CN113344637A - 一种潜在电能替代用户推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种潜在电能替代用户推荐方法及装置，包括：先获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，进行预处理并获取用户数据基础表；接着，获取已有电能替代用户及非电能替代用户的特征信息，并组建数据集；再获取每个电能替代类型的特征模型，并根据所述特征模型，获取电能替代用户推荐模型；最后，根据推荐模型，获取每个非电能替代用户的潜在替代概率，并将每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，对排序结果进行推送。利用上述一种潜在电能替代用户推荐方法及装置解决了由于缺少强有力的信息化支撑手段来挖掘潜在用户，基层业务人员主要是依据经验来人为判断是否为潜在的电能替代用户，任务繁重，收效甚微的问题。
Description
技术领域
本申请涉及社交网络技术领域，尤其涉及一种潜在电能替代用户推荐方法及装置。
背景技术
当前，我国大气污染形势严峻，大量散烧煤、燃油等能源消费方式是造成严重雾霾的主要因素之一。电能替代是指在终端能源消费环节，使用电能替代散烧煤、燃油等能源消费方式，进而提高清洁能源消费比重、减少大气污染。电能替代类型多样，涉及居民采暖、工业与农业生产、交通运输、电力供应与消费等众多领域。随着电能替代工作的不断发展，电能替代用户的挖掘也愈发困难。
长期以来，电能替代用户的挖掘都是由基层业务人员来开展，基层业务人员在电网营销系统中的用户档案中获取每个用户的身份信息及用电信息，例如，用户姓名、联系方式、经济水平、用电量、电价、电费、是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗等信息，并根据这些信息对所有用户进行甄别，并决定是否需要进行实地考察，进而找出其中潜在的电能替代用户并按照电能替代类型进行归档，最后在数据统计报表中体现，方便为用户提供电能替代服务。
但是由于缺少强有力的信息化支撑手段来挖掘潜在用户，基层业务人员主要是依据经验来人为判断是否为潜在的电能替代用户，任务繁重，收效甚微。
发明内容
为了解决由于缺少强有力的信息化支撑手段来挖掘潜在用户，基层业务人员主要是依据经验来人为判断是否为潜在的电能替代用户，任务繁重，收效甚微的问题，本申请通过以下各个实施例公开了一种潜在电能替代用户推荐方法及装置。
本申请第一方面公开了一种潜在电能替代用户推荐方法，包括：
获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述用户档案中的用户包括已有电能替代用户及非电能替代用户；
对所述每个用户的身份信息及用电信息进行预处理，获取用户数据基础表，所述预处理包括数据清理，数据整合及构建数据连通；
根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户；
获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，所述特征信息包括电压等级、用电容量、行业类别、用电类别、电压等级、合同容量、用电时段、用电负荷及电量波动情况；
将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集；
根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型；
根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型；
获取所述非电能替代用户的所述特征信息；
根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率；
将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，并获取潜在概率的排序结果；
将所述潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
可选的，所述获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，包括：
获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述身份信息包括用户姓名、联系方式及经济水平，所述用电信息包括是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗；
对所述身份信息及用电信息进行汇总并同步到大数据仓库中。
可选的，所述根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型，包括：
根据梯度提升树算法对所述数据集进行计算，获取每个电能替代类型的特征模型。
可选的，所述根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型，包括：
根据所述每个电能替代类型的特征模型，进行特征选择及线性拟合，获取电能替代用户推荐模型。
本申请第二方面公开了一种潜在电能替代用户推荐装置，所述装置应用于本申请第一方面公开的一种潜在电能替代用户推荐方法，包括：
用户信息获取模块，用于获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述用户档案中的用户包括已有电能替代用户及非电能替代用户；
预处理模块，用于对所述每个用户的身份信息及用电信息进行预处理，获取用户数据基础表，所述预处理包括数据清理，数据整合及构建数据连通；
电能替代用户获取模块，用于根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户；
第一特征信息获取模块，用于获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，所述特征信息包括电压等级、用电容量、行业类别、用电类别、电压等级、合同容量、用电时段、用电负荷及电量波动情况；
数据集组建模块，用于将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集；
特征模型获取模块，用于根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型；
电能替代用户推荐模型获取模块，用于根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型；
第二特征信息获取模块，用于获取所述非电能替代用户的所述特征信息；
潜在替代概率获取模块，用于根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率；
排序模块，用于将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，并获取潜在概率的排序结果；
推送模块，用于将所述潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
可选的，所述用户信息获取模块，包括：
用户信息获取单元，用于获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述身份信息包括用户姓名、联系方式及经济水平，所述用电信息包括是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗；
数据同步单元，用于对所述身份信息及用电信息进行汇总并同步到大数据仓库中。
可选的，所述特征模型获取模块，包括：
特征模型获取单元，用于根据梯度提升树算法对所述数据集进行计算，获取每个电能替代类型的特征模型。
可选的，所述电能替代用户推荐模型获取模块，包括：
电能替代用户推荐模型获取单元，用于根据所述每个电能替代类型的特征模型，进行特征选择及线性拟合，获取电能替代用户推荐模型。
本申请公开了一种潜在电能替代用户推荐方法及装置，包括：先获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，对所述每个用户的身份信息及用电信息进行数据清理，数据整合及构建数据连通，获取用户数据基础表；接着，根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户，并获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集；再根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型，并根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型；最后，获取所述非电能替代用户的所述特征信息，根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率，并将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，将潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
利用上述一种潜在电能替代用户推荐方法及装置解决了由于缺少强有力的信息化支撑手段来挖掘潜在用户，基层业务人员主要是依据经验来人为判断是否为潜在的电能替代用户，任务繁重，收效甚微的问题，本申请根据用户基础信息和行为信息为数据源，深入结合电能替代业务需求，根据业务需求，发现可以进行电能替代的用户群体，再根据业务规则计算用户权重，按权重顺序推荐至对应业务人员，让电能替代业务人员秒懂客户，更好更快地服务客户。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种潜在电能替代用户推荐方法的工作流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种潜在电能替代用户推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
为了解决由于缺少强有力的信息化支撑手段来挖掘潜在用户，基层业务人员主要是依据经验来人为判断是否为潜在的电能替代用户，任务繁重，收效甚微的问题，本申请通过以下各个实施例公开了一种潜在电能替代用户推荐方法及装置。
本申请第一实施例公开了一种潜在电能替代用户推荐方法，参见图1所示的工作流程示意图，包括：
步骤S1、获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述用户档案中的用户包括已有电能替代用户及非电能替代用户。
进一步的，所述获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，包括：
获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述身份信息包括用户姓名、联系方式及经济水平，所述用电信息包括是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗。
对所述身份信息及用电信息进行汇总并同步到大数据仓库中。
需要说明的是，电能替代用户是指使用电能来替代其他能源的方式，如“传统燃油汽车-->新能源汽车”，用户档案信息来源于电网营销系统中所有未销户的用电户，通过用电户号进行关联；用户档案即为用电户档案，包含基本信息(身份证、用电地址、联系电话等)、用电信息、资产信息等；自备电厂指用电户用电来源不仅通过电网供电，也自行通过发电设备满足自身用电需求。
除了要获取用户姓名、联系方式及经济水平、是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗外，还需要包括量价费及电户的用电量，其中，量价费为用电量、电价、电费的简称，本申请根据节约用电服务的业务需要，基于每个用户的身份信息及用电信息等数据，从用电类别、所属行业、高耗能分类、电能替代分类、价值等级等方面构建电能替代用户群体。
步骤S2、对所述每个用户的身份信息及用电信息进行预处理，获取用户数据基础表，所述预处理包括数据清理，数据整合及构建数据连通。
需要说明的是，所述预处理除了包括数据清理，数据整合及构建数据连通外，还应该包括去除无用数据，并将数据转为高可读和完整关联后的数据，形成用户数据基础表，即电能替代用户数据基础表。
步骤S3、根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户。
需要说明的是，根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户，其中已属于电能替代用户的用户不进行推荐，而是将这些用户信息作为训练模型，最终根据模型规则从非电能替代用户中找出值得推荐的用户。
步骤S4、获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，所述特征信息包括电压等级、用电容量、行业类别、用电类别、电压等级、合同容量、用电时段、用电负荷及电量波动情况。
需要说明的是，电能替代用户的电能替代类型电能替代类型多样，涉及居民采暖、工业与农业生产、交通运输、电力供应与消费等众多领域，居民采暖领域的电能替代类型主要包括分散电采暖、热锅炉、热泵及其他；生产制造领域的电能替代类型包括电锅炉、电窑炉、电炉、工业辅助电动力、矿山采选、生产制造领域、农业电排灌、农业辅助生产、农产品加工、油田钻机油改电、油气管线电加压及其他；交通运输领域的电能替代类型包括电动车、轨道交通、港口岸电、机场桥载APU及其他；电力供应与消费领域的电能替代类型包括电蓄冷空调、电力系统储能及其他；其他领域的电能替代类型包括家庭电气化、及燃煤自备电厂。
步骤S5、将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集。
步骤S6、根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型。
进一步的，所述根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型，包括：
根据梯度提升树算法对所述数据集进行计算，获取每个电能替代类型的特征模型。
步骤S7、根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型。
进一步的，所述根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型，包括：
根据所述每个电能替代类型的特征模型，进行特征选择及线性拟合，获取电能替代用户推荐模型。
步骤S8、获取所述非电能替代用户的所述特征信息。
步骤S9、根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率。
步骤S10、将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，并获取潜在概率的排序结果。
步骤S11、将所述潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
本申请第二实施例公开了一种潜在电能替代用户推荐装置，所述装置应用于本申请第一实施例公开的一种潜在电能替代用户推荐方法，参见图2所示的结构示意图，包括：
用户信息获取模块01，用于获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述用户档案中的用户包括已有电能替代用户及非电能替代用户。
预处理模块02，用于对所述每个用户的身份信息及用电信息进行预处理，获取用户数据基础表，所述预处理包括数据清理，数据整合及构建数据连通。
电能替代用户获取模块03，用于根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户。
第一特征信息获取模块04，用于获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，所述特征信息包括电压等级、用电容量、行业类别、用电类别、电压等级、合同容量、用电时段、用电负荷及电量波动情况。
数据集组建模块05，用于将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集。
特征模型获取模块06，用于根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型。
电能替代用户推荐模型获取模块07，用于根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型。
第二特征信息获取模块08，用于获取所述非电能替代用户的所述特征信息。
潜在替代概率获取模块09，用于根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率。
排序模块10，用于将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，并获取潜在概率的排序结果。
推送模块11，用于将所述潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
进一步的，所述用户信息获取模块01，包括：
用户信息获取单元，用于获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述身份信息包括用户姓名、联系方式及经济水平，所述用电信息包括是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗。
数据同步单元，用于对所述身份信息及用电信息进行汇总并同步到大数据仓库中。
进一步的，所述特征模型获取模块06，包括：
特征模型获取单元，用于根据梯度提升树算法对所述数据集进行计算，获取每个电能替代类型的特征模型。
进一步的，所述电能替代用户推荐模型获取模块07，包括：
电能替代用户推荐模型获取单元，用于根据所述每个电能替代类型的特征模型，进行特征选择及线性拟合，获取电能替代用户推荐模型。
本申请公开了一种潜在电能替代用户推荐方法及装置，包括：先获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，对所述每个用户的身份信息及用电信息进行数据清理，数据整合及构建数据连通，获取用户数据基础表；接着，根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户，并获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集；再根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型，并根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型；最后，获取所述非电能替代用户的所述特征信息，根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率，并将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，将潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
利用上述一种潜在电能替代用户推荐方法及装置解决了由于缺少强有力的信息化支撑手段来挖掘潜在用户，基层业务人员主要是依据经验来人为判断是否为潜在的电能替代用户，任务繁重，收效甚微的问题，本申请根据用户基础信息和行为信息为数据源，深入结合电能替代业务需求，根据业务需求，发现可以进行电能替代的用户群体，再根据业务规则计算用户权重，按权重顺序推荐至对应业务人员，让电能替代业务人员秒懂客户，更好更快地服务客户。
以上结合具体实施方式和范例性实例对本申请进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本申请的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本申请精神和范围的情况下，可以对本申请技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本申请的范围内。本申请的保护范围以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种潜在电能替代用户推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述用户档案中的用户包括已有电能替代用户及非电能替代用户；
对所述每个用户的身份信息及用电信息进行预处理，获取用户数据基础表，所述预处理包括数据清理，数据整合及构建数据连通；
根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户；
获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，所述特征信息包括电压等级、用电容量、行业类别、用电类别、电压等级、合同容量、用电时段、用电负荷及电量波动情况；
将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集；
根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型；
根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型；
获取所述非电能替代用户的所述特征信息；
根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率；
将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，并获取潜在概率的排序结果；
将所述潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
2.根据权利要求1所述的一种潜在电能替代用户推荐方法，其特征在于，所述获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，包括：
获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述身份信息包括用户姓名、联系方式及经济水平，所述用电信息包括是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗；
对所述身份信息及用电信息进行汇总并同步到大数据仓库中。
3.根据权利要求1所述的一种潜在电能替代用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型，包括：
根据梯度提升树算法对所述数据集进行计算，获取每个电能替代类型的特征模型。
4.根据权利要求1所述的一种潜在电能替代用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型，包括：
根据所述每个电能替代类型的特征模型，进行特征选择及线性拟合，获取电能替代用户推荐模型。
5.一种潜在电能替代用户推荐装置，其特征在于，所述装置应用于权利要求1-4任一项所述的一种潜在电能替代用户推荐方法，包括：
用户信息获取模块，用于获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述用户档案中的用户包括已有电能替代用户及非电能替代用户；
预处理模块，用于对所述每个用户的身份信息及用电信息进行预处理，获取用户数据基础表，所述预处理包括数据清理，数据整合及构建数据连通；
电能替代用户获取模块，用于根据所述用户数据基础表，获取已有电能替代用户及非电能替代用户；
第一特征信息获取模块，用于获取所述已有电能替代用户的电能替代类型及所述已有电能替代用户的特征信息，所述特征信息包括电压等级、用电容量、行业类别、用电类别、电压等级、合同容量、用电时段、用电负荷及电量波动情况；
数据集组建模块，用于将属于同一电能替代类型的所有的所述已有电能替代用户的特征信息组建成一个数据集；
特征模型获取模块，用于根据所述数据集，获取每个电能替代类型的特征模型；
电能替代用户推荐模型获取模块，用于根据所述每个电能替代类型的特征模型，获取电能替代用户推荐模型；
第二特征信息获取模块，用于获取所述非电能替代用户的所述特征信息；
潜在替代概率获取模块，用于根据所述电能替代用户推荐模型、所述非电能替代用户的所述特征信息，获取每个所述非电能替代用户的潜在替代概率；
排序模块，用于将所述每个非电能替代用户的潜在替代概率按照从大到小排序，并获取潜在概率的排序结果；
推送模块，用于将所述潜在概率的排序结果推送至基层业务人员。
6.根据权利要求5所述的一种潜在电能替代用户推荐装置，其特征在于，所述用户信息获取模块，包括：
用户信息获取单元，用于获取用户档案中每个用户的身份信息及用电信息，所述身份信息包括用户姓名、联系方式及经济水平，所述用电信息包括是否自备电厂、是否已经进行电能替代、用电时间、有功电量、无功电量及用电损耗；
数据同步单元，用于对所述身份信息及用电信息进行汇总并同步到大数据仓库中。
7.根据权利要求5所述的一种潜在电能替代用户推荐装置，其特征在于，所述特征模型获取模块，包括：
特征模型获取单元，用于根据梯度提升树算法对所述数据集进行计算，获取每个电能替代类型的特征模型。
8.根据权利要求5所述的一种潜在电能替代用户推荐装置，其特征在于，所述电能替代用户推荐模型获取模块，包括：
电能替代用户推荐模型获取单元，用于根据所述每个电能替代类型的特征模型，进行特征选择及线性拟合，获取电能替代用户推荐模型。
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| CN202110723771.3A Pending CN113344637A (zh) | 2021-06-29 | 2021-06-29 | 一种潜在电能替代用户推荐方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113344637A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113759798A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 能源监测系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108764584A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-11-06 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种企业电能替代潜力评估方法 |
| CN108805742A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-11-13 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种用户的电能替代潜力的评估方法及装置 |
| CN109816233A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-05-28 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 用于电网的用户标签模型生成方法及装置 |
| CN110930198A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-03-27 | 佰聆数据股份有限公司 | 基于随机森林的电能替代潜力预测方法、系统、存储介质及计算机设备 |
-
2021
- 2021-06-29 CN CN202110723771.3A patent/CN113344637A/zh active Pending
Patent Citations (4)
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Non-Patent Citations (1)
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|---|
| 保富等: "基于流计算的大客户用能智能分析方法", 《电力系统保护与控制》 * |
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| CN113759798A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 能源监测系统 |
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