CN110765268B - 一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，该方法基于客户诉求和电网结构之间的联系，利用AHP以及模糊权重矩阵等评价模型，提出了一种依据量化配变可靠性指标以支撑配网精准投资工作的算法，该算法将客户诉求和电网运行结构的可靠性识别结果融合起来，优先投资客户诉求强烈和运行状态较差的配变，不仅能提升客户服务水平，还能降低经营成本，进而达到配网精准投资的目的。
Description
技术领域
本发明属于电力大数据应用技术领域，具体涉及一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法。
背景技术
国网公司年度电网投资规模均超过5000亿元，国网公司提出要始终坚持“人民电业为人民”的企业宗旨，如何使宝贵的资金产生最大价值，更好满足4.6亿电力客户对供电质量的需求，应用客户评价信息支撑电网精准投资管理是关键之举。
现有电网建设项目主要根据电网速度与规模、安全与质量、效率与效益、经营与政策等四大类指标安排项目计划，未能考虑客户诉求和电网结构之间的关系，加之电网发展数据和客户诉求数据分散在不同的系统中，难以利用海量客户数据支撑电网发展建设。
发明内容
本发明基于客户诉求和电网结构之间的联系，利用AHP以及模糊权重矩阵等评价模型，提出了一种依据量化配变可靠性指标以支撑配网精准投资工作的算法，该算法将客户诉求和电网运行结构的可靠性识别结果融合起来，优先投资客户诉求强烈和运行状态较差的配变，不仅能提升客户服务水平，还能降低经营成本，进而达到配网精准投资的目的。
一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，通过首次引用客户工单数据并进行数据预处理，利用NLP情感分析及LDA主题模型自然语言处理技术，将工单文本中的非结构化数据转换为结构化数据，获取其中所需指标，采用TOPSIS综合评价方法或AHP层次分析法进行预测评分，并通过朴素贝叶斯模型进行分类，同时还选取了配变运行数据，进行预测评分，最后将两者的评分利用权重综合起来，由编制好的计算机程序进行分析，筛选出客户诉求强烈和运行状态较差的配变信息，得出基于客户诉求的配网精准投资清单和新投配变后评估成效清单，将分析结果推送至大数据交互平台或用采系统，并将筛选结果存储于用电信息大数据分析平台的数据库服务器，将结果展示给省、市、县、所各级供电单位的监控终端。
进一步的，所述客户工单数据对客户的诉求内容情感偏好以及主题内容，进行分析汇总，提取出有用的数据，反映真实的客户诉求信息。
进一步的，所述配变运行数据真实反映配变的运行状态，与客户工单数据相呼应。
进一步的，所述数据预处理基于线性插值的数据缺失值数据处理及最优建模数据自动筛选，提升建模数据质量。
进一步的，所述NLP情感分析根据数据语料的分词结果，进行情感指数分析，给出客户工单的情感偏好得分，将客户情感偏好分为1，2，3，4，5严重等级，方便进一步得出客户诉求的优先处理级别。
进一步的，所述LDA主题模型基于分词结果，依据工单--主题--分词关系，通过训练生成倾向于同时出现在多个同类型工单文档中的主题，以便进行下一步计算。
进一步的，所述朴素贝叶斯模型基于客户工单的主题计算该工单为某一主题内容的概率，通过选定的朴素贝叶斯算法构建分类模型，最终实现给定投诉工单的自动分类。
进一步的，所述AHP层次分析法是一种实用的多方案或多目标的评价方法，是一种定性与定量相结合的评价分析方法；运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂问题。
进一步的，所述TOPSIS综合评价方法通过检测评价对象与最优解和最劣解的距离来进行排序，最优解是它的各个属性值都达到各备选方案中的最好的值，该方法要求各效用函数具有单调递增性，对资料数据无特殊要求。
进一步的，给与客户工单数据和配变运行数据最终评分不同的权重，计算最终评分，找出客户诉求强烈而且运行状态较差的配变，给予客户工单数据。
与现有技术相比，本发明所取得的有益效果如下：
1、本发明整个分析过程无需人工干预，节约了大量的人力资源，同时还提高了分析结果的准确性，提升了用户体验，无需额外设备投资，使资金价值最大化，达到了降本增效的目的。
2、传统电网建设项目未能考虑客户诉求和电网结构之间的关系，本发明在研究电网投资建设时首次引进95598客服工单数据，开展了客户诉求、电网设备及电网建设项目的数据融合，破解专业间的数据孤岛，多角度综合评估台区运行情况，指导精准配网投资。
3、本发明在处理95598工单数据时，使用了基于NLP的文本分类技术，对客户的受理内容进行了深度挖掘，相比现有工单分类体系可获取更详细的客户诉求关键词信息，准确抓住客户反映关键信息，提升了工单分类的全面性和准确性。
4、本发明融合了营销业务应用、用电信息采集、95598客服、PMS等系统数据，建立“用户-台区”为对象的数据贯通机制，具有较强的复用性及扩展性。
5、本发明在AHP模型构建时，对权重的处理采用非定性的方法，将因素两两比较，以尽可能减少不同性质的诸因素相互比较的困难，与传统方法相比更容易让人接受和理解。
附图说明
附图1是本发明的工作流程图；
附图2是本发明的实施框架图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。
为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
此外，需要说明的是，使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对相应零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。
一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，通过首次引用客户工单数据并进行数据预处理，利用NLP情感分析及LDA主题模型自然语言处理技术，将工单文本中的非结构化数据转换为结构化数据，获取其中所需指标，采用TOPSIS综合评价方法或AHP层次分析法进行预测评分，并通过朴素贝叶斯模型进行分类，同时还选取了配变运行数据，进行预测评分，最后将两者的评分利用权重综合起来，保证了预测模型的精确性和泛化能力，实现配变精准投资的策略实施落地，辅助指导配变投资项目优先顺序，支撑配网精准投资工作，由编制好的计算机程序进行分析，筛选出客户诉求强烈和运行状态较差的配变信息，得出基于客户诉求的配网精准投资清单和新投配变后评估成效清单，将分析结果推送至大数据交互平台或用采系统，并将筛选结果存储于用电信息大数据分析平台的数据库服务器，将结果展示给省、市、县、所各级供电单位的监控终端。
所述的客户工单数据能够对海量客户的诉求内容情感偏好以及主题内容，进行分析汇总，提取出有用的数据，反映最真实的客户信息。
所述的配变运行数据，真实反映配变的运行状态，能与客户工单数据相呼应。
所述的数据预处理，基于线性插值的数据缺失值数据处理、最优建模数据自动筛选，提升了建模数据质量。
所述的NLP情感分析，根据数据语料的分词结果，进行情感指数分析，给出客户工单的情感偏好得分，方便进一步得出客户诉求的优先处理级别。
所述LDA主题模型基于分词结果，依据“工单--主题--分词”关系，通过训练生成倾向于同时出现在多个同类型工单文档中的主题，以便进行下一步计算。
所述的朴素贝叶斯理论，基于客户工单的主题计算该工单为某一主题内容的概率，朴素贝叶斯算法具有算法简单、分类速度快、开发难度小、适应性强等特点，通过选定的朴素贝叶斯算法构建分类模型，最终实现给定投诉工单的自动分类
所述的AHP层次分析法，AHP(Analytic Hierarchy Process)层次分析法是一种实用的多方案或多目标的评价方法，是一种定性与定量相结合的评价分析方法。常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂问题，具有十分广泛的实用性。
所述的TOPSIS综合评价方法，通过检测评价对象与最优解和最劣解的距离来进行排序，所谓最优解就是它的各个属性值都达到各备选方案中的最好的值，该方法只要求各效用函数具有单调递增性就行，对资料数据无特殊要求，使用灵活简便，应用广泛。
所述的综合评价方法，给与客户工单数据和配变运行数据最终评分不同的权重，计算最终评分，就能找出客户诉求强烈而且运行状态较差的配变。
本发明分析思路
本发明基于客户诉求和电网运行状态两个维度，提出了一种配网精准投资的方法，利用该方法编制计算机程序后，对客户信息采集系统采集到的客户诉求以及用户配变运行数据进行分析，能够筛选出客户诉求强烈和运行状态较差的配变，基于topsis对工单数及内容等的相关指标进行评分，并根据评分结果优先处理客户诉求强烈及运行状态较差的配变。
本发明基本原理
从95598系统、客服热线、网上营业厅和掌上电力等系统获取客户投诉受理工单、回访不满意工单、客户评价等诉求信息，从营销业务应用、用电信息采集、PMS等系统，获取配变、低压用户的档案数据、配变运行数据、低压用户用电等结构化数据，基于上述客户诉求和运行状态信息，开展数据的清洗、处理和融合，建立以“用户-台区”为对象的数据贯通机制，构建配变精准投资策略数据池，为配网精准投资分析业务提供共享数据支撑。
对工单等非结构化信息采用中文分词、自然语言处理等人工智能通用技术转换为结构化数据，通过地址、户号、电网等关联要素，将海量客户供电质量诉求数据向上关联追溯至配变。
基于台区内客户的咨询投诉、受理以及回访等数据，提取客户诉求的分类、严重程度、数量、投诉间隔等特征变量，采用AHP等评价算法构建配变可靠性识别模型，从客户诉求维度量化配变可靠性指标。
基于台区档案、运行及异常事件等数据，提取负载率、重过载、停电次数、负载波动等特征变量，采用模糊权重矩阵和综合评价算法构建配变可靠性识别模型，从运行状态维度量化配变可靠性指标。
采用变权重加权求和等方法，将客户诉求维度和运行状态维度的可靠性识别结果融合，综合评估配变可靠性指标，辅助指导配变投资项目优先顺序，优先投资客户诉求强烈和运行状态较差的配变，支撑配网精准投资工作。
如图1所示，本发明工作流程如下：
(1)获取客户诉求工单信息和配变运行数据。
(2)将工单的非结构化数据通过自然语言处理手段转换为结构化数据。
(3)提取客户诉求特征，利用评价算法构建可靠性识别模型，量化配变可靠性指标。
(4)提取客户配变运行数据特征，量化配变可靠性指标。
(5)利用变权重加权求和等手段将客户诉求维度和运行状态维度的可靠性指标融合，综合评估配变可靠性指标，辅助指导投资项目的先后顺序。
下面给出具体算例：
(1)从用户工单信息中抽取部分数据
表1：95598工单样例
利用自然语言处理以及朴素贝叶斯算法区分的工单类型结果如下
表2：95598工单样例分类结果
(2)筛选出与供电质量、供电服务等相关的非抢修工单和抢修工单两大类，提取特征指标如消极工单数，重复诉求用户数等，利用评分模型对其评估。最终对石家庄部分公变台区的评价结果如下(评分升序取前14)：
表3：基于电力客户诉求的台区状态综合评估表
(3)提取用户配变运行状态的指标如重过载、轻空载、三相不平衡天数等，利用评分模型对其评估，最终对石家庄部分公变台区的评价结果如下(评分升序取前14)：
表4：基于配变运行状态的台区状态综合评估表
(4)基于客户诉求和配变运行状态的综合评分模型，按照预定权重计算出配网精准投资下台区状态综合评分，最终得到结果如下表：
表5：基于电力客户诉求的配网精准投资台区清单top20
综合配变运行状态和用户反馈来看，综合评分越低的台区表示该台区越迫切需要优先治理，由此制定基于客户诉求的配网精准投资策略。
如图2所示，基于本发明的策略方法建设实施框架，可作为用电信息大数据分析平台的一个功能模块，按照本发明的原理及流程图编制计算机程序，然后将计算机程序部署于用电信息大数据分析平台的运算服务器上。
用电信息大数据分析平台的运算服务器从用电信息采集系统的统一接口服务平台获取待分析客户诉求以及用户电网运行状态的相关数据，然后由编制好的计算机程序进行分析，筛选出客户诉求强烈和运行状态较差的配变信息，得出基于客户诉求的配网精准投资清单和新投配变后评估成效清单，将分析结果推送至大数据交互平台或用采系统，并将筛选结果存储于用电信息大数据分析平台的数据库服务器，然后由用电信息大数据分析平台的WEB服务器响应省、市、县、所各级供电单位的请求，将筛选结果展示给省、市、县、所各级供电单位的监控终端。
以上所述实例表达了本发明的优选实施例，描述内容较为详细和具体，但并不仅仅局限于本发明；特别指出的是，对于本领域的研究人员或技术人员来讲，在不脱离本发明的结构之内，系统内部的局部改进和子系统之间的改动、变换等，均属于本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：通过首次引用客户工单数据并进行数据预处理，利用NLP情感分析及LDA主题模型自然语言处理技术，将工单文本中的非结构化数据转换为结构化数据，获取其中所需指标，采用TOPSIS综合评价方法或AHP层次分析法进行预测评分，并通过朴素贝叶斯模型进行分类，同时还选取了配变运行数据，进行预测评分，最后将两者的评分利用权重综合起来，由编制好的计算机程序进行分析，筛选出客户诉求强烈和运行状态较差的配变信息，得出基于客户诉求的配网精准投资清单和新投配变后评估成效清单，将分析结果推送至大数据交互平台或用采系统，并将筛选结果存储于用电信息大数据分析平台的数据库服务器，将结果展示给省、市、县、所各级供电单位的监控终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述客户工单数据对客户的诉求内容情感偏好以及主题内容，进行分析汇总，提取有用数据，反映真实的客户诉求信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述配变运行数据真实反映配变的运行状态，与客户工单数据相呼应。
4.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述数据预处理基于线性插值的数据缺失值数据处理及最优建模数据自动筛选，提升建模数据质量。
5.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述NLP情感分析根据数据语料的分词结果，进行情感指数分析，给出客户工单的情感偏好得分，方便进一步得出客户诉求的优先处理级别。
6.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述LDA主题模型基于分词结果，依据工单--主题--分词关系，通过训练生成倾向于同时出现在一个以上同类型工单文档中的主题，以便进行下一步计算。
7.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述朴素贝叶斯模型基于客户工单的主题计算该工单为某一主题内容的概率，通过选定的朴素贝叶斯算法构建分类模型，最终实现给定投诉工单的自动分类。
8.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述AHP层次分析法是一种实用的多方案或多目标的评价方法，是一种定性与定量相结合的评价分析方法；运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂问题。
9.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：所述TOPSIS综合评价方法通过检测评价对象与最优解和最劣解的距离来进行排序，最优解是它的各个属性值都达到各备选方案中的最好的值，该方法要求各效用函数具有单调递增性，对资料数据无特殊要求。
10.根据权利要求1所述的一种基于客户诉求的配网精准投资策略方法，其特征在于：给与客户工单数据和配变运行数据最终评分不同的权重，计算最终评分，找出客户诉求强烈而且运行状态较差的配变。
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