[发明专利]一种预测购电下发异常的方法在审

专利信息
申请号: 201910589677.6 申请日: 2019-07-02
公开(公告)号: CN110298513A 公开(公告)日: 2019-10-01
发明(设计)人: 孙健;李国昌;段大鹏;赵成;庞帅;裴兆仑;洪沅伸;李秀芳;佟克丰;郝文力 申请(专利权)人: 国家电网有限公司;国网北京市电力公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 北京艾皮专利代理有限公司 11777 代理人: 冯铁惠
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种预测购电下发异常的方法,要解决的是现有购电异常中存在的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,预测未来一段时间内即将发生购电的用户,得到即将发生的购电行为;步骤二,采集并提取历史数据;步骤三,对数据进行处理,确定特征变量和目标变量,得到处理后的数据;步骤四,使用处理后的数据对分类模型进行有监督的训练,得到训练好的模型;步骤五,利用训练好的模型对即将发生的购电行为进行判断,预测是否发生下发异常。本发明预测结果准确度较高;可以进行有针对性的提前检查电能表、集中器、信号传输等是否发生故障,并在用户购电前,解决故障,降低购电下发平均时长,提高购电下发成功率,降低投诉,增强用户满意度。
搜索关键词: 预测 电行为 用户满意度 准确度 发生故障 分类模型 历史数据 目标变量 特征变量 信号传输 用户购电 预测结果 电能表 集中器 时长 成功率 采集 投诉 检查 监督
【主权项】:
1.一种预测购电下发异常的方法,其特征在于,具体步骤如下:步骤一,预测未来一段时间内即将发生购电的用户,得到即将发生的购电行为;步骤二,采集并提取历史数据;步骤三,对数据进行处理,确定特征变量和目标变量,得到处理后的数据;步骤四,使用处理后的数据对分类模型进行有监督的训练,得到训练好的模型;步骤五,利用训练好的模型对即将发生的购电行为进行判断,预测是否发生下发异常。
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