一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法
专利汇可以提供一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种电 力 营销稽查精益化管控主题 大数据 预测方法，涉及预测方法。电力营销全业务过程管控常出现预测不全面的问题，从而影响最终的决策，增大电力营销的 风 险。本 发明 包括以下步骤：对电力业务系统的数据开展挖掘分析，形成 基础 数据；根据得到的基础数据，建立 预测分析 模型以对业务问题预测，并及时解决问题；根据不同的预测分析模型对业务问题进行预测分析计算，实现对业务问题的预测 定位 测试，形成主题预测策略；通过统一的主题库管理流程，对所有主题进行 版本化 管理。本技术方案通过对营销业务海量数据的层层挖掘，缩短决策制定时间，提高决策能力，提升业务工作 质量 。，下面是一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法专利的具体信息内容。
1.一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法，其特征在于包括以下步骤：
1)对电力业务系统的数据开展挖掘分析，形成基础数据，以针对预测指标在不同时间单位，建立预测决策模型库，预测决策模型库设有自定义参数，以定义各种新的预测决策模型；电力业务系统包括营销业务应用系统、用电采集系统、营配贯通平台；预测指标包括电量、电费、电能采集、资产管理、业扩报装；时间单位包括年度、季度、月度；
2)根据得到的基础数据，建立预测分析模型以对业务问题预测，并及时解决问题；预测分析模型包括基于神经网络算法、遗传算法、决策树方法、统计分析方法、模糊集方法的预测分析模型。
3)根据不同的预测分析模型对业务问题进行预测分析计算，并对基于不同预测分析模型计算获得的数据进行比较后，进行综合分析，得出最终的预测结果，预测问题发生概率，形成预测主题，实现对业务问题的预测定位测试，形成主题预测策略；
4)通过统一的主题库管理流程，对所有主题进行版本化管理，从系统主题预测或业务部门提出需求、部署应用再到调整注销，对每次主题的变更做版本记录，建立主题的全寿命周期管理，为后续分析提供数据支撑；同时对同一问题发生差错前设立预警主题，发生差错后设置稽查主题，并建立相应的勾稽关系，为后续的预警处理有效率分析及考核评定做数据支撑，为营销全业务过程管控的大数据分析奠定基础。
2.根据权利要求1所述的一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法，其特征在于：在步骤1）之前，需对大数据进行挖掘分析，在大量的业务系统数据中通过算法搜索隐藏于其中的有效信息，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别的方法实现主题预测。
3.根据权利要求1所述的一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法，其特征在于：预测决策模型分为初级模型、常规预测模型、专用模型三类，以根据电力业务分析人员的实践经验，针对电量、电费、电能采集、资产管理、业扩报装的预测指标在年度、季度、月度不同的时间单位上得到预测决策模型。
4.根据权利要求1所述的一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法，其特征在于：在步骤2）中，建立不同预测分析模型的主题预测算法，主题预测算法包括：
利用神经网络本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性，开展适合解决数据挖掘的主题问题，并建立分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；
建立隐含并行性、易于和其它模型结合的随机搜索算法；
通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息，构建描述简单，分类速度快，适合大规模的数据处理决策树模型。
5.根据权利要求1所述的一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法，其特征在于：在步骤3）中，对电量、负荷、业扩时限的序列量的预测决策时，将不同种预测决策模型进行有机的组合，形成综合模型；以形成对电量、负荷发展自然规律的更贴切或完备的描述，提高预测决策的精度。
一种电力营销稽查精益化管控主题大数据预测方法
技术领域
背景技术
发明内容
2）根据得到的基础数据，建立预测分析模型以对业务问题预测，并及时解决问题；预测分析模型包括基于神经网络算法、遗传算法、决策树方法、统计分析方法、模糊集方法的预测分析模型；
3）根据不同的预测分析模型对业务问题进行预测分析计算，并对基于不同预测分析模型计算获得的数据进行比较后，进行综合分析，得出最终的预测结果，预测问题发生概率，形成预测主题，实现对业务问题的预测定位测试，形成主题预测策略；
4）通过统一的主题库管理流程，对所有主题进行版本化管理，从系统主题预测或业务部门提出需求、部署应用再到调整注销，对每次主题的变更做版本记录，建立主题的全寿命周期管理，为后续分析提供数据支撑；同时对同一问题发生差错前设立预警主题，发生差错后设置稽查主题，并建立相应的勾稽关系，为后续的预警处理有效率分析及考核评定做数据支撑，为营销全业务过程管控的大数据分析奠定基础。
建立隐含并行性、易于和其它模型结合的随机搜索算法；
通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息，构建描述简单，分类速度快，适合大规模的数据处理决策树模型。
具体实施方式
S2：通过对营销业务系统、用电采集系统、营配贯通平台等电力业务系统的数据挖掘，通过相应的预测算法，最终进行业务问题预测，并及时解决问题；
S3：针对电力业务分析人员的实践经验，总结出一些独有的预测决策模型，如模式分解预测决策法等；预测决策人员可以结合具体情况灵活选用较为合适的预测决策方法，对多种方法的预测结果互为比较，再进行合理的综合分析，得出最终的预测结果；
S4：通过统一的主题库管理流程，对所有主题进行版本化管理，从系统主题预测或业务部门提出需求、部署应用再到调整注销，对每次主题的变更做版本记录，建立主题的全寿命周期管理，为后续分析提供数据支撑；同时对同一问题发生差错前设立预警主题，发生差错后设置稽查主题，并建立相应的勾稽关系，为后续的预警处理有效率分析及考核评定做数据支撑，为营销全业务过程管控的大数据分析奠定基础。
（B）建立隐含并行性、易于和其它模型结合的随机搜索算法；
（C）通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息，构建描述简单，分类速度快，适合大规模的数据处理决策树模型。
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