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龙图腾网获悉重庆汇智能源有限公司申请的专利电力用户画像构建方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119919173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411967202.3，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权电力用户画像构建方法及装置是由杨堤;侯建华;汪松;康暾;李志强;蒲良毅;朱勇设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力用户画像构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了电力用户画像构建方法，包括：S1：获取电力用户的长期用电数据，对所述长期用电数据进行聚类，得到分类簇，提取所述分类簇的特征，得到用户画像；S2：从每个所述分类簇中选取用户，并获取被选用户的短期用电数据，构建用电量预测模型；S3：获取所述被选用户的缴费数据、欠费数据，构建欠费预测模型；S4：获取所述被选用户的用电行为数据，构建用电行为预测模型；S5：根据所述用电量预测模型、所述欠费预测模型和所述用电行为预测模型对所述用户画像进行完善。本发明还提供了构建装置。本发明能够提升用户画像的准确性和实时性。

本发明授权电力用户画像构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.电力用户画像构建方法，其特征在于，包括： S1：获取电力用户的长期用电数据，对所述长期用电数据进行聚类，得到分类簇，提取所述分类簇的特征，得到用户画像； S2：从每个所述分类簇中选取用户，并获取被选用户的短期用电数据，构建用电量预测模型； S3：获取所述被选用户的缴费数据、欠费数据，构建欠费预测模型； S4：获取所述被选用户的用电行为数据，构建用电行为预测模型； S5：根据所述用电量预测模型、所述欠费预测模型和所述用电行为预测模型对所述用户画像进行完善； 所述S1包括：对获取的长期用电数据进行清洗，去除异常值；对数据进行标准化或归一化处理；利用DBSCAN算法进行聚类，得到分类簇；提取每个所述分类簇的特征，并用语义化标签进行描述，得到所述用户画像； 所述S2包括：从每个所述分类簇中选取预定比例的电力用户，作为所述被选用户；获取所述被选用户的历史用电数据、历史气象数据；以前几个时间点的用电数据和气象数据为输入，以后一时间点的用电数据为输出，利用LSTM网络构建所述用电量预测模型； 所述S3包括：从所述缴费数据和所述欠费数据中提取所述被选用户的平均缴费周期、最近一次缴费距今时间、累计欠费次数、最大欠费金额、欠费金额占比、按时缴费占比、缴费金额波动，结合是否欠费的标签，建立训练集和测试集；利用训练集训练决策树模型，得到所述欠费预测模型； 所述S4包括：从所述用电行为数据中提取用电量的差分特征、用电量的滑动窗口特征、用电功率的峰值特征、日用电量周期性、月用电量周期性，结合用电行为标签，建立训练集和测试集；利用训练集训练MLP模型，得到所述用电行为预测模型； 在所述S5中，利用所述用电量预测模型、所述欠费预测模型和所述用电行为预测模型所述电力用户未来的用电量、欠费概率和用电行为进行预测，得到预测结果；利用所述预测结果对所述用户画像进行补充，并标记矛盾之处；在所述S5中，还获取所述电力用户的问答数据，提取所述问答数据的语义，利用所述语义对所述矛盾之处进行判断。

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