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公开(公告)号：CN111062581A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911177439.0
申请日：2019-11-26
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 金良峰 , 郑斌 , 侯素颖 , 洪健山 , 裘炜浩 , 沈皓 , 许小卉 , 叶盛 , 沈然 , 胡若云 , 朱斌 , 孙钢 , 陈海娜 , 陈雨佳 , 谭毅 , 景伟强 , 章晓明 , 吕诗宁 , 谷泓杰 , 朱凯熙 , 吴冰洁 , 左玉 , 陈璐
摘要： 本发明公开了一种基于AHP层次的企业客户高压增值服务体系构建方法，属于电力技术领域。现有方案无法根据实际情况进行更深层次的影响因素识别与评估，评估分级方案不够科学、合理，不能对客户进行精准区分，进而无法满足不同群体的客户需求，无法实现供电服务精益化转变。本发明采用AHP层次分析法对客户用电数据的多维度综合评价；对客户价值进行定性与定量相结合、多目标、层次化的分析；能够对客户价值特征进行充分挖掘，评估分级方案更加科学、合理。进而对客户进行评价分级后，得到客户星级结果，能够有效识别市场价值密度、确定营销策略、调配服务资源。
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公开(公告)号：CN109670167A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811247198.8
申请日：2018-10-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于Word2Vec的电力客服工单情感量化分析方法，涉及一种电力客服工单分析方法。传统的情感分析方法不能有效甄别情感强度。本发明结合电力客服工单文本特征，对历史电力客服工单和不满意工单进行分类梳理、数据清洗，再基于百度词库梳理形成初始化多元情感词库，采用逆向最大匹配算法进行工单文本分词，基于Word2Vec神经网络构建融合客户诉求语义的积极词、消极词、否定词、程度副词、以及词序的词向量，通过历史客服工单进行机器学习训练生成融合诉求情感的学习模型，基于模型中的词性亲疏关系来拓展词性语料库，采用相似度词序矩阵量化算法进行情感量化计算，完成客服工单情感量化分析，有效区分情感强弱差异，确定紧急程度。
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公开(公告)号：CN109685240A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811247204.X
申请日：2018-10-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM深度学习的95598话务工单预测与异动预警方法，涉及一种电力话务工单分析方法。目前人为通过同比、环比数值、增幅数值来确定异动阀值，不能实时、准确、科学地设定阀值，导致监控预警、问题定位、趋势预测能力不足。本发明基于LSTM神经网络深度学习技术，通过建立科学的指标异动预测模型，研究各项指标的数理关系，实现短期话务工单置信异动预测与智能预警应用。本技术方案更高效、更精益、更智能地从大量指标中取得指标分析预警，提高客服指标分析与质量管控的工作效率。弥补传统曲线拟合建模需要定期模型修正的不足，支持在线实时动态学习预测与预警分析，提升日常指标的监控预警、问题定位、趋势预测能力。
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公开(公告)号：CN111080485A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911373259.X
申请日：2019-12-27
发明人： 周晨晖 , 景伟强 , 章晓明 , 章琛敏 , 庄琛 , 刘兴平 , 潘双双 , 陆艳 , 安东 , 石贇超 , 孙钢 , 汪一帆 , 朱晓波 , 宋松 , 刘铭 , 晏丽芳 , 林俊 , 宋磊 , 郭励
摘要： 本发明公开了一种基于业务和数据集成的线损合格台区的降损方法，涉及电网电网运维领域。目前对于线损的判断准确率低，且排查效率慢。本发明包括以下步骤：抽取当日线损异常升高的合格台区；确定是否为现场采集设备故障造成的线损异常升高；确定是否为户变关系调整错误造成的线损异常升高；确定是否为计量失准造成的线损异常升高；确定此次台区线损升高为正常的线损波动；进行现场处理，并在现场故障处理后，观察台区线损率是否下降，若是，则结束，若否，则确定此次线损升高为较罕见的正常线损波动，继续保持观察，以确保不超过管理红线。本技术方案步骤3）、4）、5）依次进行，有利于提高线损排除故障的效率，同时保线损排除故障的准确性。
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