[发明专利]电力客服中心基于logistic模型预测潜在用户数量的省市接入数据中心优化方法

说明书

本发明涉及电力客服中心基于logistic模型预测潜在用户数量的省市接入数据中心优化方法。具体技术方案如下：根据现有访问用户样本和普通用户样本，搜集和判断影响用户访问数据中心的要素；根据步骤1中的影响因素采用逻辑回归的方法训练样本得到回归模型，用以计算各省市的潜在用户概率；根据步骤2中访问概率估计各省市的潜在用户数；建立省市用户接入数据中心的优化模型并得到省市接入数据中心的优化方案。本发明通过logistic逻辑回归模型估计各省市的潜在用户数量，并考虑每个数据中心的最大负载量和资源利用率，将省市接入数据中心问题转化为一个通过调整调和系数大小来权衡考虑负载均衡性和时延的优化模型。

技术领域：

本发明涉及智能客服技术领域，具体涉及电力客服中心基于 logistic模型预测潜在用户数量的省市接入数据中心优化方法。

背景技术：

国网供电客户服务中心(代号95598)国家电网营销管理的专业支撑部门、服务品牌的对外服务重要窗口和传播公司企业文化和社会责任的前沿阵地，将为27家省市电力公司、4.4亿用电客户和11亿人口提供全国统一标准的95598业务。在此过程中，针对高并发访问、海量数据处理、应急响应和灾难快速恢复等要求，传统大型数据中心实现同城或异地多活是一种必要的发展趋势，具有资源利用率高、业务连续性好和灾备能力强等特点。然而，由于数据中心资源有限和区域内的访问用户负载量不断变化等因素，合理的省市接入数据中心方案对于整个95598系统的高效和均衡运行十分必要。

通常，影响用户访问每个数据中心的因素有多种，包括用户的地理位置、行政归属和风俗语言等。其中，按地理位置划分最为常见，即根据全局负载均衡设备(GTM)的域名解析系统(DNS)探测到的用户位置将用户请求接入距离最近的数据中心并提供相应的服务。这种基于用户距离的数据中心接入控制方法可在一定程度上减少网络访问延迟和提高用户体验，但忽略了每个数据中心的最大负载量和资源利用率，极易影响数据中心的服务质量。同时，在区域内访问用户数量的处理上，大多方法直接假设潜在用户数与与人口数成正比，造成与实际的访问用户负载量有较大的差距，影响了数据中心全局负载均衡的实施。

发明内容：

本发明提供一种基于logistic模型的省市接入数据中心优化算法，用于解决现有技术中未有效考虑区域内潜在用户数和各中心最大用户负载量的缺陷。具体技术方案如下：

电力客服中心基于logistic模型预测潜在用户数量的省市接入数据中心优化方法，潜在用户样本是指在t时间以内，至少有一次访问数据中心行为的用户，包括以下步骤：

步骤1：根据现有访问用户样本和普通用户样本，搜集和判断影响用户访问数据中心的要素；普通用户样本指随机抽取的一定数量的普通电力用户；影响用户访问数据中心的要素包括：访问信息、自然属性和用电特征；

所述步骤1中，用户是否会访问数据中心与其自身属性和用电相关信息有关，即有关数据和信息能一定程度上体现访问概率的大小，因此，本发明通过分析电力用户历史信息数据，基于现有潜在访问用户样本和普通用户样本，搜集和判断影响用户访问客服中心的影响要素；在数据准备阶段，需确定潜在访问用户区别于普通用户的特征如下：

访问信息：假如用户最近访问过数据中心，或者近t₁时间内访问的次数比较多，则用户继续访问数据中心的可能性比较大。因此，可以考虑以下变量：近t₁时间内的访问次数，访问时间间隔，当前待解决工单数等；

自然属性：家庭人口数，家庭平均年龄，是否有空调、电热水器、烤火炉、电磁炉和微波炉等大功率电器，以及近期平均气温等自然属性都可能是影响用户成为潜在访问用户的关键因素；

用电特征：可以参考近期t₁时间内的用电信息，如为平均用电时长，平均最大负荷利用时长，平均峰谷负荷差等；