[发明专利]一种用户标签设计方法及装置

说明书

本发明公开了一种用户标签设计方法及装置，其中，所述方法包括：获取所有的用户用电数据，基于用户的基本属性对所述所有的用户用电量数据进行数据筛选，获得筛选后的用户用电数据；对所述筛选后的用户用电数据进行用电量数据与平均温度之间的相关性计算，获得用户的用电数据与平均温度之间的相关性特征数据；根据用户的用电数据与平均温度之间的相关性特征数据和用户的基本属性形成对应的用户标签。在本发明实施例中，根据用户的实际情况构建用户标签，方便后续更加用户标签调整用户供电策略，满足用户用电需求，提高用户的用电体验。

技术领域

本发明涉及电网用户供电技术领域，尤其涉及一种用户标签设计方法及装置。

背景技术

随着信息化建设实用化程度不断提高，目前积累了客户各个方面的大量基础信息，为各项工作的开展提供了数据支撑。然而现有的数据分析以及支撑方式，无法实现多维度、立体化的客户特征刻画，支撑不起不同用户的用户档案基础属性的用电量与温度之间的关系；在发生天气突变时，没有办法通过相应的标签调整供电策略，从而无法有效的保障用户的用电需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种用户标签设计方法及装置，根据用户的实际情况构建用户标签，方便后续更加用户标签调整用户供电策略，满足用户用电需求，提高用户的用电体验。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种用户标签设计方法，所述方法包括：

获取所有的用户用电数据，基于用户的基本属性对所述所有的用户用电量数据进行数据筛选，获得筛选后的用户用电数据；

对所述筛选后的用户用电数据进行用电量数据与平均温度之间的相关性计算，获得用户的用电数据与平均温度之间的相关性特征数据；

根据用户的用电数据与平均温度之间的相关性特征数据和用户的基本属性形成对应的用户标签；

基于聚类算法对所述用户标签进行分群与标识，并确定每种用户档案基础属性在分群和标识后的用户标签中所占的比例；

获得分群和标识后的用户标签对应的用户用电数据与平均温度数据的相关性强度；

基于每种用户档案基础属性在分群和标识后的用户标签中所占的比例、分群和标识后的用户标签对应的用户用电数据与平均温度数据的相关性强度及未来预测天气平均温度信息，调整对应片区的相关用户档案基础属性的用户供电服务。

可选的，所述用户用电数据包括用户全年中的每季度和/或每月和/或每日用电数据；

所述用户的基本属性包括用户档案基础属性和用户状态基础属性；

所述用户档案基础属性包括社保属性、用电类别、用户类别、重要程度、地区特征、电价类型、负荷性质；

所述用户状态基础属性包括新客户、长期不用电客户、批量用电客户。

可选的，所述对所述筛选后的用户用电数据进行用电量数据与平均温度之间的相关性计算，包括：

基于筛选后的用户在预设时间段内的用户用电数据与预设时间段的平均温度进行相关性计算。

可选的，所述相关性计算的计算公式如下：

其中，r(X,Y)表示X与Y之间的相关性；Cov(X,Y)表示表示X与Y之间的协方差；Var(X)Var(Y)分别表示X的方差和Y的方差；X表示预设时间段内的用户用电数据，Y表示预设时间段的平均温度。

可选的，所述基于聚类算法对所述用户标签进行分群与标识，包括：

对所述用户标签利用Canopy聚类算法进行初步聚类，获得初步聚类结果；