电网客服投诉外溢风险预测方法、介质及系统

    公开(公告)号:CN118261416A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410167516.9

    申请日:2024-02-02

    Abstract: 本申请属于电网技术领域,更具体地说,涉及电网客服投诉外溢风险预测方法、介质及系统;本发明通过建立供需差异特征,供电稳定性特征以及停电事件特征,将这些特征作为随机森林模型的输入,使得模型在预测时充分的考虑了供需关系,并且将电力市场价格数据作为输入数据,从而使得模型在预测时充分考虑了市场电价的波动;进而提高了电网客服投诉外溢风险的预测精度;并且本发明通过ARIMA模型处理时间序列数据,能够有效预测基于时间趋势的投诉量变化,并将ARIMA模型的输出与随机森林相结合,通过随机森林捕捉非时间序列数据的复杂非线性关系,从而进一步的提高预测的准确性。

    一种电力交易客户服务流程的可视化平台及识别方法

    公开(公告)号:CN116993452A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311037032.4

    申请日:2023-08-16

    Abstract: 本公开提供了一种电力交易客户服务流程的可视化平台及识别方法,涉及可视化识别技术领域,该方法包括:构建供电端和企业端双向交易标签;读取供电端和企业端基础信息;进行目标企业端供电端距离筛选;进行目标企业端历史合作匹配;进行供电端交易评分;进行供电端交易匹配;生成匹配供电端;进行目标企业端电力交易管理,通过本申请可以解决现有技术中存在由于电力交易流程的可视化程度较低、对客户服务的效率较低,导致对电力交易流程的全周期监测效率较低、识别和管理效率较低以及解决客户需求的效率较低的技术问题,实现提高电力交易流程的可视化程度的目标,达到提高电力交易流程的全周期监测效率、识别和管理效率的效果。

    基于数据挖掘的客服系统投诉风险预警方法及系统

    公开(公告)号:CN116051124A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310031636.1

    申请日:2023-01-10

    Abstract: 本发明涉及电力大数据挖掘技术,为基于数据挖掘的客服系统投诉风险预警方法及系统,首先统计客户服务数据,从中提取文本特征、区域特征、投诉月度数据、投诉时段数据及投诉业务数据;对所提取的数据,基于轨迹因素、时间因素、业务因素、客户诉求时长和客户情感因素进行特征构造,获得构造后的特征集;基于SMOTE算法处理特征集中样本不平衡问题,构建平衡样本,获得平衡数据集;基于IGSA算法实现随机森林RF分类模型的超参数寻优;利用RF分类模型完成预测。本发明通过构造新样本以消除原始数据中正样本过少而对预测模型的影响,在构建平衡样本基础上进行预测模型参数寻优,解决了网格搜索算法寻找RF最优参数耗时的问题,降低了电力客服的投诉率。

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