恭喜贵州电网有限责任公司李然获国家专利权
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龙图腾网恭喜贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于混合神经网络的电力客户细分方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113962716B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110631437.5，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种基于混合神经网络的电力客户细分方法是由李然;纪元;黄莉雅;倪凡;杨耀;欧阳静;冯光璐;舒彧;曾路;方继宇;雷光裕设计研发完成，并于2021-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合神经网络的电力客户细分方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于混合神经网络的电力客户细分方法，使用混合神经网络方法来进行电力客户细分，通过用电客户的特征指标，时间之间的联系，进行对电力客户的分类。从而制定有针对性的营销策略，满足不同客户的用电需求，实现个性化与差异化的服务，提高电网公司的核心竞争力，扩大电能在社会消费终端中的占有率，已成为电力企业一项迫切任务，本发明所提出的电力客户细分方法有助于提高电力客户细分方法的准确度。
本发明授权一种基于混合神经网络的电力客户细分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的电力客户细分方法，其特征在于：包括以下步骤：基于电力用户评价指标的改进的H-LSTM模型；从原始用电数据中提取出用电特征指标；利用特征指标的前后时间关联性来分析，根据H-LSTM模型同时设定混合的LSTM神经网络求解；最后得出结果值，根据结果值进行客户分类；基于电力用户评价指标的改进的H-LSTM模型构建步骤如下：根据电力用电数据重构出n个评价指标的子序列数据集；计算每年12个月的功耗和电费的均值和方差；将重构出的子序列数据集和功耗、电费的均值和方差作为LSTM神经网络的输入，即输入维数为12维；输出层维数为1，损失函数为L2误差函数；激活函数为ReLU，采用批量梯度下降法学习，ReLUx=max0,xH-LSTM神经网络的输入输出。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州电网有限责任公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市南明区滨河路17号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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