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公开(公告)号：CN107180392A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710352570.0
申请日：2017-05-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种电力企业电费回收数据模拟方法，能够生成与所述真实数据特征一致的模拟数据。所述方法包括：确定基于深度卷积的对抗生成网络，所述对抗生成网络包括：生成器和判别器；将获取的真实数据输入判别器，判别器学习真实数据的特征以训练其判别真实数据和模拟数据的能力，通过生成器生成模拟数据，将生成的模拟数据输入到判别器判别真假，并根据判别结果计算生成器的损失函数值和判别器的损失函数值，直至生成器的损失函数值和判别器的损失函数值达到预设值，或训练次数达到预设的最大训练次数，结束训练；利用训练后的生成器生成与所述真实数据特征一致的模拟数据。本发明涉及电力系统技术领域。
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公开(公告)号：CN107038531A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710248749.1
申请日：2017-04-17
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种针对低压用户群电费回收风险评估模型的构建方法，能够预测低压用户群的电费回收风险。所述方法包括：根据低压用户群的用电行为，构建低压用户群电费回收风险指标体系；根据构建的所述低压用户群电费回收风险指标体系中的风险度指标与用电风险度之间的相关性，确定风险度指标权重值；根据确定的风险度指标权重值，预测低压用户群的电费回收风险。本发明适用于电力系统技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106934493A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710110596.4
申请日：2017-02-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种电力客户价值评估模型的构建方法，能够提高客户等级划分的差异性。所述方法包括：确定评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系；根据确定的评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系，获取客户数据；根据获取的客户数据，对客户当前价值与潜在价值进行分级标注，得到用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集和用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集；根据得到的用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集，构建用户当前价值决策树预测模型，根据得到的用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集，构建用户潜在价值决策树预测模型。本发明适用于电力系统技术领域。
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公开(公告)号：CN106934493B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201710110596.4
申请日：2017-02-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种电力客户价值评估模型的构建方法，能够提高客户等级划分的差异性。所述方法包括：确定评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系；根据确定的评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系，获取客户数据；根据获取的客户数据，对客户当前价值与潜在价值进行分级标注，得到用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集和用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集；根据得到的用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集，构建用户当前价值决策树预测模型，根据得到的用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集，构建用户潜在价值决策树预测模型。本发明适用于电力系统技术领域。
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公开(公告)号：CN106651024A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611180509.4
申请日：2016-12-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司运营监测(控)中心 , 北京博望华科科技有限公司 , 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种电费回收预测模型的构建方法，能预测已欠费已欠费用户的下次欠费时间。所述方法包括：确定第一预测模型的指标体系；根据确定的第一预测模型的指标体系，获取已欠费用户数据作为第一预测模型的训练测试集，其中，所述训练测试集包括：训练集和测试集；根据所述第一预测模型的训练集对第一预测模型进行训练；根据训练后的第一预测模型预测已欠费用户的下次欠费时间。本发明适用于电力系统技术领域。
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公开(公告)号：CN106372775A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610696848.1
申请日：2016-08-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 北京博望华科科技有限公司 , 北京科技大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电网客户综合价值评估方法及系统，所述方法包括：对电网客户指标进行划分，得到一级指标、二级指标和三级指标；从数据库中筛选相关真实有效字段进行匹配，确定三级指标中的n项基础指标；采用层次聚类方法和帕列托法则给n项基础指标评判等级；基于德尔菲法专家评分法得到收集指标征询分数表和客户总分；根据多元线性回归方法分析确定基础指标权重。通过对电网客户指标进行划分，采用层次聚类方法和帕列托法则给n项基础指标评判等级，结合德尔菲法专家评分法得到收集指标征询分数表和客户总分，并根据多元线性回归方法分析确定基础指标权重，全方位多角度评估了电网客户的综合价值，有效辅助电力企业对客户指定个性化用电策略。
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公开(公告)号：CN106910019A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710102335.8
申请日：2017-02-24
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q20/145 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电费回收风险度预测模型的构建方法及装置，能够确定每个用户的电费回收风险度。所述方法包括：根据用户电量变更数据构建RFMO电费回收风险度模型，根据构建的RFMO电费回收风险度模型，确定电量变更用户的电费回收风险度；确定与电费回收风险相关的用电行为指标；利用确定的与电费回收风险相关的用电行为指标以及RFMO电费回收风险度模型确定的电量变更用户的电费回收风险度构建电费回收风险度数据集；利用构建的电费回收风险度数据集，采用GBDT算法预测未发生电量变更行为用户的电费回收风险度。本发明适用于电力系统技术领域。
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