摘 要：本文基于CS算法和模糊均值算法，研究了電力信息化客戶畫(huà)像模型，旨在提高電力企業(yè)對(duì)客戶的了解和服務(wù)水平。本文收集了客戶的個(gè)人信息和消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，利用CS算法進(jìn)行特征選擇和數(shù)據(jù)降維，并運(yùn)用模糊均值算法進(jìn)行聚類分析，最終得出客戶的畫(huà)像結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠?qū)蛻暨M(jìn)行準(zhǔn)確分類和描述，為電力企業(yè)提供精準(zhǔn)的市場(chǎng)營(yíng)銷和服務(wù)決策支持。

關(guān)鍵詞：CS算法；模糊均值算法；電力信息化；客戶畫(huà)像

中圖分類號(hào)：TM 721 " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著電力行業(yè)快速發(fā)展和電力市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)加劇，電力企業(yè)需要更好地了解客戶需求和行為，以提供個(gè)性化的服務(wù)和精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略[1]?？蛻舢?huà)像模型是電力信息化的核心技術(shù)之一，幫助電力企業(yè)對(duì)客戶進(jìn)行分類和描述，從而進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化服務(wù)[2]。本文基于CS算法和模糊均值算法，研究了電力信息化客戶畫(huà)像模型，旨在提高電力企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和服務(wù)水平。

1 基于CS算法和模糊均值算法的電力信息化客戶畫(huà)像模型構(gòu)建

1.1 電力信息化客戶信息采集

用電需求：假設(shè)電力營(yíng)銷客戶的特征域分量為p，表示客戶在不同方面的特征，例如用電量、用電時(shí)間和用電設(shè)備等?？蛻粼谔荻确较蛏系挠秒姀?qiáng)度為d，表示客戶用電的強(qiáng)度和變化趨勢(shì)[3]。采集客戶信息的時(shí)間為t，表示信息采集的時(shí)間段。用電需求Q（x，t）如公式（1）所示。

（1）

式中：δ為對(duì)客戶信息進(jìn)行采集和分析的操作；u為多個(gè)特征分量的集合；?為客戶特征分量對(duì)電力需求的變化率；x為對(duì)客戶信息進(jìn)行梯度方向上的處理或分析。

用電輸出：通過(guò)采集和記錄這些信息，電力企業(yè)能夠更好地了解客戶的身份和聯(lián)系方式，以便進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)和溝通。假設(shè)客戶特征域信息為H，客戶用電總量為O，客戶信息為U，則用電輸出信息D（l）如公式（2）所示。

D（l）=O?H（k-1）+U（k） " " " " " " " " "（2）

式中：k為客戶信息維度。

用電分布：由于前兩部分的信息采集導(dǎo)致客戶畫(huà)像信息分布散亂，使客戶的特征分量在空間上沒(méi)有明顯的規(guī)律或趨勢(shì)，無(wú)法準(zhǔn)確了解客戶的用電需求和行為特征。為了更好地進(jìn)行電力營(yíng)銷，需要進(jìn)行第三部分的信息采集。在第三部分的信息采集中，假設(shè)客戶的用電分布特征為r，表示客戶在空間上的用電情況，包括用電量、用電時(shí)間和用電設(shè)備等方面[4]。采集和分析這些用電分布特征，更準(zhǔn)確地了解客戶的用電需求和行為特征，為電力企業(yè)提供個(gè)性化的營(yíng)銷策略和服務(wù)。同時(shí)，設(shè)梯度方向上的客戶用電信息輸出為o。梯度方向是指函數(shù)在某一點(diǎn)上變化率最大的方向，本文的梯度方向表示客戶用電分布特征的變化趨勢(shì)或規(guī)律。采集和分析梯度方向上的客戶用電信息輸出o，更好地理解客戶用電行為的演化和變化趨勢(shì)，為電力企業(yè)提供更準(zhǔn)確的用電需求預(yù)測(cè)和優(yōu)化方案?？蛻舢?huà)像用電分布信息值C如公式（3）所示。

C=ox+r " " " " " " " " " " " " " （3）

1.2 電力信息化客戶信息預(yù)處理

使用插值方法，例如均值插值或回歸插值來(lái)填充缺失的數(shù)據(jù)。在缺失數(shù)據(jù)較多的情況下，需要考慮刪除含有缺失數(shù)據(jù)的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。此外，去除或修改數(shù)據(jù)源中的格式錯(cuò)誤，包括修正數(shù)據(jù)的格式錯(cuò)誤，例如日期格式錯(cuò)誤或數(shù)值格式錯(cuò)誤，或者刪除含有格式錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)記錄。

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可比性，需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)字典或映射表。數(shù)據(jù)字典的作用是將不同的命名映射為統(tǒng)一的編碼，以保證不同數(shù)據(jù)源中的相似數(shù)據(jù)能夠被正確匹配和比較。使用數(shù)據(jù)字典可以避免由不同命名導(dǎo)致的數(shù)據(jù)混亂和錯(cuò)誤，提高數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量和可管理性。

在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，需要仔細(xì)檢查數(shù)據(jù)的范圍、關(guān)聯(lián)關(guān)系和邏輯約束等方面。判斷數(shù)據(jù)的邏輯性錯(cuò)誤可以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，檢查數(shù)據(jù)是否符合預(yù)設(shè)的范圍和邏輯規(guī)則、是否存在不一致或矛盾的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及是否滿足特定的邏輯約束條件，以便發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，從而提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。

識(shí)別和刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。設(shè)置合理的數(shù)據(jù)范圍或使用數(shù)據(jù)驗(yàn)證的方法去除編造的或不合理的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的可靠性[5]。調(diào)整數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)沖突問(wèn)題，獲得更準(zhǔn)確、一致的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和決策提供可靠基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)處理過(guò)程中非常關(guān)鍵的一步，旨在將不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一為相同的格式和單位，從而使數(shù)據(jù)更易于進(jìn)行比較和關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以消除數(shù)據(jù)源間的差異性，保證數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)或環(huán)境下的一致性和可比性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化還有助于提高數(shù)據(jù)的可讀性和可理解性，使數(shù)據(jù)更容易被分析和利用。另外，數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)處理中的另一個(gè)重要環(huán)節(jié)，它將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)類型和范圍，以便更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和分析。數(shù)據(jù)規(guī)范化可以保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)類型不匹配或范圍不符合要求的情況。數(shù)據(jù)規(guī)范化還有助于提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，減少數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的錯(cuò)誤和失誤，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。

1.3 電力信息化客戶信息關(guān)聯(lián)性

支持度約束。在數(shù)據(jù)分析中，需要限制項(xiàng)集（ψ→?）的出現(xiàn)次數(shù)，以確定該項(xiàng)集在數(shù)據(jù)源中的重要程度。在電力營(yíng)銷主體客戶的數(shù)據(jù)采集中，將每個(gè)客戶對(duì)應(yīng)的屬性值（?）與客戶本身（ψ）組成一個(gè)項(xiàng)集。在一個(gè)數(shù)據(jù)采集周期T中，采集到n個(gè)電力營(yíng)銷主體客戶，從而形成n個(gè)項(xiàng)集，即n項(xiàng)集。每個(gè)項(xiàng)集都由客戶（ψ）及其對(duì)應(yīng)的屬性值（?）組成。為了評(píng)估每個(gè)項(xiàng)集的重要性，需要計(jì)算其支持度。支持度是指項(xiàng)集（ψ→?）在數(shù)據(jù)源中的出現(xiàn)次數(shù)，用{ψ，?}的出現(xiàn)次數(shù)來(lái)表示項(xiàng)集的支持度，支持度統(tǒng)計(jì)了在數(shù)據(jù)源中同時(shí)出現(xiàn)客戶（ψ）及其對(duì)應(yīng)屬性值（?）的次數(shù)。支持度約束的目的是計(jì)算項(xiàng)集的出現(xiàn)次數(shù)（O（ψ∪?）），以確定其在數(shù)據(jù)源中的重要程度。如果一個(gè)項(xiàng)集出現(xiàn)的次數(shù)較少，那么它不具有較高的重要性。相反，如果一個(gè)項(xiàng)集出現(xiàn)的次數(shù)較多，那么它具有較高的重要性，如公式（4）所示。

（4）

置信度約束。在電力營(yíng)銷中，需要了解不同屬性值（?）與特定客戶（ψ）間的關(guān)聯(lián)程度，以確定是否將該屬性值添加到該客戶的畫(huà)像中。為了評(píng)估這種關(guān)聯(lián)程度，需要使用置信度。置信度是指屬性值（?）出現(xiàn)在電力營(yíng)銷主體客戶（ψ）中的概率。在給定客戶（ψ）的情況下，計(jì)算屬性值（?）同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)與客戶（ψ）出現(xiàn)的次數(shù)之比，可以得到置信度。計(jì)算置信度可以確定在給定客戶（ψ）的情況下屬性值（?）出現(xiàn)的概率。如果置信度較高，說(shuō)明屬性值（?）在該客戶（ψ）的畫(huà)像中具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。相反，如果置信度較低，說(shuō)明屬性值（?）與該客戶（ψ）的關(guān)聯(lián)性較弱，如公式（5）所示。

（5）

式中：ρ（ψ，?）為屬性值（?）出現(xiàn)在電力營(yíng)銷主體客戶（ψ）中的概率；P（ψ|?）為在給定客戶（ψ）的情況下，屬性（?）出現(xiàn)的次數(shù)與總客戶數(shù)之比；P（ψ∪?）為在給定客戶（ψ）的情況下，同時(shí)具有屬性（?）的次數(shù)與總客戶數(shù)之比；P（ψ）為在給定的時(shí)間周期內(nèi)，客戶（ψ）重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)與總客戶數(shù)之比。

1.4 電力信息化客戶畫(huà)像模型建立

在樣本數(shù)量為c的情況下，構(gòu)建一個(gè)大小為c×J的計(jì)算矩陣。矩陣中的每個(gè)元素用二進(jìn)制表示，其中1表示屬性值?在對(duì)應(yīng)的電力營(yíng)銷主體客戶ψ中出現(xiàn)，0表示不出現(xiàn)。計(jì)算矩陣可以了解每個(gè)電力營(yíng)銷主體客戶ψ與屬性值?間的關(guān)系。通過(guò)分析矩陣的行、列以及整體模式，可以發(fā)現(xiàn)不同屬性值與電力營(yíng)銷主體客戶間的關(guān)聯(lián)程度，分別如公式（6）～公式（8）所示。

?-x=α?+λ " " " " " " " " " " "（6）

（7）

（8）

式中：φjc為聚類中心J在屬性值c上的中心位置；δγ為屬性值的適應(yīng)度，是指每個(gè)屬性值在電力營(yíng)銷主體客戶樣本中的適應(yīng)程度或匹配程度；γ為模糊因子；L為電力營(yíng)銷客戶樣本ψi與第j個(gè)聚類中心間的相似度或距離程度；ψi為電力營(yíng)銷客戶樣本；θij為電力營(yíng)銷客戶樣本ψi屬于第j個(gè)聚類中心的程度。

根據(jù)具體的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)或指標(biāo)衡量適應(yīng)度，例如屬性值的頻率、重要性和相關(guān)性等。如果對(duì)應(yīng)的電力營(yíng)銷主體客戶ψ的屬性值劃分結(jié)果能夠滿足每個(gè)屬性值的適應(yīng)度δγ，那么表明客戶畫(huà)像模型能夠準(zhǔn)確反映電力營(yíng)銷主體客戶的屬性值分布和特征。換句話說(shuō)，模型能夠?qū)⒚總€(gè)客戶的屬性值劃分到與其適應(yīng)度最高的類別或聚類中心中。

2 試驗(yàn)結(jié)果

2.1 電力信息化客戶畫(huà)像模型構(gòu)建

2.1.1 電力信息化客戶信息采集

采集客戶的基本信息，包括姓名為X女士、性別為女性、年齡為30歲、身高為165cm、體重為56kg、受教育程度為碩士、婚姻狀況為已婚、居住地為F小區(qū)、信用透支情況為無(wú)、沒(méi)有兒女、工作方向是超市銷售、消費(fèi)情況為每月4000元、社交風(fēng)格為知識(shí)青年、職位是主管、興趣愛(ài)好是運(yùn)動(dòng)以及常用的App為騰訊和阿里等信息。這些信息將作為構(gòu)建電力信息化客戶畫(huà)像模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.1.2 電力信息化客戶信息預(yù)處理

采集信息后，對(duì)客戶信息進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理和異常值處理等步驟，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理能夠提高后續(xù)建模的準(zhǔn)確性和可靠性。

2.1.3 電力信息化客戶信息關(guān)聯(lián)性

利用CS算法和模糊均值算法對(duì)客戶信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。這些算法有助于發(fā)現(xiàn)客戶信息間的關(guān)聯(lián)規(guī)律和模式，從而揭示客戶畫(huà)像中隱藏的信息和特征。分析客戶信息的關(guān)聯(lián)性可以更好地理解客戶的行為和需求，為后續(xù)建模提供重要參考。

2.1.4 電力信息化客戶畫(huà)像模型建立

基于CS算法和模糊均值算法的結(jié)果建立電力信息化客戶畫(huà)像模型。該模型會(huì)綜合考慮客戶的各項(xiàng)信息特征，包括個(gè)人基本信息、消費(fèi)行為、社交風(fēng)格和興趣愛(ài)好等，構(gòu)建客戶的全面畫(huà)像，以更好地了解客戶群體的特點(diǎn)和需求，為電力系統(tǒng)營(yíng)銷提供個(gè)性化服務(wù)和精準(zhǔn)營(yíng)銷策略。

2.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

2.2.1 第一組試驗(yàn)結(jié)果

采用信息標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)，驗(yàn)證3組模型構(gòu)建的客戶畫(huà)像與客戶實(shí)際信息的擬合度。信息標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)見(jiàn)表1。

本文提出的模型在各項(xiàng)客戶信息的擬合度方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。在性別、受教育程度、婚姻狀況、居住地、是否有兒女、信用透支情況和消費(fèi)情況等方面，本文模型的擬合度均為0，即完全擬合了客戶的信息。模型能夠準(zhǔn)確反映客戶在這些方面的特征和情況，為電力信息化客戶畫(huà)像提供了精準(zhǔn)描述和分析。在其他客戶信息方面，例如年齡、身高、體重、工作方向、職位、社交風(fēng)格、興趣愛(ài)好和常用App等方面，本文模型的擬合度也表現(xiàn)出較高水平，其指數(shù)值均為0.09～0.20，說(shuō)明模型對(duì)這些信息的解釋能力較強(qiáng)，能夠較好地捕捉客戶的特征和行為習(xí)慣。與文獻(xiàn)中提到的其他模型相比，本文模型在這些方面的擬合度更高，具有更優(yōu)越的性能和準(zhǔn)確性。綜合各項(xiàng)客戶信息的擬合度，本文模型的信息綜合指數(shù)為0.063，文獻(xiàn)中提到的其他模型的信息綜合指數(shù)分別為0.124和0.201，可見(jiàn)本文模型在整體擬合度方面更優(yōu)越，表明本文模型能夠更全面、準(zhǔn)確地描述客戶的特征和行為，能夠?yàn)殡娏π畔⒒蛻舢?huà)像的建立和分析提供更可靠的依據(jù)和支持。綜上所述，本文模型進(jìn)行了各項(xiàng)客戶信息的綜合分析和擬合度評(píng)估，為電力系統(tǒng)的客戶管理和營(yíng)銷策略的制定提供了重要的參考和指導(dǎo)。

2.2.2 第二組試驗(yàn)結(jié)果

采用規(guī)范擬合指數(shù)，驗(yàn)證3組模型構(gòu)建的客戶畫(huà)像與客戶實(shí)際信息的擬合度。規(guī)范擬合指數(shù)見(jiàn)表2。

本文模型在規(guī)范擬合度方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在所有客戶信息中，本文模型的規(guī)范擬合指數(shù)均為1.00，即完全符合規(guī)范擬合的要求，而文獻(xiàn)中提到的其他模型的規(guī)范擬合度為0.84～0.98，說(shuō)明本文模型對(duì)各項(xiàng)客戶信息的擬合程度非常高，符合規(guī)范擬合的標(biāo)準(zhǔn)，能夠?yàn)殡娏π畔⒒蛻舢?huà)像的構(gòu)建提供可靠的基礎(chǔ)。綜合各項(xiàng)客戶信息的規(guī)范擬合度，本文模型的信息綜合指數(shù)為1.00，其他模型的信息綜合指數(shù)分別為0.91和0.84，可見(jiàn)本文模型在整體規(guī)范擬合度方面表現(xiàn)更優(yōu)，表明本文模型全面符合規(guī)范擬合的要求，能夠?yàn)殡娏ο到y(tǒng)的客戶管理和營(yíng)銷策略的制定提供更可靠的依據(jù)和支持。

3 結(jié)語(yǔ)

本文基于CS算法和模糊均值算法，研究了電力信息化客戶畫(huà)像模型。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型能夠準(zhǔn)確地對(duì)客戶進(jìn)行分類和描述，為電力企業(yè)提供精準(zhǔn)的市場(chǎng)營(yíng)銷和服務(wù)決策支持。然而，本文研究還存在一些局限性，例如數(shù)據(jù)采集的難度和數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性等。未來(lái)的研究將進(jìn)一步優(yōu)化模型算法，提高模型的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)探索更多的客戶畫(huà)像因素，以滿足電力企業(yè)日益增長(zhǎng)的需求。

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