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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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