恭喜国网冀北电力有限公司计量中心王龙宇获国家专利权
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龙图腾网恭喜国网冀北电力有限公司计量中心申请的专利基于时序分析的电力营商服务风险防控方法及系统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:CN119026906B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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:202411104932.0,技术领域涉及:G06Q10/0635;该发明授权基于时序分析的电力营商服务风险防控方法及系统是由王龙宇;刘岩;刘学武;魏子睿;贺睿婷;常敏;韩硕辰;郭磊设计研发完成,并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时序分析的电力营商服务风险防控方法及系统在说明书摘要公布了:本申请提供一种基于时序分析的电力营商服务风险防控方法及系统,涉及大数据挖掘分析技术领域,该方法包括:获取对应邻近的预设历史时间段的用户电力服务数据组;基于用户投诉特征聚类分析,以确定至少一个投诉风险聚类簇;根据各个投诉风险聚类簇确定对应各个用户信息的用户运营时序数据;根据不同的用户运营时序数据之间对应关键运营特征的运营相似度,筛选至少一组关联运营时序数据组;基于动态时间规整算法计算最小时序特征距离;根据最小时序特征距离筛选异常模式时序数据集,并根据异常模式时序数据集确定目标风险防控策略。由此,根据用户运营数据的时序特征制定个性化的防控策略,提高电力营商服务的满意度。
本发明授权基于时序分析的电力营商服务风险防控方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于时序分析的电力营商服务风险防控方法,包括:获取对应邻近的预设历史时间段的用户电力服务数据组;所述用户电力服务数据组包含多个用户信息及相应的用户运营数据,所述用户运营数据包含用户投诉记录、用电量记录、账单支付记录和供电故障记录;提取各个所述用户运营数据中的用户投诉记录所对应的用户投诉特征,并基于用户投诉特征对各个所述用户运营数据进行聚类分析,以确定至少一个投诉风险聚类簇;所述用户投诉特征包含投诉频次、投诉类型和投诉时间;根据各个所述投诉风险聚类簇中的用户电力运营数据按照时间顺序进行组合,以确定对应各个用户信息的用户运营时序数据;根据不同的用户运营时序数据之间对应关键运营特征的运营相似度,筛选至少一组关联运营时序数据组;所述关键运营特征包含用户用电量波动幅度、账单支付行为特征和供电故障频率;针对各组所述关联运营时序数据组,基于动态时间规整算法计算所述关联运营时序数据组中的各个用户运营时序数据对关于时序变化特征的最小时序特征距离;所述时序变化特征包含时序波动幅度特征、时序延迟响应特征和时序变化率特征;根据所述最小时序特征距离从各个关联运营时序数据组中筛选异常模式时序数据集,并根据所述异常模式时序数据集确定目标风险防控策略;其中,所述根据所述异常模式时序数据集确定目标风险防控策略,包括:针对各个所述异常模式,将对应所述异常模式的异常模式时序子集输入至模式风险评估模型,以确定相应的异常模式风险等级;根据各个所述异常模式风险等级,确定目标风险防控策略;所述模式风险评估模型采用混合神经网络,所述模式风险评估模型包含输入层、卷积层、多头注意力层、门控循环单元层和输出层;所述输入层用于对所述异常模式时序子集进行数据预处理,以得到相应的标准化输入特征;所述卷积层用于提取所述标准化输入特征所对应的局部模式卷积特征;所述多头注意力层用于对所述局部模式卷积特征进行聚焦关键时序点的注意力加权计算,以得到相应的注意力特征;所述门控循环单元层用于捕捉所述注意力特征的时间依赖关系,以得到相应的时序依赖特征;所述输出层用于对所述时序依赖特征进行激活函数变换处理,以输出相应的异常模式风险等级;所述卷积层采用多尺度深度卷积层,用于通过多尺度卷积核提取不同时间窗口的局部模式卷积特征;所述多头注意力层采用自适应多头注意力层,用于执行以下操作:利用多个注意力头并行处理输入的多尺度局部模式卷积特征,分别聚焦处理相应尺度的局部模式卷积特征:Qij=XjWiQ,Kij=XjWiK,Vij=XjWiV Oi=AiVi式中,Qij,Kij,Vij分别表示第i个注意力头对应尺度j的查询矩阵、键矩阵和值矩阵,WiQ,WiK,WiV为第i个注意力头的查询权重矩阵、键权重矩阵和值权重矩阵,Xj表示多尺度局部模式卷积特征对应尺度j的局部模式卷积特征;softmax·为Softmax函数,Aij表示第i个注意力头对应尺度j的注意力得分;Oi表示第i个注意力头的输出特征表示;根据每个注意力头所确定的注意力得分分布,动态调整各个注意力头的输出权重: 式中,γi表示第i个注意力头的自适应权重,N是尺度总数,H是注意力头的总数;根据自适应权重将各个注意力头输出进行加权融合,以生成综合的注意力特征: 式中,Ofused表示最终生成的注意力特征。
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