摘要
本发明提出一种用于电力营销的交互方法及系统,方法包括:通过物联网设备采集用户的电力消费数据,并对数据进行预处理;根据预处理的数据构建电力消费行为预测模型预测用户未来的电力需求,并对突发性变化做出响应;根据预测结果构建动态电力定价模型,根据用户的实际需求和电网负荷变化对电力定价进行调整;实时数据流监控市场状况,结合已训练好的电力消费行为预测模型与动态电力定价模型,及时发现潜在异常;通过优化算法为每个用户推荐最优的电力套餐,并进行实时调整。本发明不仅提高了电力公司营销的精准度和效果,也通过社交化机制增强了用户的互动性和节能意识,推动了电力行业向智能化、个性化和社交化方向的转型。
技术关键词
电力需求预测
时序卷积神经网络
交互方法
深度Q学习
数据流监控
定价机制
动态
定价策略
物联网设备
家庭设备
因子
时序特征
实时数据
预测电力需求
社交
算法
强化学习模型
多时间尺度
系统为您推荐了相关专利信息
智能交互方法
软件
交互特征
空间关系特征
文字输入方式
个性化机器人
对话交互方法
意图
大语言模型
语义角色信息
大语言模型
交互系统
服务端
地图交互方法
客户端
海上风电场
机电暂态
电力系统仿真软件
仿真工具
交互方法
智能交互方法
信号
频谱特征
大数据
智能交互系统