[发明专利]一种计划停电敏感度评估方法和装置

说明书

本申请公开一种计划停电敏感度评估方法和装置。本发明基于海量服务信息和客户档案数据，通过对计划停电相关因素分析，建立分析模型挖掘计划停电敏感度的重要影响因素，分析影响因素与敏感度的规律，建立一套用于评估停电事件敏感度的计算模型，从而实现计划停电敏感度的量化评判，并为科学合理的计划停电制定提供数据支撑。建立起客户对于计划停电的信息反馈机制，提高分析人员的工作效率，使分析结果更加准确可靠，提升客户满意度及相应服务质量。

技术领域

本申请涉及电力领域，更具体地说，涉及一种计划停电敏感度评估方法和装置。

背景技术

目前，随着电力体制改革的推进，行业竞争的逐步发展，电力公司自身、行业主体、市场开拓和优质服务面临的压力越来越大。充分利用现有数据资源，深入挖掘用户潜在需求，改善供电服务质量，对电力公司未来发展至关重要。

从国内供电可靠性指标的管理数据分析，我国供电可靠性中的非限电性质的计划停电所占比例最大，对供电可靠性影响最大。因此，提高供电可靠性，必须加强非限电计划停电管理，制定科学、合理的停电计划。目前，通常基于操作人员的工作经验对计划停电的敏感度进行评估，无法对计划停电的敏感度进行量化评判，用户满意度较低。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种计划停电敏感度评估方法和装置，以实现对计划停电敏感度的量化评判，为制定科学合理的停电计划提供支持，从而最大限度的满足用户的要求。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种计划停电敏感度评估方法，包括：

获取停电事件训练样本；

利用所述停电事件训练样本的多个预设评估指标对预建的逻辑回归模型进行训练，以确定所述多个预设评估指标中的显著评估指标以及各个显著评估指标各自对应的回归系数；

基于所述逻辑回归模型的逻辑回归方程对所述显著评估指标进行计算，得到停电事件的停电敏感度。

优选的，所述利用所述停电事件训练样本的多个预设评估指标对预建的逻辑回归模型进行训练，包括：

验证训练后的所述逻辑回归模型是否稳定，若否则继续利用所述停电事件训练样本对所述逻辑回归模型进行训练，直至所述逻辑回归模型稳定。

优选的，所述获取停电事件训练样本包括：

在预设时间范围内获取电力系统的停电信息、用户热线信息以及用户信息；

对所述停电信息、所述用户热线信息以及所述用户信息进行匹配，确定所述停电事件训练样本。

优选的，所述逻辑回归方程为：

其中，β＝β₁X₁+β₂X₂....+β_nX_n；

P表示停电敏感度，β₁……β_n表示所述回归系数，X₁……X_n表示所述显著评估指标。

一种计划停电敏感度评估装置，包括：

信息采集单元，用于获取停电事件训练样本；

模型训练单元，用于利用所述停电事件训练样本的多个预设评估指标对预建的逻辑回归模型进行训练，以确定所述多个预设评估指标中的显著评估指标以及各个显著评估指标各自对应的回归系数；

计算单元，用于基于所述逻辑回归模型的逻辑回归方程对所述显著评估指标进行计算，得到停电事件的停电敏感度。