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龙图腾网恭喜国网安徽省电力有限公司营销服务中心申请的专利一种客户缴费习惯分析预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119692629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510199851.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种客户缴费习惯分析预测方法及系统是由唐丽;陈曦鸣;倪妍妍;段玉卿;刘金友;齐红涛;卢仁杰;刘畅;黄华胜;顾志杰;彭新宇;孙伟红;庄磊;王凯;吴玲玲;曹有霞;徐道磊;郑皓文设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种客户缴费习惯分析预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种客户缴费习惯分析预测方法及系统，属于电力运营技术领域，解决了现有分析方法中SOM神经网络对异常值和噪声比较敏感，导致对不均衡的客户用电数据聚类结果偏差大、不稳定的问题，方法包括：获取客户用电数据，基于SMOTE算法对客户用电数据增强处理，采用习惯分析模型对评估指标向量总体过采样处理，计算评估指标的输出矩阵，基于差量特征提取方法分析处理评估指标的输出矩阵，输出客户对应的缴费习惯预测结果；本发明中习惯分析模型对客户缴费行为画像分析精度高、鲁棒性好，且基于SMOTE算法对客户用电数据增强处理能够有效缓解习惯分析模型对异常值和噪声敏感的问题。

本发明授权一种客户缴费习惯分析预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种客户缴费习惯分析预测方法，其特征在于，所述客户缴费习惯分析预测方法包括：获取客户用电数据，其中，客户用电数据包括用电负荷参数、用电缴费信息、用电欠费信息，基于SMOTE算法对客户用电数据增强处理，得到用电增强数据；加载用电增强数据，基于NILM结合Apriori算法分析得到客户缴费行为画像，并将客户缴费行为画像转换为评估指标向量；获取评估指标向量，采用习惯分析模型对评估指标向量总体过采样处理，计算评估指标的输出矩阵，基于差量特征提取方法分析处理评估指标的输出矩阵，得到客户缴费习惯改变产生的变化特征量，以变化特征量为输入，执行习惯分析模型，输出客户对应的缴费习惯预测结果；所述基于NILM结合Apriori算法分析得到客户缴费行为画像的方法，具体包括：加载用电增强数据，基于NILM模型对用电增强数据中负荷特征识别，计算采样周期内客户总负荷特征，通过采样周期内客户总负荷特征确定客户负荷类型信息；采样周期内客户总负荷特征计算公式如下： （4） （5）其中，表示采样周期内客户总负荷特征，为电器总数，分别表示当前电器在采样周期内的负荷特征、负荷校正值，为采样间隔，为采样间隔内状态变化系数，为采样间隔内电气无功功率；获取采样周期内客户负荷类型信息，采用可变形卷积神经网络DCN模型对用电增强数据、客户负荷类型信息进行特征提取，得到评估指标特征集；基于Apriori算法在评估指标特征集中引入行为画像簇间熵，通过计算行为画像簇间熵值确定行为画像聚类点；行为画像簇间熵值通过以下公式计算： （6） （7）其中，表示行为画像簇间熵值，为相邻行为画像簇间熵之间的关联值，为不同评估指标特征之间的相关矩阵，为画像簇间熵之间的欧氏距离，为行为画像簇的特征数量，表示不同评估指标特征之间的相关矩阵的行列式，表示相邻行为画像簇间熵之间的相似性高斯函数；采用层次分析法计算行为画像聚类点之间的特征相似度，选择具有趋同相似性的画像聚类点作为客户缴费行为画像的相似矩阵，整合至少一组相似矩阵，得到客户缴费行为画像；加载客户缴费行为画像，基于Hierarchical-Softmax函数将客户缴费行为画像转换为评估指标向量。

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