一种电力营销稽查粒度预警管控方法

    公开(公告)号:CN118822571B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411077317.5

    申请日:2024-08-07

    Abstract: 本申请提供一种电力营销稽查粒度预警管控方法,包括:获取不同区域典型用户群体的多粒度用电数据,根据用户地理位置坐标进行用户分群,得到不同区域群体的典型用电模式,提取各群体的用电高峰时段、谷峰比和负荷曲线形态用电行为特征;分析不同区域群体间用电模式差异的影响因素,包括居民生活用电习惯、工商业用电布局和气候条件,构建区域群体用电画像,针对不同区域群体的用电模式差异,确定其对应存在的窃电手段和窃电时间特征;对于每个用户的实时多粒度用电数据,在不同时间尺度下与其所属群体的典型用电模式进行比对,计算多维度负荷曲线相似度,若相似度低于预设的动态阈值,则判断该用户存在异常用电行为,触发异常用电预警。

    一种电力营销数据分析方法及系统

    公开(公告)号:CN119831634A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411880832.7

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本发明提出一种电力营销数据分析方法及系统,方法包括:收集电力消费者的消费数据,构建电力消费者行为分析模型对消费数据进行分析;根据所述消费者行为预测模型的输出结果制定最优的定价策略以实现最大化的销售效益;对每个营销活动进行实时效果评估,根据评估动态调整定价策略;通过结合营销效果和现有的定价策略,设计动态优化策略,确保定价和营销策略能够根据市场变化进行及时调整,从而最大化整体效益;根据每个消费者的消费数据,结合执行动态优化策略后的定价策略,实现个性化推荐响应市场变化和用户行为。本发明通过优化营销策略提高电力公司的竞争力,最终提升用户体验和电力营销效果。

    一种用于电力营销的数据监控方法及系统

    公开(公告)号:CN119762109A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411815348.6

    申请日:2024-12-11

    Abstract: 本发明提出一种用于电力营销的数据监控方法及系统,方法包括:从多个电力营销数据源收集原始数据;构建时空图,根据所述全局的时空特征向量使用神经网络模型对电力进行预测;根据神经网络模型的预测结果使用深度强化学习模型进行动态策略优化;实时收集执行策略优化后的反馈数据,设计策略评估函数对营销策略的效果进行评估,并根据评估结果对深度强化学习模型进行修正;根据实时反馈数据将优化后的策略根据不同用户的个性化需求应用于不同用户,保每个用户得到最符合其需求的推荐。本发明能够实时捕捉电力市场的需求波动,并根据不同用户群体的需求变化调整电力营销策略,从而大大提升电力营销的精准度、灵活性和效果。

    一种电力营销稽查粒度预警管控方法

    公开(公告)号:CN118822571A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411077317.5

    申请日:2024-08-07

    Abstract: 本申请提供一种电力营销稽查粒度预警管控方法,包括:获取不同区域典型用户群体的多粒度用电数据,根据用户地理位置坐标进行用户分群,得到不同区域群体的典型用电模式,提取各群体的用电高峰时段、谷峰比和负荷曲线形态用电行为特征;分析不同区域群体间用电模式差异的影响因素,包括居民生活用电习惯、工商业用电布局和气候条件,构建区域群体用电画像,针对不同区域群体的用电模式差异,确定其对应存在的窃电手段和窃电时间特征;对于每个用户的实时多粒度用电数据,在不同时间尺度下与其所属群体的典型用电模式进行比对,计算多维度负荷曲线相似度,若相似度低于预设的动态阈值,则判断该用户存在异常用电行为,触发异常用电预警。

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