基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析

本文主要结合浙江湖州电力业务需求,旨在打破客户对用电诉求存在的盲区,从而提高对用户用电需求的管理程度,实现热点投诉业务工单的原因挖掘。为了更好的深入挖掘投诉工单背后所蕴含的信息,研究基于自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用隐马尔可夫模型等分词技术分析投诉工单中的受理内容,进行词频统计,通过TF-IDF算法计算关键词重要性权重值,提取权重值大的关键词频作为客户投诉文本挖掘的最终结果,并运用词云分析技术进行分析结果可视化展示;通过文本分类分析,构建文本分类器模型,实现对"热点词频"在不同业务中的分布情况的研究,并根据结果开展相应改进措施。把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。专题的推广应用,能够很好的提升客服部门的工作效率,落在实处的为客户解决难题。     

基于时序电压灵敏度的ADN分布式光伏选址及定容评估

随着分布式光伏的快速发展,如何确定主动配电网中分布式光伏的安装位置及最大准入容量成为促进新能源消纳良性发展的研究热点.由于分布式光伏的接入会对配网电压产生很大影响,首先提出时序电压灵敏度指标,从电压角度得到分布式光伏的候选安装节点.其次,构建源荷不确定性时序场景集,建立计及不确定性的分布式光伏准入容量评估模型,并基于鲁棒线性化思想及对偶理论将模型转化为混合整数线性规划模型,以便模型的求解.通过Matlab搭建IEEE 33节点系统,仿真结果证明了所建模型的适应性及有效性.     

配网巡检系统的深化应用

介绍湖州地区拟建成设备巡检管理系统的系统构架和基本功能,阐述实现的方法,提高设备巡检到位率,以进一步提高设备等级,保持设备的健康水平。     

考虑荷储动态特性时序降维的配电网剩余供电能力评估

随着储能和分布式能源渗透率的不断提高,剩余供电能力评估亟需考虑储能调节和分布式能源的动态特性,为此,提出一种考虑荷储动态特性时序降维分析的剩余供电能力评估方法.采用模糊C均值聚类技术建立负荷动态时序聚类模型,并对储能的动态特性进行建模分析;通过定义工作点时间断面的降维提取方法,将含荷储时序特性的二维动态配电网转换为以聚类中心负荷峰值时刻的负荷集合表示负荷状态的一维静态剩余供电能力评估问题;基于现有的剩余供电能力评估模型建立含多工作点时间断面剩余供电能力的安全边界,进而准确计算配电网的剩余供电能力,同时考虑新增用户负荷差异化影响,并以剩余供电能力系数进行修正.算例分析验证了所提方法的可行性与有效性.     

安全生产现场辅助管理系统的运用

介绍湖州地区客户服务中心拟建的安全生产辅助系统的应用研究,介绍该系统的构成、实现方式,通过该系统的运用实现现场两票一单的强制性执行,达到对生产班组现场的综合管理。     

基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析

本文主要从自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用分词技术分析投诉工单中的受理内容,并进行词频统计,运用词云分析技术进行分析结果可视化展示,把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。     

基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析

本文主要结合浙江湖州电力业务需求,旨在打破客户对用电诉求存在的盲区,从而提高对用户用电需求的管理程度,实现热点投诉业务工单的原因挖掘。为了更好的深入挖掘投诉工单背后所蕴含的信息,研究基于自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用隐马尔可夫模型等分词技术分析投诉工单中的受理内容,进行词频统计,通过TF-IDF算法计算关键词重要性权重值,提取权重值大的关键词频作为客户投诉文本挖掘的最终结果,并运用词云分析技术进行分析结果可视化展示;通过文本分类分析,构建文本分类器模型,实现对 “热点词频”在不同业务中的分布情况的研究,并根据结果开展相应改进措施。把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。专题的推广应用,能够很好的提升客服部门的工作效率,落在实处的为客户解决难题。