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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司佛山供电局;广东卓维网络有限公司申请的专利面向高价值电力客户的服务优化方法和设备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：CN120218366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510698565.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权面向高价值电力客户的服务优化方法和设备是由鲁云鹏;叶彤;招婉媚;王乙淳;黄冰;刘剑琦;潘庆锋;张毅;徐园园;龙科成;匡佩;郑爱武;伍慧君;凌志平设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向高价值电力客户的服务优化方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及信息技术领域，提供面向高价值电力客户的服务优化方法和设备，包括：利用相关系数矩阵判断电力客户特征相关系数，剔除冗余特征；根据降维后的电力客户特征集标记高价值电力客户；从高价值客户群体中获取高价值电力客户的动态行为数据，得到高价值电力客户行为的动态特征向量；针对动态特征向量，长短期记忆网络模型输出行为预测结果；获取高价值电力客户的投诉记录和交互日志，标记复杂诉求；采用加权评分方法确定优先服务对象；采用推荐算法生成针对优先服务对象的个性化服务策略。本发明实现了对高价值电力客户的精准识别、行为预测和服务优化，有效提升电力客户服务质量和满意度，为电力企业精细化运营和差异化服务提供技术支撑。

本发明授权面向高价值电力客户的服务优化方法和设备在权利要求书中公布了：1.面向高价值电力客户的服务优化方法，其特征在于，所述方法包括： 从电力客户的用电记录、缴费数据和投诉日志中获取多维数据，使用Pandas库分离多维数据中结构化字段和非结构化字段，通过均值填补数值型缺失值、众数填补类别型缺失值，剔除超出预设数值阈值的异常值后进行标准化处理，从标准化后的数据中提取多个特征，使用Pandas库的groupby函数生成多维特征向量，得到聚合数据集，采用K-means聚类算法对聚合数据集进行分类，根据电力客户用电行为和投诉行为划分客户群体，得到分类后的电力客户数据集，使用Apriori算法分析分类后的电力客户数据集，确定电力客户群体间的用电模式和投诉模式关联关系，得到数据结构统一的电力客户数据集；针对数据结构统一的电力客户数据集，利用pandas库的corr函数计算电力客户的特征-特征之间的相关系数，构建皮尔逊相关系数矩阵，基于所述皮尔逊相关系数矩阵采用主成分分析法生成电力客户的主成分特征向量，得到降维后的电力客户特征集；根据降维后的电力客户特征集，计算电力客户的主成分特征向量的欧几里得范数得到电力客户的特征值，判断特征值是否超过预设阈值T1，若是则判定所述电力客户为高价值电力客户；从所述电力客户数据集中获取所述高价值电力客户的用电量和投诉频率，采用时间序列分析技术计算用电量和投诉频率在连续时间窗口内的变化率，得到高价值电力客户的动态特征向量；针对高价值电力客户的动态特征向量，按时间序列构建高价值电力客户的多维特征矩阵，将多维特征矩阵输入预先训练的长短期记忆网络模型，输出高价值电力客户的行为预测结果；从电力客户数据集中获取高价值电力客户的投诉记录和交互日志，使用正则表达式去除原始文本中的特殊符号和乱码，通过停用词表过滤无关词汇，输出标准化文本数据集，将标准化文本数据集中的文本数据输入预设的Gensim工具的Word2Vec模型，固定输出维度为300维，输出300维文本特征向量，将300维文本特征向量输入根据历史投诉记录和历史交互日志训练的BERT-base情感分析模型，得到高价值电力客户的情感分析结果，通过情感分析结果和所述行为预测结果构建情感分析特征向量，将情感分析特征向量输入到预先构建的决策树模型中，进行诉求复杂度分类，得到诉求复杂度分类结果；采用加权评分方法对高价值电力客户的用电量、行为动态性和诉求复杂度分类结果进行综合评分，并基于所述综合评分确定高价值电力客户的服务优先级分类结果；若高价值电力客户的服务优先级分类结果为优先服务对象，则采用推荐算法生成针对所述高价值电力客户的个性化服务策略，若个性化服务策略的预计响应时间小于预设阈值T3，则确定为可执行策略，得到最终服务优化方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司佛山供电局;广东卓维网络有限公司，其通讯地址为：528000 广东省佛山市禅城区汾江南路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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