基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法技术方案

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本发明专利技术涉及一种基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，包括以下步骤：S1:获取电力政策方案，通过自然语言处理技术，对政策内容进行分词、命名实体识别和关系提取，并根据不同政策类型，动态生成表单：S2:利用机器学习模型和模式识别进行表单智能审核，利用区块链技术记录并追溯审核过程；S3:获取包括区域政策执行情况、营商环境数据、经济数据和客户反馈数据，并预处理；S4:利用区块链技术记录数据来源和操作历史；S5:基于预处理后的数据，进行用户画像分析和电力系统营商环境分析，获取区域用户画像和营商环境评分；S6:优化电力政策方案，生成适用于该区域的电力政策方案。本发明专利技术有效提高电力系统区域化营商环境管理效率和质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据分析领域，尤其涉及一种基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法。

技术介绍

1、电力系统的管理和优化直接关系到社会经济发展与居民生活质量。随着经济全球化和信息技术的快速发展，电力系统的管理方式也在不断革新。尤其在当前大数据时代，传统的电力系统管理模式已经难以满足不断增长的需求和日益复杂的管理环境。

2、而且在电力系统管理中，电力政策方案的制定和优化至关重要。然而，传统的电力政策制定依赖于人工经验，缺乏系统化的分析和优化手段，往往难以适应不同区域的特定需求和变化环境。政策方案的执行效果及其对营商环境的影响，也缺少系统的评估和反馈机制。这就导致了政策的执行效率和精准度难以保证，影响了电力营商环境的优化。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，通过对用户画像和营商环境评分的全面分析，结合优化算法的实际应用，能够生成多目标综合优化的政策建议，动态调整和迭代策略确保了政策的灵活性和有效性，逐步实现对电力系统营商环境的全面优化。

2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：

3、一种基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，包括以下步骤：

4、s1:获取电力政策方案，通过自然语言处理技术，对政策内容进行分词、命名实体识别和关系提取，并根据不同政策类型，动态生成表单：

5、s2:利用机器学习模型和模式识别进行表单智能审核，利用区

6、s3:获取包括区域政策执行情况、营商环境数据、经济数据和客户反馈数据，并对收集到的数据进行预处理；

7、s4:将预处理后的数据存储至数据库，利用区块链技术记录数据来源和操作历史；

8、s5:基于预处理后的数据，进行用户画像分析和电力系统营商环境分析，获取区域用户画像和营商环境评分；

9、s6:基于区域用户画像和营商环境评分，优化电力政策方案，生成适用于该区域的电力政策方案。

10、进一步的，s1具体为：

11、获取最新的电力系统营商环境相关电力政策方案文本数据，利用自然语言处理技术对政策文本进行分析，构建政策知识图谱；

12、根据提取的政策类型p=f(e,r)，p 表示识别的政策类型，f 表示政策类型识别模型，其输入为提取的实体e和关系r，从表单模板库中选择相应的表单模板，并将提取的实体信息自动填充到表单的对应字段中，生成最终的表单。

13、进一步的，利用自然语言处理技术对政策文本进行分析，构建政策知识图谱，具体如下：

14、设原始文本为 t，对原始文本进行预处理，预处理后的文本为 t′：

15、；

16、其中 clean() 是文本清洗函数；函数 clean() 包括去除 html 标签、去除特殊符号、转换成标准格式、去除多余的空白符和数据转换;

17、 将清洗后的文本 t′ 进行分词，得到单词集合，其中 w u表示分词结果中的第 u个单词或词组;

18、对分词后的文本进行命名实体识别,得到实体集合：

19、；

20、其中 ，ei为识别出的第i个实体，labeli 为实体的标签；

21、从文本中提取实体之间的关系，得到关系集合：

22、

23、其中 ，为实体ei和ej间的关系；

24、根据识别的实体和关系构建政策知识图谱g=(r,e)。

25、进一步的，政策类型识别模型基于多层感知器模型构建，具体如下：

26、通过将实体和关系的信息转换为向量表示，得到：

27、ve=[ve1,ve2,…,vek]；

28、vr=[vr1,vr2,…,vrl]；

29、其中，ve为实体的向量表示；vr为关系的向量表示；vrl表示第 l 类别关系的数量，其中 vek表示第 k 类别的实体数量；

30、构建多层感知器模型的输入向量：

31、v=[ve,vr]；

32、所述多层感知器模型隐藏层计算：

33、h=σ(wv+b)；

34、其中，σ为激活函数，w为隐藏层权重，b为隐藏层偏置；h为隐藏层输出；

35、输出层计算：

36、；

37、其中，softmax为激活函数，和分别为输出层权重和偏置

38、最终的p即每个政策类型的概率分布集合，从中选出最大概率对应的政策类型。

39、进一步的，利用区块链技术记录数据来源和操作历史，具体为：

40、基于hyperledger fabric区块链平台，操作包括数据插入create、数据更新update、数据删除delete；

41、对于每个操作，记录以下信息：数据id；时间戳：操作时间；操作类型；操作者信息；数据内容：操作前后或删除的数据内容；

42、则，区块链交易包括：

43、数据插入交易：

44、tinsert=(dataid,timestamp,operationtype=’create’,operatorinfo,newdatacontent)；

45、其中，dataid为唯一标识数据项的id，timestamp为时间戳，即操作发生的确切时间；operationtype为操作类型；operatorinfo为操作者信息；newdatacontent为插入的新数据的具体内容；

46、数据更新交易：

47、；

48、其中，olddatacontent为更新前的数据内容；

49、数据删除交易：

50、tdelete=(dataid,timestamp,operationtype=’delete’,operatorinfo,deleteddatacontent)

51、其中，deleteddatacontent为删除的数据内容；

52、将这些信息作为交易记录发送到区块链上；

53、并在区块链平台上定义智能合约来管理数据存储和追溯。

54、进一步的，用户画像分析，具体如下：

55、从用电量、服务反馈、经济数据中提取特征构成用户特征向量，包括用电量特征、服务反馈特征和经济数据特征；

56、所述用电量特征包括平均日用电量、峰值用电量 ppeak、谷值用电量 pvalley以及季节性用电特征sseason；

57、所述服务反馈特征包括平均满意度、满意度标准差服务响应时间tresponse以及每月投诉数量cmonthly；

58、所述经济数据特征包括用户平均收入 、收入标准差 σi、区本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，所述S1具体为：

3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，所述利用自然语言处理技术对政策文本进行分析，构建政策知识图谱，具体如下：

4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，所述政策类型识别模型基于多层感知器模型构建，具体如下：

5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，所述利用区块链技术记录数据来源和操作历史，具体为：

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，所述营商环境分析，具体如下：

7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法，其特征在于，所述基于区域用户画像和营商环境评分，优化电力政策方案，生成适用于该区域的电力政策方案，具体如下：

网址：基于大数据分析的电力系统营商环境数字化管理方法技术方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/899554

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