基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测

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。

标题：
基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测
Prediction of power customer outage sensitivity based on Bayesian network

作者：
吕朋朋，陶晓峰，徐致光，缪平，熊霞，毕善钰
LYU Pengpeng, TAO Xiaofeng, XU Zhiguang, MIU Ping, XIONG Xia, BI Shanyu

关键词：
贝叶斯网络;停电敏感度;数据标签;K折交叉验证;后验概率
bayesian network;power outage sensitivity;data label;K-folding cross validation;posterior probability

2025-1-22 20:09 上传 基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测.pdf

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