一种基于AHP的停电客户敏感等级判别方法与流程

一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法
技术领域
1.本发明涉及电力用户检测技术领域，尤其涉及一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法。


背景技术：

2.随着社会的发展，科技的进步，人类的用电量不断增加，导致电力业务量的增长，用户办理电力业务的需求也在日益增加，而在供电行业中，难免出现故障而停电的情形，也常有因施工等事由而计划停电的情况，从而给用户带来不必要的麻烦从而逐渐形成停电敏感用户。停电敏感用户指在发生停电事件后，拨打95598客服热线投诉或者向95598热线提出停电方面意见的工单用户。未发生投诉或者意见的用户，一般指在发生停电的情况下，未向95598客服进行停电投诉或者停电意见的工单用户。
3.传统的用户敏感等级判别方法只有停电类、工单类、电费类等信息，没有考虑用电稳定程度、用户设备状态等信息，从而造成检测系统无法查出敏感客户，久而久之将会影响更多其他用户，给工作人员带来压力。


技术实现要素：

4.本发明的目的是解决上述问题而提供一种能够提高了基层工作人员的主动服务意识和工作效率，持续优化供电服务管理，且能够提高用户的满意度，减少客户投诉风险的基于ahp的停电客户敏感等级判别方法。
5.为实现上述目的，本发明的技术方案为：一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法，包括如下步骤：s1：获取数据；s2：确定指示体系；s3：计算权重；s4：建立模型。
6.优选的，所述步骤s1中是从电力公司的供电服务指挥系统、营销系统提取客户停电相关指标数据。
7.优选的，所述步骤s2构建了包括目标层、一级指标层和二级指标层3个层次的多指标综合评估体系。
8.优选的，所述步骤s3根据层次分析法和9分位标度法由下而上计算各指标的权重。
9.优选的，所述步骤s4中根据层次分析法和9分位标度法计算的权重建立线性模型，构建客户停电敏感度等级模型。
10.优选的，所述步骤s1中从供电服务指挥系统获取客户投诉信息、报修信息、咨询信息、建议意见信息、语音文本、停电信息、配网低电压、过载、三相不平衡、重载异常等字段信息。
11.优选的，所述步骤s2还包括如下步骤：
s201：明确目标，寻找停电敏感客户；s202：构建一级指标层，诉求信息指标、停电信息指标、基础档案信息指标、电路异常信息指标；s203：构建二级指标层，诉求信息下的二级指标：投诉次数、升级投诉次数、意见次数、督办次数、报修次数、命中热词数、其他诉求；停电信息下的二级指标：平均停电间隔、停电次数、平均停电时长、配变停运数、线路停运数；基础档案信息下的二级指标：是否敏感批次、运行容量、变压器运行时长、大馈线运行时长、变电站运行时长、是否城市居民、缴费方式、用户性别；电路异常信息下的二级指标：低电压次数、三相不平衡次数、过载。
12.优选的，所述步骤s3还包括如下步骤：s301：根据指标体系的上下隶属关系，构建判断矩阵；s302：根据9分位标度法对判断矩阵进行赋值；s303：层次单排序及其一致性检验。
13.优选的，利用所述层次分析法计算得到的权重构建线性模型，包括如下步骤：s401：利用模型以及相对应的敏感指标计算敏感度值；s402：敏感度值从高到低排序，排名的前20%标为高度敏感；将排名20%至80%标为中度敏感；将排名最后20%标为低敏感客户。
14.本发明公开一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法，包括如下步骤：s1：获取数据；s2：确定指示体系；s3：计算权重；s4：建立模型，所述步骤s1中是从电力公司的供电服务指挥系统、营销系统提取客户停电相关指标数据，所述步骤s2构建了包括目标层、一级指标层和二级指标层3个层次的多指标综合评估体系，所述步骤s3根据层次分析法和9分位标度法由下而上计算各指标的权重，所述步骤s4中根据层次分析法和9分位标度法计算的权重建立线性模型，构建客户停电敏感度等级模型；该基于ahp的停电客户敏感等级判别方法能够提高了基层工作人员的主动服务意识和工作效率，持续优化供电服务管理，且能够提高用户的满意度，减少客户投诉风险。
附图说明
15.图1为本发明一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法的步骤流程图。
16.图2为本发明一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法中步骤s2的流程示意图。
17.图3为本发明一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法中敏感客户检测信息示意图。
具体实施方式
18.现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。附图为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
19.请参照图1-3，一种基于ahp的停电客户敏感等级判别方法，包括如下步骤：s1：获取数据；s2：确定指示体系；s3：计算权重；s4：建立模型。
20.在本发明方案中，所述步骤s1中是从电力公司的供电服务指挥系统、营销系统提取客户停电相关指标数据，所述步骤s2构建了包括目标层、一级指标层和二级指标层3个层次的多指标综合评估体系，所述步骤s3根据层次分析法和9分位标度法由下而上计算各指标的权重，所述步骤s4中根据层次分析法和9分位标度法计算的权重建立线性模型，构建客户停电敏感度等级模型，所述步骤s1中从供电服务指挥系统获取客户投诉信息、报修信息、咨询信息、建议意见信息、语音文本、停电信息、配网低电压、过载、三相不平衡、重载异常等字段信息。
21.进一步的，所述步骤s2还包括如下步骤： s201：明确目标，寻找停电敏感客户； s202：构建一级指标层，诉求信息指标、停电信息指标、基础档案信息指标、电路异常信息指标； s203：构建二级指标层，诉求信息下的二级指标：投诉次数、升级投诉次数、意见次数、督办次数、报修次数、命中热词数、其他诉求；停电信息下的二级指标：平均停电间隔、停电次数、平均停电时长、配变停运数、线路停运数；基础档案信息下的二级指标：是否敏感批次、运行容量、变压器运行时长、大馈线运行时长、变电站运行时长、是否城市居民、缴费方式、用户性别；电路异常信息下的二级指标：低电压次数、三相不平衡次数、过载。
22.具体的，所述步骤s3还包括如下步骤： s301：根据指标体系的上下隶属关系，构建判断矩阵； s302：根据9分位标度法对判断矩阵进行赋值； s303：层次单排序及其一致性检验。
23.其中，利用所述层次分析法计算得到的权重构建线性模型，包括如下步骤： s401：利用模型以及相对应的敏感指标计算敏感度值； s402：敏感度值从高到低排序，排名的前20%标为高度敏感；将排名20%至80%标为中度敏感；将排名最后20%标为低敏感客户。
24.该发明基于ahp的停电客户敏感等级判别方法通过ahp算法将决策过程系统化、数学化计算各指标的权重值，从而构建出最终的线性模型对停电用户进行敏感度划分，整个决策过程更加科学；第二，在停电发生时，通过本算法进行预判划分，根据不同程度的敏感客户提供差异化服务，以提高用户的满意度，减少客户投诉风险，为公司树立良好的形象。
25.停电敏感客户识别模型已集成嵌入到供电服务指挥系统，在郑州、洛阳、驻马店、信阳四个单位试点应用，目前从1200万用电客户中智能识别117.3万户停电敏感客户，其中极度敏感客户2.3万，中度敏感9.5万，一般敏感105.5万，详细见下表：显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或
变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。