发明公开
- 专利标题: 一种基于数据挖掘的用电客户流失电量预测方法
- 专利标题(英): Method for predicting amount of electricity lost by electricity customers based on data mining
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申请号: CN201710295480.2申请日: 2017-04-28
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公开(公告)号: CN107274001A公开(公告)日: 2017-10-20
- 发明人: 陈浩 , 夏洪涛 , 黄建平 , 王政 , 吴懿铮 , 牛东晓 , 张旭东 , 范华 , 周雷 , 张霞 , 颜虹 , 张彩友 , 施永益 , 王锋华 , 王坚敏 , 沈思琪 , 王亿 , 张文军 , 李雅 , 纪德良
- 申请人: 国网浙江省电力公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 华北电力大学
- 申请人地址: 浙江省杭州市黄龙路8号
- 专利权人: 国网浙江省电力公司,浙江华云信息科技有限公司,华北电力大学
- 当前专利权人: 国网浙江省电力有限公司,浙江华云信息科技有限公司,华北电力大学
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市黄龙路8号
- 代理机构: 杭州华鼎知识产权代理事务所
- 代理商 项军
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06
摘要:
本发明旨在提供一种用电客户流失电量预测方法,以解决现有技术中通过只能通过人工经验预测流失电量的问题。本发明包括如下步骤,步骤1:利用聚类分析法对用电客户进行分类;步骤2:计算每类用电客户在预测月流失的预测客户流失数;步骤3:获取每个用电客户的历史用电量,根据历史用电量计算得出每类用电客户在预测月的平均用电量;步骤4:根据每类用电客户在预测月的平均用电量和每类用电客户在预测月流失的预测客户流失数计算得出全体用电客户在预测月的总流失电量。通过实施本发明可以取得以下有益技术效果:对总流失电量的计算,克服了现有技术中预测流失电量只能通过经验获得的缺陷。