本發(fā)明涉及電力客戶管理領(lǐng)域，一種基于svm分類算法實現(xiàn)電力客戶管理的方法。

背景技術(shù)：

電力企業(yè)需要進行客戶分類，其原因是為了客戶管理的戰(zhàn)略性資源配置與戰(zhàn)術(shù)性服務(wù)營銷對策應(yīng)用，以支撐企業(yè)建立以客戶為中心的個性化服務(wù)與專業(yè)化營銷。

電力客戶分類是基于客戶的屬性特征所進行的有效性識別與差異化區(qū)分。客戶分類以客戶屬性為基礎(chǔ)的應(yīng)用，客戶分類通常依據(jù)客戶的社會屬性、行為屬性和價值屬性。

用電需求者本身屬性的不同，從而導(dǎo)致對于電力需求關(guān)注的需求差異性的問題。從客戶分類的定義可以看出，客戶分類首先要搞清楚客戶的屬性，也就是客戶在使用企業(yè)產(chǎn)品時從多角度表現(xiàn)出來的不同的特點進行分類，對于電網(wǎng)企業(yè)來說，就是將這些電力客戶通過何種依據(jù)進行分類的問題，這種分類的依據(jù)就是客戶的屬性特征。

現(xiàn)在有技術(shù)主要是針對客戶按照用電客戶重要性不同分為高?？蛻?、重要客戶及其他客戶進行簡單分類，這種分類主要是依據(jù)當(dāng)客戶停電時造成的損失大小(人身、財產(chǎn)損失)和社會影響確定的，這樣分類導(dǎo)致對于電力需求的多樣性或者說豐富性難以滿足，運算時間延長，從而造成的供用電矛盾。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的為更好的對用電客戶進行分類管理，可以應(yīng)對實施增長的數(shù)據(jù)，通過分類的方法，大幅度降低運算時間，同時，多業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)貫通的聯(lián)合分析，增加了用電客戶分析的合理性及全面性。本發(fā)明利用供電企業(yè)已有的用戶用電數(shù)據(jù)，采用基于svm數(shù)據(jù)分析的方法，確定用戶分類從而進行精準營銷，主要特點在于設(shè)計的成本低，實現(xiàn)簡單。用svm算法進行用戶細分，能克服已有數(shù)據(jù)挖掘方法的固有缺陷，用戶分類具有更高的準確性。基于不同用電屬性對居民用二次劃分的精準營銷系統(tǒng)能針對不同用電行為的用戶實施有針對性的引導(dǎo)性營銷，進一步規(guī)范居民的用電行為，削峰填谷，提高電網(wǎng)的安全穩(wěn)定性。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于svm分類算法實現(xiàn)電力客戶管理的方法，下面對照附圖1，進一步詳細的說明，以幫助本領(lǐng)域技術(shù)人員對本發(fā)明的發(fā)明構(gòu)思、技術(shù)方案有更完整、準確和深入的理解。該方法包括以下七個步驟：

收集用電客戶信息及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，包括調(diào)度管理系統(tǒng)、用電采集系統(tǒng)、營銷管理系統(tǒng)，其中涉及的數(shù)據(jù)包括用戶基礎(chǔ)檔案信息、實時負荷數(shù)據(jù)、用電量；收集并用電客戶分類數(shù)據(jù)；用電客戶信息及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述，了解數(shù)據(jù)的基本狀況；用電客戶數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的清洗與轉(zhuǎn)換，為數(shù)據(jù)建模提供準備；用電客戶的相關(guān)特征提取，形成指標(biāo)類數(shù)據(jù)；通過svm算法對數(shù)據(jù)進行建模分類，區(qū)分出重點及敏感用戶等；完成模型的部署與應(yīng)用。

通過識別電力客戶行為特征，實現(xiàn)對客戶認知、風(fēng)險管理、個性化營銷和服務(wù)的科學(xué)規(guī)范管理，同時實現(xiàn)用戶用電行為監(jiān)測。數(shù)據(jù)展示結(jié)果直接與用戶交互，是數(shù)據(jù)挖掘的最終產(chǎn)出物，數(shù)據(jù)挖掘的展示主要采用以下幾種方式：

(1)企業(yè)級報表?？梢詫?shù)據(jù)挖掘的結(jié)果轉(zhuǎn)化為領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的企業(yè)層面的戰(zhàn)略報表，其中包含領(lǐng)導(dǎo)日常關(guān)注的戰(zhàn)略性kpi指標(biāo)數(shù)據(jù)。

(2)olap分析。數(shù)據(jù)挖掘也可以輸出為一個數(shù)據(jù)立方體，其數(shù)據(jù)可以用來做olap分析。立方體分析就是使用標(biāo)準的多維分析功能，如分頁、旋轉(zhuǎn)、排序、篩選和向上下鉆取來瀏覽報表。立方體分析適用于對指標(biāo)變化的根本原因或潛在原因比較關(guān)注而對數(shù)據(jù)庫技巧不是非常熟悉的人員。能做到快速的報表分析和操作、個性化和安全地共享立方體、自動創(chuàng)建和同步立方體、從匯總數(shù)據(jù)向詳細交易數(shù)據(jù)任意鉆取。

(3)圖表。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果數(shù)據(jù)可以輸出為各種形式的圖表，如：反應(yīng)數(shù)據(jù)絕對量的柱狀圖、反應(yīng)數(shù)據(jù)變化趨勢的曲線圖、反應(yīng)數(shù)據(jù)權(quán)重比例的餅狀圖等等。

(4)數(shù)據(jù)透視表。以交叉表的形式展現(xiàn)結(jié)果數(shù)據(jù)。

(5)文字說明。用文字簡單直接的描述客戶所最關(guān)心的內(nèi)容。

本發(fā)明的有益效果一方面克服已有數(shù)據(jù)挖掘方法的固有缺陷，用戶分類具有更高的準確性。另一方面可以應(yīng)對實施增長的數(shù)據(jù)，通過分類的方法，大幅度降低運算時間，并且，多業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)貫通的聯(lián)合分析，增加了用電客戶分析的合理性及全面性?；诓煌秒妼傩詫用裼枚蝿澐值木珳薁I銷系統(tǒng)能針對不同用電行為的用戶實施有針對性的引導(dǎo)性營銷，進一步規(guī)范居民的用電行為，削峰填谷，提高電網(wǎng)的安全穩(wěn)定性。

附圖說明

圖1基于svm分類算法實現(xiàn)電力客戶管理方法的總體架構(gòu)圖。

具體實施例

首先，收集用電客戶信息及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，主要包括調(diào)度管理系統(tǒng)、用電采集系統(tǒng)、營銷管理系統(tǒng)，其中涉及的數(shù)據(jù)主要包括用戶基礎(chǔ)檔案信息、實時負荷數(shù)據(jù)、用電量等；

其次，收集并用電客戶分類數(shù)據(jù)；

第三，用電客戶信息及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述，了解數(shù)據(jù)的基本狀況

第四，用電客戶數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的清洗與轉(zhuǎn)換，為數(shù)據(jù)建模提供準備

第五，用電客戶的相關(guān)特征提取，形成指標(biāo)類數(shù)據(jù)，如用戶用電負荷波動幅度、用電量峰谷比、工作日及非工作日等時段的用電差異、峰時耗電率、日負荷峰值時刻、谷時耗電率、日負荷周期、日最小負荷率等；

第六，通過svm算法對數(shù)據(jù)進行建模分類，區(qū)分出重點及敏感用戶等，最終區(qū)分的用戶可分為5類：第一類用戶負荷及用電高峰集中的谷時段，而峰時段用電負荷很低，歸為優(yōu)質(zhì)型客戶，有利于電網(wǎng)負荷整體均衡分配；第二類用戶負荷在峰時段呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，對于整體電網(wǎng)負荷的均衡分配略差于第一類客房；第三類用戶負荷及用電高峰在20-23時達到最高，而2-7時出現(xiàn)低負荷用電，其對電網(wǎng)安全運行影響較大，屬于重點關(guān)注的敏感型客戶；第四類用戶負荷及用電總體呈現(xiàn)持續(xù)高負荷用電特征，對電網(wǎng)運行影響較大，屬于次敏感用戶；第五類用戶負荷及用電總體呈現(xiàn)在峰時段，而平時段和谷時段基本不用電，其最大負荷出現(xiàn)在8-12時及13-16時，屬于極敏感用戶，應(yīng)給予重點關(guān)注。

第七，完成模型的部署與應(yīng)用。

通過識別電力客戶行為特征，實現(xiàn)對客戶認知、風(fēng)險管理、個性化營銷和服務(wù)的科學(xué)規(guī)范管理，同時實現(xiàn)用戶用電行為監(jiān)測。數(shù)據(jù)展示結(jié)果直接與用戶交互，是數(shù)據(jù)挖掘的最終產(chǎn)出物，數(shù)據(jù)挖掘的展示主要采用以下幾種方式：

(1)企業(yè)級報表?？梢詫?shù)據(jù)挖掘的結(jié)果轉(zhuǎn)化為領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的企業(yè)層面的戰(zhàn)略報表，其中包含領(lǐng)導(dǎo)日常關(guān)注的戰(zhàn)略性kpi指標(biāo)數(shù)據(jù)。

(2)olap分析。數(shù)據(jù)挖掘也可以輸出為一個數(shù)據(jù)立方體，其數(shù)據(jù)可以用來做olap分析。立方體分析就是使用標(biāo)準的多維分析功能，如分頁、旋轉(zhuǎn)、排序、篩選和向上下鉆取來瀏覽報表。立方體分析適用于對指標(biāo)變化的根本原因或潛在原因比較關(guān)注而對數(shù)據(jù)庫技巧不是非常熟悉的人員。能做到快速的報表分析和操作、個性化和安全地共享立方體、自動創(chuàng)建和同步立方體、從匯總數(shù)據(jù)向詳細交易數(shù)據(jù)任意鉆取。

(3)圖表。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果數(shù)據(jù)可以輸出為各種形式的圖表，如：反應(yīng)數(shù)據(jù)絕對量的柱狀圖、反應(yīng)數(shù)據(jù)變化趨勢的曲線圖、反應(yīng)數(shù)據(jù)權(quán)重比例的餅狀圖等等。

(4)數(shù)據(jù)透視表。以交叉表的形式展現(xiàn)結(jié)果數(shù)據(jù)。

(5)文字說明。用文字簡單直接的描述客戶所最關(guān)心的內(nèi)容。