基于特征提取的电力客户服务大数据溯源模型

为提高数据溯源算法的运行效率,基于特征提取方法提出电力客户服务大数据溯源模型。定义数据的基因组,查找数据库内的任意两个存在血缘关系的数据,以此建立数据染色体追溯模型;获取电力数据中的四类特征值,建立电力数据多次遗传的转移矩阵,基于特征提取构造电力大数据溯源路径;得出大数据溯源算法,构建电力客户服务大数据溯源模型。实验结果显示,特征提取算法在模型层数以及数据量相同时,溯源所需时间最短,算法运行速度最快。

基于局部线性嵌入和深度森林算法的电力客户投诉预测模型

由于电力市场竞争日益激烈,用户对服务质量的要求不断提高,用户投诉量持续上升。在基于大数据的电力客户投诉预测模型的体系结构基础上,提出一种基于局部线性嵌入和深度森林算法的电力客户投诉预测方法。采用局部线性嵌入算法对客户投诉预测模型的输入特征向量进行降维处理,减少计算量和避免陷入局部最优解;对降维后的投诉预测特征向量进行多粒度扫描,提高其表征学习能力;基于级联森林建立深度森林算法模型,实现客户投诉预测。实际数据的仿真结果表明,与不进行降维处理及其他预测模型相比,文中所提出的预测模型可以更准确地预测客户投诉趋势,为电力企业客户投诉分析和预测提供了参考依据。

高危及重要电力客户供用电安全检查和隐患治理研究

随着社会的发展和科技的进步,电力已经成为现代社会中不可或缺的能源之一。然而,在高危及重要的电力客户中,供用电安全检查和隐患治理一直是电力行业的重要课题。高危及重要电力客户供用电安全检查措施提高检查技术为进一步提高安全检查水平和效率,在实际开展安全检查的过程中,应积极运用先进技术手段和设备.

人工智能关键技术在电力客户服务中的应用

现有的智能客服系统具有一定的局限性,通常仅限于处理简单的用户查询,难以理解和应对复杂的用户表达。为了提升多轮对话中的语义理解准确性,深入研究了电力智能客服的应用框架,并将语言理解作为核心研究领域;提出了一种基于融合卷积神经网络(CNN)和注意力机制的语言理解模型,并成功将其应用于电力智能客服系统中。实验结果表明,这一融合了CNN和注意力机制的语言理解模型在语义理解任务中表现出色,能够更准确地捕捉用户的意图,从而显著提升了智能客服系统的智能程度和可用性。

电力客户需求侧响应效益分析与研究

随着社会经济的快速发展,电力资源逐渐成为人们日常生活以及工作当中不可或缺的重要能源,而且社会对于电力资源的需求量不断增加,电力供需矛盾日益突出。为了实现电力资源的优化配置和有效利用,电力客户需求响应研究逐渐得到重视。电力需求侧响应措施电力需求响应的概念是由美国提出来的,主要是为了提高电力系统运行的可靠性和效率。电力需求侧响应主要包括价格响应和激励响应2个方面。

高压电力客户用电安全在线检查技术研究及展望

针对高压电力客户用电安全管理面临技术手段支撑不足、标准规范不统一以及支撑工具不完备等问题,从客户侧用电安全政策法规、关键技术、标准规范以及软硬件装备等方面进行了阐述,对现有国内外研究现状进行了分析总结,建立了电力客户用电安全在线检查技术体系,从安全特性建模、安全信息感知、智能故障诊断和安全风险评估四个方面给出了关键技术路线和解决方案。建立“在线+移动式”用电安全在线检查装备体系,对装备的主要功能进行了设计。

基于决策树算法的电力客户智能分类方法

电力客户数据涉及多个维度和复杂的关联关系,导致分类不准确,因此,本文提出基于决策树算法的电力客户智能分类方法。采用中位数填充方法填补收集的电力客户数据,完成数据预处理,利用处理后的数据结合GINI系数构建电力客户决策树模型,形成一棵能够反映客户分类规律的决策树,去除不必要的分支和节点,使模型更加简洁,同时减少过拟合的风险。试验结果表明,设计方法能够根据电力客户的变化而调整,分类置信度较高,能够更加精准地智能划分电力客户类别,为电力企业的精准营销、个性化服务以及风险管理提供有力的支持。

电力客户服务中心抢修工单信息动态分配方法研究

为了解决抢修工单信息动态分配中存在的局部极值问题和动态配置问题,本文主要针对电力客户服务中心抢修工单信息动态分配方法进行研究。具体的研究内容包括以下几个方面:重构用户应急响应指令的组织架构,以提高指令的效率和响应速度;构建基于大数据的抢修工单信息筛选模型,用于提取和匹配抢修工单的信息和属性;利用空间信息聚类技术进行抢修工单信息的聚类和分级调度;运用微粒群算法研究应急任务分发的动态优化和适应性调控机制;基于全局最优思想,构建面向多目标的抢修工单配送多目标优化求解模型,以解决用户应急任务需求的最优调度问题。经过模拟实验证明,该方法具有更好的自适应性和全局最优控制能力,能够提升用户应急处理任务的动态分布和最优调度水平。

电力客户服务中心建设与客户服务技术支持系统研究

文章以电力客户服务中心建设和发展为主线,深入分析了该中心的战略地位,鲜明特色,组织架构及相应支持措施和政策框架。对服务中心各部门职能及协作机制进行细致解构,主要包括销售和服务团队,顾客申请和注册部门以及勘察和方案设计团队,并强调跨部门协同的意义。同时,深入挖掘电子化档案管理系统的关键服务环节——客户回访及服务监控体系。为了保障电力客户服务中心高效稳定运转,提出一系列配套措施和政策建议。其中主要有优化专业人才选拔机制,设计科学合理激励机制以及健全部门管理机制,其目的是建设系统化、人性化客户服务体系,从而显著提高客户满意度以及服务质量。

"互联网+"时代电力客户服务系统的智能化升级路径研究

文中深入探讨了"互联网+"时代背景下电力客户服务系统智能化升级的路径与策略,分析了"互联网+"概念的深刻内涵及其对电力行业的影响,揭示了当前电力客户服务系统所面临的挑战,并提出了智能化升级的关键技术和对策建议.研究指出,通过大数据、云计算及人工智能等技术的融合应用,电力企业能显著改善服务效率与质量,推动服务模式向个性化、智能化转型.同时,文中强调了技术集成、政策适应性、信息安全等挑战的应对措施,并对未来发展趋势进行了预测,为电力行业转型升级提供了理论基础与实践指引.

基于NAS的电力客户体验数据挖掘系统设计

传统客户体验挖掘系统存在系统CPU占有率高、数据挖掘测量结果误差大、系统存储率低的问题。为此,提出基于NAS的电力客户体验数据挖掘系统设计方法。完成系统软件框架的设计,根据软件的主要特点构建J2EE系统构架,建立系统模块对电力客户相关体验数据进行预处理,避免了数据紊乱和数据空缺,保证数据挖掘的真实性。通过对项目进行CPU占有率对比、数据挖掘测量值和实际值对比、系统存储率对比测试,验证了该方法对电力客户体验数据挖掘的准确度和实用性较高。

大数据驱动下全接触渠道的电力客户精准画像

基于大数据平台和微服务架构,建立电力客户精准画像技术架构,形成大数据驱动下客户画像系统底层标签数据集合,结合模糊C均值聚类算法、决策树及XGBoost算法建立的电力客户标签,生成电力客户精准画像,构建电力客户精准画像体系.实验结果表明,所提方法能够精准挖掘电力客户数据,聚类多种客户标签,有效降低标签分类汉明损失,减小电力客户标签分类误差,确保生成有效电力客户画像.

基于人工智能的电力客户重复诉求智能识别与预警

电力客户诉求是反映供电企业服务质量的重要数据,及时有效处理客户诉求是电力企业应尽的责任,也是主动承担社会责任,展现企业良好形象的重要表现。加强重复诉求管理,可以及时发现客户诉求处理效率和质量问题,有利于服务改进。目前,电力企业的业务系统对客户重复诉求的识别手段还够不完善,对此企业应尽快应用自然语言处理技术,实现更加准确、全面的客户重复诉求自动识别与预警。

一种基于差分隐私的电力客户数据隐私保护聚类方法

聚类在电网客户大数据分析中发挥着重要作用,随着我国《数据安全法》的颁布,如何在电力客户数据聚类中兼顾数据隐私和聚类质量,成为亟待解决的难点。针对已有的基于差分隐私的k-means聚类方法难以兼顾数据隐私与聚类质量问题,提出距离加噪扰动方法,通过提取数据距离并向距离数值添加满足差分约束的噪声,构建加噪矩阵,实现数据距离隐私保护;设计基于加噪矩阵的kq-means聚类方法,引入k最近邻概念,设计聚簇划分策略,将数据记录分配到距其最近的若干个中心点的期望区间,减小多轮迭代过程中差分噪声累积产生的聚类误差,从而支撑保护客户数据隐私的电网客户数据聚类。

基于卓越服务的新型电力客户关系管理体系思考

当前电力客户对于电力服务需求已经逐步上升到了高级阶段,更加强调服务模式的创新以及服务内涵的延伸,所以,在电力市场化改革不断深入的现实背景下,电力企业有必要结合多元化发展的服务需求以及多元化发展的市场主体,重新构建服务价值链条,重新审视和关注电力客户关系管理。鉴于此,本文将结合电力企业市场竞争以及公益保障的双重属性,分析讨论如何构建电力企业与客户之间的价值共同体。

重要电力客户设备运行过程中的安全管理策略思考

在电力生产中,安全是首要任务,一旦发生安全事故会对供用电双方造成严重的损失。尤其要强化重要电力客户设备运行安全管理力度,定期展开用电安全检查工作,并强化安全风险评价,对设备运行风险进行有效性管控,及时处置电气设备安全隐患,保障供用电双方电气设备的安全运行。本文对重要电力客户设备运行安全管理现状及原因进行分析,重点探究重要电力客户设备运行安全管理策略,旨在进一步提升电力运行安全水平,减少电力安全事故的发生几率。

电力客户需求高适配性关联抽取算法

为了准确、高效地分析电力客户需求,从而降低电力企业成本,提高电力服务的产品附加值,基于层次分析法,计算条件属性重要度,构建优先关系矩阵,结合模糊关系判断尺度,确定电力客户需求权重。度量决策树节点纯度,分别对离散型节点变量与连续型节点变量进行指标分析,判断电力客户需求权重的准确性。建立电力客户需求关联抽取模型,获取电力客户需求用户画像,将信息区分值作为区分变量能力强弱的指标,计算不同变量之间的相关系数,设计关联抽取算法,得到电力客户关联结果。该方法在高、中、低3种频率中,虽其平均绝对百分比误差(MAPE)值不断升高,且随着关联层次的增加而逐渐递增,但整体依旧较低,判断电力客户需求权重的准确性较高。

基于BP神经网络的电力客户服务需求预测模型设计

针对电力客户服务需求预测精度不高的问题,提出一种基于BP神经网络的电力客户服务需求预测模型设计。利用BP神经网络,通过正向传播和反向传播控制输出误差。通过对电力客户服务需求的细分,构建数据仓库,对不同层次的不同客户进行预测,再进行数据清洗和挖掘,使清洗后的数据更适合读取与训练,利用归一化方法完成数据处理,以便于提取出关联规则解决电力客户服务需求问题,并通过附加量法控制和调节网络权重,实现预测模型的构建。通过实验对比验证,结果表明所提方法可以很好地预测电力客户服务需求,有效指导电力系统工作。

桌面云坐席系统电力客户工单信息精准查询方法

为了提升特征提取关联度和查询支持度,实现电力客户工单信息高精度高加速比查询,提出了桌面云坐席系统电力客户工单信息精准查询方法。该方法采用条件随机场分词算法实现电力客户工单信息文本的自动分词,并通过改进卡方特征选择算法获得最佳特征,然后将特征作为VSM的列矩阵变量,并依据TF-IDF算法计算特征向量的权重,最后整合特征的先验概率与重要度作为朴素贝叶斯分类器输入值,实现信息精准分类,最终完成电力客户工单信息精准查询。经实验验证:该方法提取特征具有较高的词汇关联度,查询支持度较高,遗漏概率低,能够实现精准的电力客户工单信息查询。

电力客户细分服务管理建设及效果分析

电力企业是国有企业,其主要职责是掌握发电、输电、电力售卖等工作,为国家和人民提供稳定、可靠的电力供应。随着社会的快速发展和经济的持续增长,电力企业需要不断革新经营理念,融入现代化的管理和经营理念,以更好地满足人民对电力服务的需求。电力企业的供电对象较为多元化,包括家庭、企业、政府机构等,因此需要加强对客户的细分,提升客户未来价值。这可以通过建立客户档案,分析客户的需求和行为习惯,以及提供个性化的电力服务来实现。电力企业的重要载体是价值客户,也是未来发展的关键基础。只有不断提升客户满意度和忠诚度,才能够保持在市场竞争中的领先地位。