基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测

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.

关键词：贝叶斯网络、停电敏感度、数据标签、K折交叉验证、后验概率

所属期刊栏目：38

分类号：TM711;TP391.1(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：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”

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：49-54