基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测

论文摘要

精准预测停电敏感的电力客户群体,能够有效感知客户用电需求,提升客户用电满意度,助力提高电力服务水平。文中提出基于贝叶斯网络构建电力客户停电敏感度预测模型,从95598客服平台、营销业务系统、用电信息采集系统获取分析数据,结合客户基本信息、用电信息、智能电能表计量信息以及用户用电交互行为,定义客户停电敏感度数据标签,对用户的停电投诉进行分析与预测。采用K折交叉验证法对停电敏感度预测模型进行实验验证。实验表明,基于贝叶斯网络构建的电力客户停电敏感度预测模型,在停电投诉分析应用中具备较高的精准度,验证了模型的有效性。

论文目录

• 0 引言
• 1 基于贝叶斯网络的停电敏感度预测模型
•   1.1 贝叶斯分类相关理论
•     1.1.1 贝叶斯决策论
•     1.1.2 贝叶斯网络
•   1.2 停电敏感度分析模型构建
•     1.2.1 电力客户停电敏感度数据标签
•     1.2.2 基于贝叶斯网络的停电敏感度预测模型构建
• 2 仿真验证
•   2.1 样本选择与评估
•   2.2 仿真过程与结果验证
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吕朋朋,陶晓峰,徐致光,缪平,熊霞,毕善钰

关键词: 贝叶斯网络,停电敏感度,数据标签,折交叉验证,后验概率

来源: 电力工程技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院)

基金: 国家电网有限公司科技项目“电,水,气,热能源计量一体化采集关键技术研究及应用”

分类号: TM73

页码: 49-54

总页数: 6

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