一种基于随机森林的停电敏感模型

作者：王洋; 吕斌斌; 闻俊义; 严冬; 季小雨; **

来源：电力大数据, 2021, 24(02): 78-84.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2021.02.011

• 停电敏感
• 精准识别
• 风险防控
• 电网营销管理
• 随机森林

为深入全面地对不同用电群体用户进行分析,实现停电敏感用户的精准识别,制定针对性的风险防控策略,有效减少客户来电风险,本文提出一种基于随机森林的停电敏感模型,对客户停电的敏感程度进行划分,进而实现差异化地运营管理客户,为营销部、设备部、客服中心等部门提供有效数据支撑,助力电网营销管理。本文将随机森林模型引入停电敏感预测中,并将预测结果与停电工单结合输出停电敏感高风险、中风险、低风险用户。在此基础上,以浙江湖州市2016年1月1日至2018年12月31日的数据为例进行了实例验证。模型结果显示,随机森林的预测结果准确性为88%,模型覆盖率为76.5%,模型的AUC值为0.77,结果优于逻辑回归和神经网络模型,模型的优良性为电网客户服务风险提供有力的数据参考。

• 出版日期2021