【摘 要】
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随着我国电力市场改革的逐步深化,电力市场需求多元化的特性逐步凸显。制定有针对性的营销策略,满足不同客户的用电需求,实现个性化与差异化的服务,提高电网公司的核心竞争力
【机 构】
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贵州电网有限公司电力科学研究院,上海电力学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61672337);基于深度学习的大客户负荷预测技术研究与应用(编号:066600KK52170002)资助
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随着我国电力市场改革的逐步深化,电力市场需求多元化的特性逐步凸显。制定有针对性的营销策略,满足不同客户的用电需求,实现个性化与差异化的服务,提高电网公司的核心竞争力,扩大电能在社会消费终端中的占有率,已成为电力企业一项迫切任务。为了制定电力客户的用电服务,电力客户细分就显得尤为重要。论文提出了H-LSTM(Hy?brid-Long Short-Term Memory)的混合神经网络方法来进行电力客户细分,通过用电客户的特征指标,时间之间的联系,进行对电力客户的分类。通过对电力大客户的供电营销数据进行实验,和决策树、原始LSTM神经网络等方法进行了比较,实验结果表明,H-LSTM的电力客户细分方法准确度更高,具有实际应用价值。
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<正>Neural Regeneration Research(NRR, CN 11-5422/R, ISSN 1673-5374) is an international journal publishing peer-reviewed original English articles charged by th
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