、s01、收集历史电力需求数据、天气数据、经济指标、社会活动数据和用户行为数据；
4、s02、从收集的数据中选择与电力需求高度相关的特征数据；
5、s03、将收集的数据输入神经网络训练预测模型；
6、s04、使用训练好的模型对电力需求进行预测。
7、进一步地，所述天气数据包括温度、湿度、风速、降雨量和季节。
8、进一步地，所述经济指标包括gdp和工业产值。
9、进一步地，所述社会活动数据包括节假日和大型活动。
10、进一步地，所述用户行为数据包括电力消费习惯。
11、进一步地，所述s02中选择与电力需求高度相关的特征数据的方法为皮尔
12、进一步地，所述步骤s03还包括，使用网格搜索来优化模型性能。
13、进一步地，所述步骤s04还包括，采用决定系数指标来评估模型的预测性能。
14、本专利技术的有益效果是：与现有技术相比，
15、1） 本专利技术通过综合收集历史电力需求数据、天气数据、经济指标、社会活动数据和用户行为数据，该方法提供了一个更全面的数据视角，使预测更具有全局性和准确性；
16、2） 本专利技术通过采用皮尔逊系数法精选出与电力需求高度相关的特征数据，进一步提高了数据分析的针对性和效率；
17、3） 本专利技术应用神经网络训练预测模型并结合网格搜索优化技术，大幅度提升了模型的准确度和泛化能力。最后，采用决定系数指标评估模型预测性能，为电力需求预测提供了一个可靠的评估标准，确保了预测结果的质量。
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1.多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述天气数据包括温度、湿度、风速、降雨量和季节。
3.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述经济指标包括GDP和工业产值。
4.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述社会活动数据包括节假日和大型活动。
5.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述用户行为数据包括电力消费习惯。
6.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述S02中选择与电力需求高度相关的特征数据的方法为皮尔逊系数法。
7.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述步骤S03还包括，使用网格搜索来优化模型性能。
8.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述步骤S04还包括，采用决定系数指标来评估模型的预测性能。
【技术特征摘要】
1.多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述天气数据包括温度、湿度、风速、降雨量和季节。
3.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述经济指标包括gdp和工业产值。
4.根据权利要求1所述的多因素客户需求预测方法，其特征在于，所述社会活动数据包括节假日和大型活动。
5.根据权利要求1所述的多因素客户需求...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴方权，汤成佳，刘亦驰，纪元，袁捷，王炎，周玲，李雄，殷志易，于大勇，严昭，胡骏涵，方继宇，黄强，李阳，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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