基于多层次语义表示学习的电力服务诉求识别

对话中自动识别用户的具体诉求是电力智能服务平台中的一项关键技术。通过诉求识别，可以对海量对话材料进行及时高效的电子建档、信息挖掘，降低人力成本、提升服务质量。针对这一问题，提出一种结合词汇（token），文段（segment）与上下文（context）级别多层次语义信息表示的诉求识别方法，在每个层次上，引入ELMo预训练模型，通过设计不同的语义传递方式训练出表示不同层次语义信息的词向量。在真实的电力服务对话数据集上验证了该方法的有效性。     

改进的前推回代算法在配电陬线损计算中的应用

配电网线损是电力部门一项综合性的经济技术指标。准确、合理的配电网线损理论计算是电力部门分析线损构成、制订降损措施的有力工具，对促进供电企业降低能耗、内部挖潜、提高经济效益、优化电网规划设计方案和加强运行管理等具有重要的意义。     

模糊PID控制在污水处理SBR工艺中的应用

污水处理SBR工艺生物反应池中溶解氧的控制存在非线性、时变、大滞后等问题,而传统PID控制参数整定不易,为此构造了一个模糊自适应PID控制器,将模糊控制和PID控制结合起来,通过模糊控制规则在线调整PlD控制器的三个参数。经仿真验证,模糊自适应PID控制器比传统PID控制器的动态响应曲线好,响应时间短,超调量小,动静态性能好。     

改进的前推回代法在配电网线损计算中的应用

基于区间分析的改进前推回代算法依照配电网特有的层次结构特点。将网络支路按层次进行分层,并和用区间值代替原有的点值对辐射状网络进行前推回代,改进后的前推回代算法在计算线损时,可分层并行计算各层次的支路功率损耗和电压损耗,大幅度提高了配电网潮流的计算速度。     

供电营业厅服务效能评价研究

电力营业厅的服务效率反映了电力行业营业厅资源利用效率和实体服务能力。利用山西省级电力公司客户服务过程中所积累的服务数据、营业厅布点及经营数据,从成本、服务范围、可替代性逐层递进,搭建了营业厅效能评价模型,精准评价窗口服务效率,进而对窗口存量客户进行差异化渠道引流。营业效能评价体系的建立能从用户角度客观反映营业厅效能及服务质量,对优化营业厅布点、整合低效营业厅、推广线上服务渠道具有较强的现实意义。     

电力客户缴费渠道业务量预测

对着大云物移技术的广泛应用,客户对于移动式、碎片化服务要求越来越高,如何评价服务渠道效率,分析客户体验,预测渠道业务流量,发掘客户渠道迁移规律,并针对客户开展精准引流,实现渠道效率与客户体验的精准匹配。客服中心联合山西电力,选用时间序列算法建立预测模型,建立ARIMA模型对缴费业务量进行预测。首先对数据进行平稳的处理,然后通过ACF和PACF确定模型的参数,进行预测,经验证,模型效果较好,达到应用水平。     

客户标签在95598业务中的应用

基于电力客户标签体系在供电企业的研究成果,介绍了电力客户标签体系在95598业务中的若干典型应用:一是建立了基于“客户画像+满意度测评”的闭环管理模式,有力支撑了客户服务工作的常态化开展;二是构建了基于“话务引导”和“服务策略推送”的话务服务模式,实现了客户精准洞察,帮助95598客服人员迅速识别客户特征,缩短反应时间,针对性的为客户提供差异化、精细化服务。客户标签在供电企业的实际应用为以客户为中心的现代电力营销体系起到了中流砥柱的作用。     

手工标签在客户标签建设中的作用

介绍手工标签的建设背景和功能,分析其在客户标签建设中的作用,阐述通过手工标签数据优化模型的过程。     

面向电力用户的群簇核心推荐算法

目前,电力用户的缴费方式仍以线下为主,长期以来造成了电力企业运营成本高、管理压力大等问题.传统的线上引流方法用户增长速度慢,用户粘性差.为快速转变电力用户长期以来所形成的线下缴费方式,提出采用基于群簇核心用户的推荐模型.电力用户的缴费行为表现出一定的群聚性和周期性,群簇核心用户不仅可以精准地代表某一类簇的行为特征,还可以间接地影响相关用户,实现新型缴费方式的快速传播,从而加速线上用户的增长速度.此外,提出的模型具有速度快、可并行、易迁移、易操作等特点,实现了一户一方案的精准推荐,在大规模电力用户数据下表现出了极高的应用价值.仿真实验结果表明,所提算法在进行电力用户精准引流时,在召回率和精确度等指标上具有较好的效果.     

国外电力企业大数据需求侧应用分析

针对大数据技术的研究和实际应用,总结了国外企业大数据技术的实际应用现状。在国外企业大数据需求侧管理应用中,介绍了法国电力公司、美国巴尔的摩燃气电力公司、美国南加州爱迪生电力公司和德国意昂电力公司四大能源企业大数据技术的应用主题和管理模式。通过上述介绍,在数据平台建设、数据管理和数据分析应用三个方面总结了各类大数据应用的启示,即集中建设统一大数据平台,并采用云部署方式是企业目前大数据平台建设的主流方式;统一数据标准规范有利于数据共享与数据管控,实现数据资源价值最大化;大数据分析应用有两个特点：一是大数据分析应用应紧紧围绕业务需求,以专业级应用为重心,配备充足的人力资源,准确聚焦业务痛点,快速解决业务实际问题。二是企业应结合业务特点和发展要求开展基础技术和基础应用方面的研究,为专业级分析应用提供服务和支撑。