10.7688/j.issn.1000-1646.2020.04.02
基于大数据分析的电力客户服务需求预测
针对电力市场随机性、多变量和时变性的特点导致电力客户服务需求预测值不准确的问题,提出了一种基于大数据分析的电力客户服务需求预测方法.该方法依托于贵州地区的智能电网大数据,从区域商业价值和区域宏观经济角度来采集数据并通过挖掘其中的关联信息,建立了电力客户的细分模型;并在客户细分模型的基础上,使用BP神经网络算法建立了电力客户的需求预测模型.在Matlab平台上的仿真与测试结果表明,所提出的方法能帮助电网公司更好地理解客户行为和服务需求,制定营销策略.
大数据、电力、服务需求、智慧城市、宏观经济、区域价值、BP神经网络、预测模型
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TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学青年基金项目61863113
2020-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
368-372
