基于用户画像的综合能源服务套餐分析方法及系统

摘要

本发明公开了基于用户画像的综合能源服务套餐分析方法及系统，包括：S1：获取电力用电用户的用电数据，提取电力用电用户多维用能行为特征，并构建电力用电用户的多维用能行为属性向量；S2：结合多维用能行为属性向量与适应程度矩阵，得到各电力用电用户的不同服务推送向量结果，进行优先级筛选并得到筛选结果；及采用基于Apriori算法的服务套餐组合方法对综合能源服务套餐内容进行确定；S3：对综合能源服务的服务成本、服务效用进行了成本‑效用分析，并构建综合能源服务定量模型，分析及确定综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格。本发明对用户验证以套餐的形式出售综合能源服务该措施的合理性以及经济性。

说明书

技术领域

本发明涉及综合能源服务套餐分析技术领域，具体涉及基于用户画像的综合能源服务套餐分析方法及系统。

背景技术

近年来，随着能源转型的提速和电力市场改革的不断深入，综合能源服务能有效提高能效、降低投资运营成本、带动相关产业发展，能够灵活适应市场需求。近年来综合能源服务发展迅速，成为能源领域重要的战略发展方向。它有两层含义：一是综合能源，涵盖了多种能源，包括电力、燃气和冷热等；二是综合服务，包括工程服务、投资服务和运营服务。综合能源服务也包含了三个要素：资金、资源和技术。综合能源服务的发展与中国经济、能源的发展相同步。

在综合能源服务套餐研究方面，丛小涵等研究了基于消费者心理学的峰谷电价下用户响应模型设计电价模型，考量了用电节假日敏感和气温敏感模式建立了叠加电价模型，为套餐制定有一定意义；王正友等研究了用户行为数据，从海量的用户数据中挖掘出有价值的信息并深入了解用户，刻画用户画像，为用户提供精准个性化的服务，为用户画像技术设计有一定参考价值；侯佳萱等构建基于成本—效益分析的电力套餐综合评估模型，用以衡量电力套餐的经济价值，并提出以最大化益本比为优化目标的电力套餐设计的优化模型，此方法可推广至综合能源服务套餐制定中；Jun Dong等定义了综合能源服务的内涵及其价值，构建了综合能源服务价值评估体系的理论框架，从综合效益、客户合作能力、项目内部绩效和核心竞争力四个维度构建了综合能源服务价值评价体系，可以作为综合能源服务效益计算的借鉴。

基于上述背景以及各研究内容，发现如今鲜有文献深入探讨综合能源服务销售方式，成为我国综合能源服务市场进程中面临的一巨大挑战，暴露出以下问题：综合能源服务销售方式单一，不能结合用户画像进行多维度属性分析，且针对综合能源服务销售方式仅进行定性分析或定量分析，进而制约了用户对于综合能源服务的购买意愿，不能很好地满足电力用电的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是综合能源服务销售方式单一，不能结合用户画像进行多维度属性分析，且针对综合能源服务销售方式仅进行定性分析或定量分析，进而制约了用户对于综合能源服务的购买意愿，不能很好地满足电力用电的需求。本发明目的在于提供基于用户画像的综合能源服务套餐分析方法及系统，本发明提出以套餐的形式向用户进行服务提供，将服务捆绑销售。套餐内容设计分为定性分析与定量分析，以“用户画像”为基础，通过用户多维度属性分析以及关联规则算法帮助套餐定性分析；以成本-效益分析为基础，确定套餐总容量，并通过建立用户购买套餐意愿模型以及以服务提供商收益最大化为目标函数的定价定容量模型，帮助确定综合能源服务套餐的最优定价策略，以完成定量分析；最后，通过算例对某地区36名用户验证以套餐的形式出售综合能源服务该措施的合理性以及经济性。

本发明通过下述技术方案实现：

基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析方法，该方法包括以下步骤：

S1：获取电力用电用户的用电数据，运用用户画像技术进行电力用电用户多维度属性分析，提取电力用电用户多维用能行为特征，并构建电力用电用户的多维用能行为属性向量；

S2：分析综合能源服务对于所述电力用电用户多维用能行为特征的不同适应程度，得到适应程度矩阵；结合所述电力用电用户的多维用能行为属性向量与所述适应程度矩阵，得到各电力用电用户的不同服务推送向量结果，进行优先级筛选并得到筛选结果；及采用基于Apriori算法的服务套餐组合方法对综合能源服务套餐内容进行确定，得到综合能源服务套餐所需要的综合能源服务；

S3：对所述综合能源服务的服务成本、服务效用进行了成本-效用分析，并构建综合能源服务定量模型，采用所述综合能源服务定量模型分析及确定综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格，指导服务提供商以套餐的形式向电力用电用户提供服务。

工作原理如下：

基于我国综合能源服务市场进程中面临的一巨大挑战，暴露出以下问题：综合能源服务销售方式单一，不能结合用户画像进行多维度属性分析，且针对综合能源服务销售方式仅进行定性分析或定量分析，进而制约了用户对于综合能源服务的购买意愿，不能很好地满足电力用电的需求。

本发明提出以套餐的形式向用户进行服务提供，将服务捆绑销售。套餐内容设计分为定性分析与定量分析，以“用户画像”为基础，通过用户多维度属性分析以及关联规则算法帮助套餐定性分析(即步骤S1及步骤S2)；以成本-效益分析为基础，确定套餐总容量，并通过建立用户购买套餐意愿模型以及以服务提供商收益最大化为目标函数的定价定容量模型，帮助确定综合能源服务套餐的最优定价策略，以完成定量分析(即步骤S3)；最后，通过算例对某地区36名用户验证以套餐的形式出售综合能源服务该措施的合理性以及经济性。

本发明创新点如下：(1)通过用户用电模式、用户用电影响因素、用户用电需求潜力等几个方面对用户进行了全方位的刻画，所得结果可以使用户与套餐之间的联系更为紧密，增强了用户黏性以及套餐的市场竞争力。(2)本发明算例中，通过某一地区36名用户的数据信息进行了套餐的设计，所得到的结果验证了以套餐的形式出售综合能源服务，用户以及服务提供商均能获得一定的收益。(3)负荷阈值因素、价格因素、套餐内容因素等均会对用户购买套餐意愿产生一定的影响，因而合理对其进行评估，可以保证结果更贴近实际。(4)对于该种捆绑销售模式，用户可以得到更好的体验，而服务提供商拓宽了盈利途径，未来电力市场研究中，可以以此为参考，研究更具有实际意义与用处的销售模式。

本发明采取的技术方案分别从定性定量两方面对综合能源服务套餐进行了分析，具体如下：

1、综合能源服务定性分析

S1：获取电力用电用户的用电数据，运用用户画像技术进行电力用电用户多维度属性分析，提取电力用电用户多维用能行为特征，并构建电力用电用户的多维用能行为属性向量。具体地：通过运用用户画像技术，整合出具有针对性和唯一性的用户信息全貌，帮助确定综合能源服务套餐的定性内容，从而帮助服务提供商进行精准销售。本发明选择了五种综合能源服务作为代表综合能源服务套餐的备选内容，包括：电能替代服务、屋顶光伏服务、冷热电三联供服务、节能改造及能效提升服务以及运维检修服务。

(1)用户画像分析，电力用电用户多维用能行为属性向量：

提取电力用电用户多维用能行为特征包括用户用电模式、电量电价敏感程度、电量温度敏感程度、电能质量提升需求、安全运行需求、多能耦合潜力、可调/控负荷潜力、节能需求和行业特征，其中，行业特征包括用户规模、用电需求量、电压等级、负荷重要性和电价类型。

电力用电用户多维用能行为属性向量是用户画像智能分析模型的核心，基于用户负荷特征及用电模式、用户用电行为影响因素、用户用能需求及服务潜力等理论方法，实现用户用能行为的数据化、关联化。构建电力用电用户的多维用能行为属性向量为：

式中：

对构建的电力用电用户的多维用能行为属性向量G

x∈{ε,e,PQ,SAFE,multi-energy,DLC,effciency}

式中：

(2)用户画像分析，用户用电模式：

利用K-means算法，从年、月、日时间尺度，考虑用电量、峰电系数、谷电系数、平段系数、日最高负荷、日平均负荷、日负荷率、日峰谷差、日峰谷差率等用户个性化用电数据，进行用户用电典型模式分类：

式中：

(3)用户画像分析，用电影响因素：

采用弹性矩阵对温度和价格对电量的影响进行量化，并将弹性矩阵转化为单个元素，引入偏大型半梯形隶属度函数，构建电量电价/电量温度敏感程度属性向量(以

定义电量电价敏感程度属性向量为：

式中：mean(ε)为电量电价弹性矩阵ε的各元素平均值；

(4)用户画像分析，用户用能需求及潜力指标：

在对用户的用电模式和影响因素进行了分析以后，需要对用户的需求潜力进行分析，深入了解用户的需求，以帮助在确定综合能源服务套餐时，能更准确的确定套餐的内容，使其更具有针对性，引导性，以满足不同用户的各种需求。

①电能质量提升需求：用电能质量所带来的经济损失来衡量用户对于电能质量的需求。

②安全运行需求：用每一个用户的安全问题所造成的停电损失与某一用户的安全问题所造成的最高停电损失的比值作为每一位用户对于安全运行的需求。

③多能耦合潜力：以用户现有的多能耦合程度来表示用户的多能耦合潜力。现有的多能耦合程度即是用户现在所使用的各种能源类型和各种能源占比。

④可调控负荷潜力：从用户的过去参与削峰填谷的完成率以及用户的意愿程度等进行一个综合分析评估。

⑤节能需求：使用能耗比来对用户的节能需求进行分析与评估。

S2：采用德尔菲法分析综合能源服务对于所述电力用电用户多维用能行为特征的不同适应程度，得到适应程度矩阵；结合所述电力用电用户的多维用能行为属性向量与所述适应程度矩阵，得到各电力用电用户的不同服务推送向量结果，进行优先级筛选并得到筛选结果；及采用基于Apriori算法的服务套餐组合方法对综合能源服务套餐内容进行确定，得到综合能源服务套餐所需要的综合能源服务。

具体地：本发明需要根据用户画像的差异性来对综合能源服务套餐内容进行定性分析。在进行定性分析时，将经讨论所得的适应程度矩阵和用户多维属性结合，得到用户综合能源服务的推送优先级，进而通过基于Apriori算法的服务套餐组合方法对综合能源服务套餐内容进行确定，保证能根据用户的多维属性以及用能差异性确定套餐内容，保证达到“1+1>2”的效果。

其中：Apriori算法是关联规则挖掘的代表性算法，用以在用户进行交易时，对其交易的数据或关系等进行分析，寻找存在于其中的频繁模式、关联或相关性等，其有两个极为常用的定律：

定律1：如果一个集合是频繁项集，那么它的所有子集都是频繁项集。

定律2：如果一个集合不是频繁项集，那么它的所有超集都不是频繁项集。

运用该算法的以上两个定律来帮助确定最优的服务套餐组合，以保证所设定的套餐能尽量满足客户的需求，从而创造出超越套餐本身服务单独相加的价值。所得结果表示如下：

式中，J表示综合能源服务套餐总内容；J1表示综合能源服务套餐中的服务1，J2表示综合能源服务套餐中的服务2，以此类推。

S3：对所述综合能源服务的服务成本、服务效用进行了成本-效用分析，并构建综合能源服务定量模型，采用所述综合能源服务定量模型分析及确定综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格，指导服务提供商以套餐的形式向电力用电用户提供服务。

具体地：通过对综合能源服务的服务成本、服务效用进行了成本-效用分析，用以帮助套餐定量分析。而后建立了综合能源服务定量模型，用以帮助确定综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格。

1、综合能源服务成本-效用分析

综合能源服务的服务成本包括可变成本和固定成本，固定成本ω

C

ω

α

式中，δ

当从经济的角度来考量用户以及服务提供商的效用时，用户的收益V

V

a

式中，r

2、综合能源服务定量模型

将综合能源服务套餐的内容定量以月为时序单位进行设计，以此来满足用户的差异性需求。因此，需要分别从套餐总容量、套餐中各个服务的内容以及套餐的价格对综合能源服务套餐的套餐内容进行定量。

(1)综合能源服务套餐总容量分析

对于综合能源服务套餐的总容量，需要先确定该综合能源服务套餐的针对人群，才能精准的确定该套餐的总容量，保证其针对性和准确性。

在进行销售时，设计综合能源服务套餐的主要收益来源于对该套餐具有需求的用户。故而，设计该综合能源服务套餐所针对的人群是其推送优先级与套餐内容相匹配的人群。将这些推送优先级与套餐内容相匹配用户的月均用电量计算出来，并进行排序，如下表达：Q

而后，通过箱型图原理以及各用户的月均用电量，确定Q

(2)综合能源服务套餐内容及定价分析模型

综合能源服务套餐的内容是由不同的服务组合而成，通过用户的推送优先级，以这些用户能尽可能的购买套餐为前提，确定综合能源服务是有哪几种服务所构成。因此，在考虑综合能源服务套餐时，需要分别从用户的角度和服务提供商的角度来进行设计。

以套餐总量为

用户在购买套餐时，用套餐总容量为

但由于套餐总容量、价格、内容以及价值与用户的需求与预期的差距将影响用户购买套餐概率进而影响服务提供商收益，故而建立用户购买套餐意愿模型，如下所示：

式中，P

由上述模型可知，只有在套餐总量在用户负荷阈值以内，价格低于用户期望价格时，用户才会有一定的概率该买套餐。此时，主要影响用户购买意愿的便是该套餐内各种服务的容量以及套餐的价值与其效用与成本的比例。当套餐内服务J

由于共有总容量为

Z＝1,2,3

式中，A代表服务提供商总收益，Z代表套餐类别，Q

对该综合能源服务套餐采取的定价策略为：在综合能源服务套餐的总容量、总价值都尽可能满足用户的用能需求的情况下，确定综合能源服务套餐内各个服务的容量以及套餐的价格，以保证服务提供商能够获得最大化收益，表示如下：

式中，R

另一方面，本发明还提供了基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析系统，该系统支持上述的基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析方法；该系统包括：

获取单元：用于获取电力用电用户的用电数据；

提取及预处单元：用于运用用户画像技术对所述电力用电用户的用电数据进行电力用电用户多维度属性分析，提取电力用电用户多维用能行为特征，并构建电力用电用户的多维用能行为属性向量；

定性分析处理单元：用于分析综合能源服务对于所述电力用电用户多维用能行为特征的不同适应程度，得到适应程度矩阵；结合所述电力用电用户的多维用能行为属性向量与所述适应程度矩阵，得到各电力用电用户的不同服务推送向量结果，进行优先级筛选并得到筛选结果；及采用基于Apriori算法的服务套餐组合方法对综合能源服务套餐内容进行确定，得到综合能源服务套餐所需要的综合能源服务；

定量分析处理单元：用于对所述综合能源服务的服务成本、服务效用进行了成本-效用分析，并构建综合能源服务定量模型，采用所述综合能源服务定量模型分析及确定综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格；

输出单元：用于输出所述综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格。

进一步地，所述提取及预处单元中提取电力用电用户多维用能行为特征包括用户用电模式、电量电价敏感程度、电量温度敏感程度、电能质量提升需求、安全运行需求、多能耦合潜力、可调/控负荷潜力、节能需求和行业特征。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

1、本发明以套餐的形式向用户进行服务提供，将服务捆绑销售。套餐内容设计分为定性分析与定量分析，以“用户画像”为基础，通过用户多维度属性分析以及关联规则算法帮助套餐定性分析(即步骤S1及步骤S2)；以成本-效益分析为基础，确定套餐总容量，并通过建立用户购买套餐意愿模型以及以服务提供商收益最大化为目标函数的定价定容量模型，帮助确定综合能源服务套餐的最优定价策略，以完成定量分析(即步骤S3)；最后，通过算例对某地区36名用户验证以套餐的形式出售综合能源服务该措施的合理性以及经济性。

2、本发明采能有效增加用户以及服务提供商的收益，为用户提供更丰富的服务选择，进而增强用户黏性，同时多样化的服务也会为服务提供商提供更强的市场竞争力，具有更实际的意义与作用，为未来的能源销售制定提供更坚实的基础。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析方法的流程图。

图2为本发明的用户购买套餐意愿模型流程图。

图3为本发明实施例的用户服务推送向量优先级示意图。

图4为本发明实施例的双方收益率比较示意图。

具体实施方式

在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所发明的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本发明的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

在本发明的各种实施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。

在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。

应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。

在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

如图1至图4所示，本发明基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析方法，该方法包括以下步骤：

S1：获取电力用电用户的用电数据，运用用户画像技术进行电力用电用户多维度属性分析，提取电力用电用户多维用能行为特征，并构建电力用电用户的多维用能行为属性向量；

S2：分析综合能源服务对于所述电力用电用户多维用能行为特征的不同适应程度，得到适应程度矩阵；结合所述电力用电用户的多维用能行为属性向量与所述适应程度矩阵，得到各电力用电用户的不同服务推送向量结果，进行优先级筛选并得到筛选结果；及采用基于Apriori算法的服务套餐组合方法对综合能源服务套餐内容进行确定，得到综合能源服务套餐所需要的综合能源服务；

S3：对所述综合能源服务的服务成本、服务效用进行了成本-效用分析，并构建综合能源服务定量模型，采用所述综合能源服务定量模型分析及确定综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格，指导服务提供商以套餐的形式向电力用电用户提供服务。

综合能源服务套餐是综合能源服务的一种新型销售手段，本发明所提出的综合能源服务套餐设计方法步骤如附图1所示，其具体案例如下：

现有某地区36名电力用电用户的用电数据，通过用户多维度分析，得到电力用电用户的多维属性向量计算结果；结合德尔菲法，确定五项服务对于月用电模式、日用电模式、电量电价敏感程度以及电量温度敏感程度等不同适应程度。将用户多维属性向量计算结果与适应程度矩阵进行模糊合成，得到的各用户的不同服务推送向量结果，进行优先级筛选，所得结果如图3所示。

运用基于Apriori算法的服务套餐组合方法，对用户服务推送向量优先级进行关联规则挖掘，可得如表1所示各频繁项集支持度。

表1各频繁项集支持度

通过表1，确定了以1电能替代服务，4节能改造及能效提升服务为综合能源服务套餐的服务内容，完成了对综合能源服务套餐的定性分析。

而后，由综合能源服务套餐总容量分析内容，将36名用户中服务前三推送优先级有服务1,4的用户选择出来，将这17名用户集表示为I`。求取他们的月平均用电量，经四舍五入到整数后，按其从小到大排列，可以得到如下表2所示：

表2套餐用户月均用电量(MW·h)

按照箱型图原理，可以设定三个套餐档次，一个下四分位数，一个中位数，一个上四分位数，设定套餐总容量分别为60,200,1000(单位均为MW·h)。

由于已经确认了该综合能源服务套餐的总容量为3个档，因此，以套餐总容量60(单位为MW·h)为例。

结合公式(2-4)可以确定用户i的收益可如下所示：

式中，

结合公式(2-1)、(2-2)、(2-3)可以确定该总容量为60的套餐，其套餐成本可以如下表示：

式中，δ

设定用户负荷最大波动阈值为1.5，用户期望价格倍率为0.9，并用用户i在总需求量为60的情况下，按需求比例对于电能替代服务需求量的计算估计值为计算参数，结合式子(2-6)，可以将用户的购买意愿概率模型写为：

P

式中的

式中，

因此，确认了用户的购买意愿概率以后，可以对定价定容量模型进行整理和简化，并加以约束条件，可以重新表示为：

s.t.

i∈I`,I`＝{1,2,3,5,9,......,30,36}

C

考虑到以上模型的价格以及各容量可计算数量不是很多，并不存在组合爆炸的问题，因此可以使用穷举方法或遍历算法对其进行求解。故而，使用MATLAB对其进行实现，在计算中，取δ

通过该计算，可以得到总容量为60MW·h的综合能源服务套餐最优价格解以及最优服务容量组成解。同理，也可以用同样的方法得到总容量分别为200MW·h以及1000MW·h时的最优价格解以及最优服务容量组成解，如下表3所示：

表3各套餐服务组成及服务提供商收益

用用户效用以及套餐价格之比表示用户收益率，用套餐总效用与套餐成本之比表示服务提供商收益率，将各套餐计算结果以柱状图的形式表达如图4所示：

由此可以看出，横向比较，相对于用户来说，套餐3，也就是总量为1000MW·h的综合能源服务所能带给用户的收益率是最大的。同理，相对服务提供商来说，套餐1，也就是总量为60MW·h的综合能源服务所能带给服务提供商的收益率是最大的。纵向比较，服务提供商从套餐1,2所获得的收益率高于用户，而从套餐3所获得的收益率略低于用户。总体而言，用户和服务提供商均能从该套餐中获得一定的收益，运用套餐的模式对综合能源服务进行捆绑销售具有较好的运营价值与运营前景。

本发明提出以套餐的形式向用户进行服务提供，将服务捆绑销售。套餐内容设计分为定性分析与定量分析，以“用户画像”为基础，通过用户多维度属性分析以及关联规则算法帮助套餐定性分析(即步骤S1及步骤S2)；以成本-效益分析为基础，确定套餐总容量，并通过建立用户购买套餐意愿模型以及以服务提供商收益最大化为目标函数的定价定容量模型，帮助确定综合能源服务套餐的最优定价策略，以完成定量分析(即步骤S3)；最后，通过算例对某地区36名用户验证以套餐的形式出售综合能源服务该措施的合理性以及经济性。

本发明创新点如下：(1)通过用户用电模式、用户用电影响因素、用户用电需求潜力等几个方面对用户进行了全方位的刻画，所得结果可以使用户与套餐之间的联系更为紧密，增强了用户黏性以及套餐的市场竞争力。(2)本发明算例中，通过某一地区36名用户的数据信息进行了套餐的设计，所得到的结果验证了以套餐的形式出售综合能源服务，用户以及服务提供商均能获得一定的收益。(3)负荷阈值因素、价格因素、套餐内容因素等均会对用户购买套餐意愿产生一定的影响，因而合理对其进行评估，可以保证结果更贴近实际。(4)对于该种捆绑销售模式，用户可以得到更好的体验，而服务提供商拓宽了盈利途径，未来电力市场研究中，可以以此为参考，研究更具有实际意义与用处的销售模式。

实施例2

如图1至图4所示，本实施例与实施例1的区别在于，本实施例提供了基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析系统，该系统支持实施例1所述的基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析方法；该系统包括：

获取单元：用于获取电力用电用户的用电数据；

提取及预处单元：用于运用用户画像技术对所述电力用电用户的用电数据进行电力用电用户多维度属性分析，提取电力用电用户多维用能行为特征，并构建电力用电用户的多维用能行为属性向量；

定性分析处理单元：用于分析综合能源服务对于所述电力用电用户多维用能行为特征的不同适应程度，得到适应程度矩阵；结合所述电力用电用户的多维用能行为属性向量与所述适应程度矩阵，得到各电力用电用户的不同服务推送向量结果，进行优先级筛选并得到筛选结果；及采用基于Apriori算法的服务套餐组合方法对综合能源服务套餐内容进行确定，得到综合能源服务套餐所需要的综合能源服务；

定量分析处理单元：用于对所述综合能源服务的服务成本、服务效用进行了成本-效用分析，并构建综合能源服务定量模型，采用所述综合能源服务定量模型分析及确定综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格；

输出单元：用于输出所述综合能源服务套餐总量、套餐内服务分量以及价格。

具体地，所述提取及预处单元中提取电力用电用户多维用能行为特征包括用户用电模式、电量电价敏感程度、电量温度敏感程度、电能质量提升需求、安全运行需求、多能耦合潜力、可调/控负荷潜力、节能需求和行业特征。

构建电力用电用户的多维用能行为属性向量为：

式中：

具体地，所述提取及预处单元还包括对构建的电力用电用户的多维用能行为属性向量G

x∈{ε,e,PQ,SAFE,multi-energy,DLC,effciency}

式中：

具体地，所述定性分析处理单元中的综合能源服务包括电能替代服务、屋顶光伏服务、冷热电三联供服务、节能改造及能效提升服务以及运维检修服务。

具体地，所述定性分析处理单元中采用德尔菲法分析综合能源服务对于所述电力用电用户多维用能行为特征的不同适应程度，得到适应程度矩阵。

其中所述的基于用户画像及效益成本的综合能源服务套餐分析方法按照实施例1中的方法步骤执行。在此不再一一赘述。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。