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申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局

摘要：本发明涉及一种实现多维关联细粒度的电力营销信息化客户画像模型的方法，特别涉及电力营销的技术领域，包括以下步骤：采集电力营销客户信息；采集用电需求；采集用电输出；采集用电分布；预处理步骤；分析客户信息关联性；构建电力营销信息化客户画像模型，本发明具有保障客户画像构建拟合度，提高电力营销效果的技术效果。

主权项：1.一种实现多维关联细粒度的电力营销信息化客户画像模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集电力营销客户信息：将电力信息部分分为三个部分，用户需求与用电输出以及用电分布；S2、采集用电需求：假设电力营销客户的特征域分量为p，客户在梯度方向上的用电强度为d，采集客户信息的时间为t，则用电需求Qx,t为： 式中，δ表示电力营销客户信息的算子；u表示客户的特征分量；表示求偏导；x表示梯度方向；S3、采集用电输出：根据公式1，得到客户的用电需求，对客户信息进行跟踪识别，得到客户的基本信息，采集客户的用电输出信息；假设客户特征域信息为H，客户用电总量为O，客户信息为U，则用电输出信息Dl为：Dl＝O×Hk-1+Uk2式中，k表示客户信息维度；S4、采集用电分布：由于此次研究将电力营销客户信息分为了三部分采集，而在前两部分中，所采集到的客户画像信息分布散乱，不能形成有效的电力营销客户画像信息；因此，进行第三部分的信息采集，假设客户用电分布特征为r，该特征在梯度方向上，存在的客户用电信息输出为o，则客户画像用电分布信息值C为：C＝ox+r3综合上述3个公式，即可跟踪采集到的电力营销客户画像；但是，由于此次研究分三次采集电力营销客户画像，可能存在采集信息不匹配问题，为此构建相关函数f，检测客户画像匹配情况，其计算公式如下： 式中，ε表示相关系数；T表示客户信息采集周期；dt表示对时间t的微分；表示在梯度方向采集到的信息均值；表示客户信息在梯度方向相关性差值；S5、预处理步骤；S6、分析客户信息关联性；S7、构建电力营销信息化客户画像模型，基于此次采集到的客户信息，将使用因子分析方法，增强信息变量的相关性，以线性组合的方式，减少因子数量，降低客户信息特征维度；假设电力营销主体客户ψ属性值集合是一个g维的向量，属性值的均值向量为χ＝χ1,χ2,…,χg，电力营销主体客户ψ中存在的公共属性因子集合为其中，h表示公共因子数量，特殊因子集合为λ＝λ1,λ2,…,λI，其中，I表示特殊因子数量；则有： 式中，α表示因子载荷矩阵；根据公式7可以得到电力营销主体客户属性值因子具体数量，依据属性值因子，结合CS算法和模糊均值算法，构建电力营销信息化客户画像模型；假设电力营销主体客户属性值样本变量数为c，依据电力营销主体客户所对应的属性值形成J个聚类中心，则在样本数量为c的情况下，属性值所对应的电力营销主体客户ψ计算矩阵如下： 式中，表示第J个聚类中心第c属性值样本变量的中心向量；按照公式8所示的聚类方式，需要确定每个属性值的适应度δγ，其计算公式如下： 式中，γ表示模糊因子；L表示ψi到第j个聚类中心的距离；ψi表示电力营销客户样本；θij表示ψi对第j个聚类中心的隶属度；综合上述公式，当对应的电力营销主体客户ψ得到的属性值划分结果，满足每个属性值的适应度δγ时，则构建的客户画像模型成立，反之，则需要重新计算客户信息属性值因子，直至得到的属性值划分结果，满足计算的适应度值，停止循环，并输出最终构建的客户画像模型。

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