[发明专利]一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法在审

专利信息
申请号: 201610121844.0 申请日: 2016-03-03
公开(公告)号: CN105809277A 公开(公告)日: 2016-07-27
发明(设计)人: 孔繁钢;涂莹;吴越波;胡若云;林少娃;马亮;沈志宏;陈仕军;安东 申请(专利权)人: 国网浙江省电力公司;国家电网公司;国网浙江省电力公司绍兴供电公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 代理人: 戴晓翔;王晓燕
地址: 310007 *** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法,涉及预测方法。电力营销全业务过程管控常出现预测不全面的问题,从而影响最终的决策,增大电力营销的风险。本发明包括以下步骤:对电力业务系统的数据开展挖掘分析,形成基础数据;根据得到的基础数据,建立预测分析模型以对业务问题预测,并及时解决问题;根据不同的预测分析模型对业务问题进行预测分析计算,实现对业务问题的预测定位测试,形成主题预测策略;通过统一的主题库管理流程,对所有主题进行版本化管理。本技术方案通过对营销业务海量数据的层层挖掘,缩短决策制定时间,提高决策能力,提升业务工作质量。
搜索关键词: 一种 电力 营销 稽查 精益化管控 主题 数据 预测 方法
【主权项】:
一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法,其特征在于包括以下步骤:1)对电力业务系统的数据开展挖掘分析,形成基础数据,以针对预测指标在不同时间单位,建立预测决策模型库,预测决策模型库设有自定义参数,以定义各种新的预测决策模型;电力业务系统包括营销业务应用系统、用电采集系统、营配贯通平台;预测指标包括电量、电费、电能采集、资产管理、业扩报装;时间单位包括年度、季度、月度;2)根据得到的基础数据,建立预测分析模型以对业务问题预测,并及时解决问题;预测分析模型包括基于神经网络算法、遗传算法、决策树方法、统计分析方法、模糊集方法的预测分析模型。3)根据不同的预测分析模型对业务问题进行预测分析计算,并对基于不同预测分析模型计算获得的数据进行比较后,进行综合分析,得出最终的预测结果,预测问题发生概率,形成预测主题,实现对业务问题的预测定位测试,形成主题预测策略;4)通过统一的主题库管理流程,对所有主题进行版本化管理,从系统主题预测或业务部门提出需求、部署应用再到调整注销,对每次主题的变更做版本记录,建立主题的全寿命周期管理,为后续分析提供数据支撑;同时对同一问题发生差错前设立预警主题,发生差错后设置稽查主题,并建立相应的勾稽关系,为后续的预警处理有效率分析及考核评定做数据支撑,为营销全业务过程管控的大数据分析奠定基础。
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