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申请/专利权人：国网信通亿力科技有限责任公司;国网福建省电力有限公司

摘要：本发明涉及一种基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，包括以下步骤：S1:获取电力政策方案，通过自然语言处理技术，对政策内容进行分词、命名实体识别和关系提取，并根据不同政策类型，动态生成表单：S2:利用机器学习模型和模式识别进行表单智能审核，利用区块链技术记录并追溯审核过程；S3:获取包括区域政策执行情况、营商环境数据、经济数据和客户反馈数据，并预处理；S4:利用区块链技术记录数据来源和操作历史；S5:基于预处理后的数据，进行用户画像分析和电力系统营商环境分析，获取区域用户画像和营商环境评分；S6:优化电力政策方案，生成适用于该区域的电力政策方案。本发明有效提高电力系统区域化营商环境管理效率和质量。

主权项：1.基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:获取电力政策方案，通过自然语言处理技术，对政策内容进行分词、命名实体识别和关系提取，并根据不同政策类型，动态生成表单；S2:利用机器学习模型和模式识别进行表单智能审核，利用区块链技术记录并追溯审核过程；S3:获取包括区域政策执行情况、营商环境数据、经济数据和客户反馈数据，并对收集到的数据进行预处理；S4:将预处理后的数据存储至数据库，利用区块链技术记录数据来源和操作历史；S5:基于预处理后的数据，进行用户画像分析和电力系统营商环境分析，获取区域用户画像和营商环境评分；所述用户画像分析，具体如下：从用电量、服务反馈、经济数据中提取特征构成用户特征向量，包括用电量特征、服务反馈特征和经济数据特征；所述用电量特征包括平均日用电量、峰值用电量Ppeak、谷值用电量Pvalley以及季节性用电特征Sseason；所述服务反馈特征包括平均满意度、满意度标准差、服务响应时间Tresponse以及每月投诉数量Cmonthly；所述经济数据特征包括用户平均收入、收入标准差σI、区域GDP增长率GGDP和行业用电量占比Rindustry；得到用户特征向量:X=[,Ppeak,Pvalley,Sseason,,,Tresponse,Cmonthly,,σI,GGDP,Rindustry];基于用户特征向量，采用层次聚类算法，将用户分类为不同簇；利用聚类结果进行监督学习，构建用户画像模型；所述基于用户特征向量，采用层次聚类算法，将用户分类为不同簇，具体如下：（1）采用Z-score对用户特征向量进行标准化处理；（2）计算用户特征之间的欧氏距离；（3）采用凝聚层次聚类方法，利用最小链法计算簇间距离，选择距离最小的两个簇合并； ；其中，分别表示两个簇，为簇中点之间的欧氏距离；分别为簇中的点；（4）更新距离矩阵，重复步骤（3），直到所有用户合并为一个簇；生成树状图；（5）通过树状图观察最大垂直距离，初步确定最佳剪辑点，并对不同簇数情况下的轮廓系数进行比较，确定最终最佳簇数；样本的轮廓系数为： ；其中，是样本到同簇其他点的平均距离；是样本到最近邻簇的平均距离；（6）利用确定的最佳簇数进行最终聚类，并将标签加入原始数据，得到最终的聚类结果；S6:基于区域用户画像和营商环境评分，优化电力政策方案，生成适用于该区域的电力政策方案。

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