[发明专利]电力呼叫中心话务量预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种话务量预测系统，尤其是适用于电力呼叫中心的话务量预测方法，属于电力系统话务量预测技术领域。

背景技术

电力呼叫中心保持良好服务水准的重要前提是在相应时间内安排合理的坐席数量，保证接通率、客户满意度等目标的实现。因此，为实现高效率的呼叫中心运营管理，降低整体运营成本，保证客户服务质量和服务水平，需要有科学的话务量预测来支撑建立合理的排班方案，而当前粗犷式的、经验性的排班方式已不能完全满足上述目标的实现。对话务量趋势进行系统地分析，根据不同周期话务量变化的规律及发展趋势，研究科学的话务量预测方法，并固化成计算机系统，将为提高电力客户服务中心运行效率，保证客户服务质量，发挥重要的作用。我国关于话务量预测方面更是处于初级研究阶段，没有专门针对电力呼叫中心话务量预测的模型与算法，更没有成熟的专业软件的支撑，还是以人工经验为主。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种用于电力呼叫中心的话务量预测方法，可以实现对话务量进行准确地预测，实现高效率的呼叫中心运营管理。

为解决上述技术问题，本发明提供一种电力呼叫中心话务量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集预测区域内话务量96点（即每15分种为一个采样点）历史数据，同时采集与各历史数据相对应的影响话务量负荷变化的相关因素信息，包括气象因素和用电负荷信息数据；

2)对不良数据进行辨识与修正；

3）话务量预测：

31）进行中长期话务量预测；

31）进行短期话务量预测；

33）进行超短期话务量预测；

4）在进行中长期话务量预测、短期话务量预测或超短期话务量预测过程中将几种最优模型所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均得到最终的预测结果；

5）对话务量预测结果进行准确率对比。

本发明所达到的有益效果：通过本发明的方法，中长期预测中月日均话务量预测精度达到87.1%，短期预测中日话务曲线预测精度达到90.9%，高于其他行业呼叫中心话务量预测精度，在科学指导供电服务中心建设投资、提高投资利用率和设备使用效率、适时调整发展规模和合理利用人力资源和提高服务质量等方面发挥着重要作用。

附图说明

图1为本发明的话务量预测过程示意图；

图2为本发明中话务量不良数据辨识与修正流程图；

图3为对空数据点和连续恒定值的修补效果图；

图4为本发明中短期预测方法示意图；

图5为指数平滑法的示意图；

图6为3*3均值滤波原理图；

图7为动平均法的图解示意图；

图8为中长期预流程图；

图9为回归分析法的图解示意图；

具体实施方式

针对上述电力呼叫中心话务特点，本项目展开话务预测模型全过程关键技术研究。从预测本身来看，这是一个复杂的过程，并不仅仅像直观概念中的仅由预测算法决定。话务量预测是包含数据采集、数据处理、数据分析、预测算法和预测评估机制在内的复杂问题。其总体技术路线下图所示。整体的技术路线分为“预测前”，“预测中”和“预测后”三个阶段。

首先作为“预测前”的前端是数据的自动获取，话务量预测所需数据量大面广，进行话务量预测之前不仅需要预测区域内的话务量96点历史数据，还需要各种影响话务量负荷变化的相关因素信息，包括气象因素、电力负荷信息等。因此，在进行话务量预测工作之前，必须针对各种电力系统中的信息存储规范建立灵活、自动的数据采集和读取接口，为系统导入海量的基础数据。

“预测前”的阶段需要对坏数据进行辨识与修正。历史数据是预测的基础，而由于各种各样的原因，异常数据即“坏数据”的出现是不可避免的。而“坏数据”的存在给正常历史序列带来较大的随机干扰，影响预测体系的预测精度，因此，在预测工作开始之初，首先要研究如何排除“坏数据”，考虑到数据量较大，尤其要研究如何智能化的辨识和修正“坏数据”。

预测过程并不应止步于得到预测结果，在预测完成后，仍需对预测结果进行分析和跟踪，本项目将研究虚拟预测技术对不同预测模型、同一模型不同参数下使用效果进行评估，通过实际数据验证并判定预测结果的优劣性，从而形成对预测方案库的有效优化，实现对合理预测效果的持续反馈，形成预测闭环效应，通过不断地经验积累实现预测效果的持续改善。

话务量异常数据的常见模式主要有两种，如下图所示：

（1）空数据点

空数据点为系统中所占比例最高的异常数据点，其特征为该点的数据记录为空。