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申请/专利权人：国瑞新能源(广州)有限公司

摘要：本发明提供一种基于客户画像进行月度负荷预测的方法及系统，所述方法包括：利用指标对用户进行分类，根据分类对月总电量进行预测；分析客户月分日纲，选取单客户月分日纲，通过月总电量乘以月分日纲得到预测月单客户的分日电量；对于月总量不稳定客户，进行日电量预测，对单客户发起月度调研，得到未来的生产计划，根据计划调整预测日的分日电量；对单客户日分时纲，选取最相似日期的分时纲，通过日电量乘以分时纲得到单用户的分时电量，加总成售电公司总的分时电量。本发明基于售电公司了解用户用电行为，结合更丰富的数据基础，构建了完整的客户画像，结合数据分析和预测算法，更精准的预测到单用户次月用电负荷。

主权项：1.一种基于客户画像进行月度负荷预测的方法，其特征在于，所述方法包括：对单客户建立分类指标；利用指标对用户进行分类，根据分类对月总电量进行预测；分析客户月分日纲，选取单客户月分日纲，通过月总电量乘以月分日纲得到预测月单客户的分日电量；对于月总量不稳定客户，进行日电量预测，对单客户发起月度调研，得到未来的生产计划，根据计划调整预测日的分日电量；对单客户日分时纲，选取最相似日期的分时纲，通过日电量乘以分时纲得到单用户的分时电量，加总成售电公司总的分时电量；对单客户建立指标，进行画像，包括：获取客户基本信息数据、客户历史用电数据以及客户生产经营信息；根据行业类型、规模、历史用电参数，设定客户分类指标；利用指标对用户进行分类，根据分类对月总电量进行预测，包括：根据客户画像,将客户划分为不同类型；分析不同类型客户历史的月平均用电量、月峰谷用电量、月用电量方差参数；利用不同类型客户的历史月用电量数据,建立每种类型客户月用电量预测模型；获取每类客户近期生产经营计划、节假日安排、设备改造信息,作为模型输入调整预测结果；对新用户,根据客户类型和类似客户的历史数据,确定最终的预测模型；对每类客户每月的预测用电量进行汇总,以得到每类客户未来月份的总用电量预测结果；分析客户月分日纲，选取单客户月分日纲，通过月总电量乘以月分日纲得到预测月单客户的分日电量，包括：获取客户历史每月的日用电量数据；计算每个月中,每天用电量占该月总用电量的百分比,得到该客户的月负荷分布曲线；对曲线进行平滑处理，选取预测月份的前3个月的月负荷分布曲线,取平均作为预测月份的月负荷分布，利用客户分类模型预测得到该客户未来月份的总用电量；将预测月份的月负荷分布曲线,与预测月总用电量相乘,得到未来每天的预测用电量；对于月总量不稳定客户，进行日电量预测，对单客户发起月度调研，得到未来的生产计划，根据计划调整预测日的分日电量，包括：分析每个客户历史的月用电量标准差或变异系数,确定月用电量不稳定的客户；对客户历史的日用电量数据进行时间序列分析,建立日用电量预测模型；对客户进行月度生产经营调研，获取未来产量计划、设备运营计划信息；根据调研结果,预测用户未来的生产计划完成进度、设备开工情况，估算生产计划对用电量的影响；根据生产计划的影响,调整日用电量预测结果；对单客户日分时纲，选取最相似日期的分时纲，通过日电量乘以分时纲得到单用户的分时电量，加总成售电公司总的分时电量，包括：获取客户过去一年每天24小时的用电量数据；计算每天各个时段的用电量占该日总用电量的百分比,得到该客户的日负荷分布曲线；对客户的日负荷分布曲线进行聚类,获得代表性的几种日负荷分布模式；根据预测日期的属性，选择最相似的日负荷分布模式；将预测到的该客户该日总用电量,乘以相似日期的日负荷分布得到预测时段用电量；对特殊时段用电量进行调整，重复操作，计算供电区域所有客户的预测时段用电量；将所有客户的同一时段用电量求和，获得该时段总的预测用电量。

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