基于机器学习的精准化电力营销方法与流程

1.基于机器学习的精准化电力营销方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的精准化电力营销方法，其特征在于：在步骤s3中，所述选择初始聚类中心具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的精准化电力营销方法，其特征在于：在步骤s4中，所述聚类具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的精准化电力营销方法，其特征在于：在步骤s5中，所述优化聚类参数具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的精准化电力营销方法，其特征在于：在步骤s2中，所述数据预处理具体包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的精准化电力营销方法，其特征在于：在步骤s1中，所述数据收集是收集用户的用电数据、用电规律、客户类型数据、历史缴费数据、设备信息数据、天气相关数据、地理区域数据；所述用电数据包括月用电量、日用电量、峰谷用电量、用电时间段，所述客户类型包括居民用户、商业用户、工业用户，所述历史缴费数据包括用户的缴费时间、金额、欠费情况，所述天气相关数据包括温度、湿度，所述地理区域数据包括用户所处的地理位置、区域特点。

7.根据权利要求1所述的基于机器学习的精准化电力营销方法，其特征在于：在步骤s6中，所述电力营销策略生成是通过将用户的数据进行聚类处理，聚类完毕之后获取用户同簇的用电特征数据和用电营销画像，根据用电特征数据和用电营销画像生成出对应用户的用电营销策略，进行精准化电力营销，同时收集反馈数据更新到聚类的簇中，持续丰富和完善簇。