IP电话组网技术在电力呼叫系统中的研究与应用

在降低运营成本并实现全省或较大区域座席集中管理、呼叫系统集中运行的前提下,通过在市、县部署IP话机,组建异地95598应急服务队伍(以下简称远程座席),建立覆盖全区域的IP电话网络,最大化受理客户来电诉求。IP电话组网技术主要包括智能话路路由策略、远程座席属地化接听来电、远程座席状态监控及远程座席零时间响应等。该技术的实施,解决了阶段性坐席人员不足问题,缩短95598应急服务响应时间,增强远程服务调控能力,提高客户诉求受理效率,提升国家电网品牌形象及服务质量。     

大数据在95598故障报修工单分析中的应用

应用大数据分析技术,采取文本提取、分词等分析方法挖掘95598故障报修工单热点、难点和重点问题,展现客户诉求特征及变化规律,定位营销业务与工单之间的关联关系,查找内在原因,通过95598工单内容还原客户真实诉求。以大数据技术在宁夏95598故障报修工单分析中的应用为例,介绍分析方法,并依据分析结论提出相应的服务对策与措施,提出大数据分析技术在该应用上的改进方向。     

电力客户服务报修业务量预测分析

根据95598电力客户服务业务特点对95598的话务进行短期预测,深层次挖掘不同业务之间关系,从统计学角度出发,分类别建模,将影响因素复杂的95598话务预测简单化。该模型原理简单,具有可操作性和实用性,可以为进一步分析客户来电原因、实现高效运营、完善排班管理提供思路。     

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。     

电力工单文本数据分析挖掘模型研究

介绍了针对电力工单文本开展分析挖掘的模型构建以及系统实现架构,针对95598电力工单中的受理内容以及答复内容分别开展文本分类与文本聚类,实现对海量电力工单的快速精准的定位与筛选,为专业管理部门及时发现和解决问题提供了有力的数据支撑。     

智能用电服务系统应用研究

为满足客户对供电服务质量、多元化服务方式不断增长的要求,解决电网企业终端用户市场化的问题,适应智能电网整体发展的需要,研究利用SG186营销应用系统和用电信息采集系统,整合95598短信平台、营销GIS平台、智能工业园区和智能小区平台,运用计算机及网络技术,在调查用电服务需求的基础上深入研究智能用电服务需求,分析智能用电服务需求对原营销业务应用的影响,构建智能用电服务系统。向用电客户提供智能用电服务,支撑电力系统节能降耗,提升电网企业市场运营能力。     

一种基于KNN算法的客户身份识别方法

针对电力客户标签对客户的认知不清晰,客服业务大多针对自然人开展,客户标签标记在电话号码上,而传统电力业务主要针对户(户号)开展,客户标签标记在户号上,存在信息无法共享的困难,提出了基于95598业务,利用大数据分析及文本挖掘方法,构建统一身份识别模型,有效识别客户来电号码与户号的对应关系。采用分词技术,有效解析用电地址信息、客户姓名等内容,并计算地址相似度得分、姓名相似度得分,作为对应关系校验以及识别疑似户号的关键因子指标;针对能获取到的对应关系,构建权重划分模型,计算对应关系匹配度得分,根据分值大小,校验对应关系的可靠性;针对找不到户号对应关系的来电号码,基于文本相似度得分构建KNN模型,计算对应关系匹配度得分,依据分值大小,识别疑似户号。     

基于模糊聚类的电力客户用电行为模式画像

随着电力客户数据采集频度不断提高、数据分析维度不断扩展,客户的用电行为变得更加复杂。客户标签和画像技术的发展,给客户用电行为分析带来了更直观、简洁的表现方式。论文基于海量的客户档案、负荷、电量数据,综合考虑客户用电特征、影响因素,建立了客户用电行为标签库,并采用模糊聚类算法进行客户用电模式分析,实现不同类型客户的用电行为模式画像。某地区20 000户工商业客户的用电行为模式画像分析结果表明:文中选取的用电行为标签合理有效、采用的聚类算法效果显著、客户画像精准,能够为电力公司掌握客户用电习性、挖掘客户需求、提高服务水平提供有力支撑。     

基于随机森林算法的95598投诉预测方法研究

为减少投诉风险发生,提出一种基于随机森林算法的95598工单投诉预测方法,实现对95598工单的直接投诉预测与转化投诉预测。首先,对95598历史工单进行数据预处理;其次,在充分考虑历史工单的供电地区、时间、天气、前期工单事因、重复来电和投诉倾向等情况的基础上,建立了基于随机森林算法的95598电力服务投诉工单预测模型。以某市全年95598工单数据为例,建立了该市的95598电力服务投诉工单预测模型,并以Weka 3.8数据挖掘软件为测试平台,对所建立的模型进行测试,并与其他数据挖掘算法的预测性能进行了对比分析。结果表明,该方法能够实现对95598投诉风险的有效预测,投诉预警效果良好。     

大数据技术在电力大用户用电特征分类中的应用

随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法。采用DTW算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用K-means算法对DTW距离矩阵进行聚类分析,实现用户负荷曲线的聚类和负荷特性分析。最后,以纺织印染业大工业用户的负荷数据为例进行验证,结果表明,该算法组合能够较好地反映负荷曲线的相似度,负荷曲线特征呈现显著差异。     

供电客户诉求智能分析系统的应用

依托95598客户诉求平台,通过应用大数据理论来挖掘客户诉求信息,扩展系统数据挖掘与分析功能,根据客户关注点及请求频率等特征,按照偏好标签库和交互频次设置,提供个性化的交互服务,解决了人工分析效率低下等问题,提高了客户诉求服务的整体水平。     

基于人工免疫系统聚类算法的用电客户信用分析

在分析人工免疫系统聚类算法的基础上研究基于人工免疫系统聚类算法的用电客户信用分析原理,建立用电客户信用分析指标体系,根据电力公司客户数据,采用人工免疫系统聚类分析方法对用电客户信用进行分析,将用电客户信用按高、中、低三类进行聚类,经计算得到信用高、中、低的用电客户分别为2家、3家、1家。结果表明人工免疫系统聚类分析方法只要确定了浓度阈值和聚类个数就可得到结果,计算过程简单,能够适用于大数据量,对专业知识的要求较低,对于数据的顺序不敏感,是一种进行用电客户信用分析的较好方法。     

售电市场环境下基于数据驱动的用户用电行为分析

智能电能表能够实时采集用户的用电数据,在未来数字化配用电系统中将得到广泛普及。在我国售电市场进一步放开并逐步繁荣的背景下,售电商能够通过分析海量用户用电数据,掌握用户用电行为,从而实现更好的服务。探讨了面向售电市场用户行为分析的特征提取方法,采用了k-means、模糊聚类、层次聚类等不同的聚类算法实现典型用户用电行为的模式提取,分析了不同用户用电行为的基本特征。对爱尔兰地区6 445名用户的公开用电数据进行实证分析,结果表明,该方法能够有效提取用户的用电行为模式,分辨用户用电行为异同。     

基于客户体验的95598新型服务模式

本文对国家电网95598基于客户体验的服务模式创新实践进行探讨,主要介绍95598客户标签库、故障报修APP推广和智能语音质检功能三方面的应用,并将实践前后服务成效进行对比,为电力服务行业提供有益的参考。     

你用电·我用心

正国网湖南供电服务中心95598远程工作站7X24小时不间断守候在供电服务热线95598及网络后台,为湖南近7000万人的用电服务保驾护航。远程站践行"你用电,我用心"的服务理念,全天候处理每一笔客户用电诉求,全流程管控处理效率和质     

95598客户服务应用系统在线监测技术研究

95598客户服务是电网企业对外服务的重要窗口,客户服务业务正常开展需省、地、县各级95598工作站实时协同工作,对95598客户服务应用系统可靠运行要求极高。介绍了一种95598工作站网络信息状态采集终端和主站系统,实现了95598业务系统响应监测、网络质量的在线监测以及机房信息设备智能巡检,为95598系统故障应急处理提供全面监测信息和处理依据。     

基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测

精准预测停电敏感的电力客户群体,能够有效感知客户用电需求,提升客户用电满意度,助力提高电力服务水平。文中提出基于贝叶斯网络构建电力客户停电敏感度预测模型,从95598客服平台、营销业务系统、用电信息采集系统获取分析数据,结合客户基本信息、用电信息、智能电能表计量信息以及用户用电交互行为,定义客户停电敏感度数据标签,对用户的停电投诉进行分析与预测。采用K折交叉验证法对停电敏感度预测模型进行实验验证。实验表明,基于贝叶斯网络构建的电力客户停电敏感度预测模型,在停电投诉分析应用中具备较高的精准度,验证了模型的有效性。     

基于短时间尺度相关性聚类的负荷预测

负荷预测不仅是电力系统稳定、安全运行的基础,同样也是实现电力需求侧智能用电管理的基础。短时间尺度相关性分析能够挖掘一段时间内负荷的用电行为,相似用电行为分析有助于改善负荷预测效果,因此本文提出了基于短时间尺度相关性聚类的负荷预测方法。首先,根据短时间尺度用电时间序列之间的皮尔逊相关系数构造相关系数矩阵,并对相关系数矩阵进行去噪处理;然后,基于相关系数矩阵,利用模糊c均值聚类的方法来实现不同用电特性负荷之间的聚类,每类中负荷具有相似的用电行为;再分别对每一类中所有负荷数据求和并利用人工神经网络进行超短期负荷预测,基于每类的负荷预测结果计算系统的负荷预测;最后,通过对某110kV变电站10kV负荷馈线的实际数据进行分析,分析结果表明基于短时间尺度相关性分析的聚类提升了负荷预测的效果,从而验证了本文所提方法的有效性。     

95598全省互联互通应急技术研究

在深入分析SG186营销系统95598业务各流程环节数据的基础上,研究95598全省互联互通应急技术,实现95598系统应急服务功能,解决基层单位系统客户端故障、工单涌流等情况下工单无法正常流转的问题,最大限度降低客户服务质量投诉风险,确保客户诉求的响应速度,并为相关职能部室提供应急决策信息,全面提高突发状况下省公司及各单位的应急处置能力、95598优质服务评价指数。     

主站后台预付费模式的智能用电管理系统

为了提高客户满意度,实现供电企业与居民用户用电信息双向互动沟通交流,研究了主站后台预付费模式的智能用电管理系统.对系统的架构及工作流程进行设计,对新型预付费集中器功能进行优化,同时将计量自动化系统、营销MIS系统、95598呼叫系统平台、预购电系统有机融合.经过试点应用,该系统可成功将实时电量、电费、剩余电费等信息实时向居民用户展现,对提高客户服务水平以及客户满意度有重要意义.