[发明专利]一种配网故障抢修预测分析系统和方法

说明书

本发明提供了一种配网故障抢修预测分析系统，属于配网故障抢修技术领域。预测分析系统包括数据提取单元、数据处理单元、图像生成单元、情绪识别模块、预测模型建立单元，预测模型建立单元根据数据处理单元整理分类的历史工单中的故障地址、抢修时长和用户名称以及情绪识别模块识别的用户情绪建立预测模型，预测使该用户满意时的抢修时长，另外，本发明还公开了一种配网故障抢修预测分析方法，本发明的优点在于，采用这种结构，使得能够提高供电服务质量，本发明用于预测配网故障抢修的抢修时长。

【技术领域】

本发明涉及一种配网故障抢修预测分析系统和方法，属于配网故障抢修技术领域。

【背景技术】

随着人们用电需求的不断提升和社会的快速发展，对供电企业的供电服务质量的要求越来越高，然而，在配网故障抢修的时候，由于到达时间较迟、抢修时间较长等因素会导致不能及时抢修，使得用户对于抢修服务不满意，降低了供电服务质量。

【发明内容】

本发明所要解决的技术问题是提供一种配网故障抢修预测分析系统，使得能够提高供电服务质量。

为解决上述技术问题，本发明配网故障抢修预测分析系统包括：

数据提取单元，用于提取故障工单中的受理人员、受理时间、受理内容、用户名称、故障地址、到达现场时间、故障排除时间和用户联系电话；

数据处理单元，用于将数据提取单元提取多个工单中的信息整理分类；

图像生成单元，用于将数据处理单元整理分类的数据按照故障地址和抢修时长生成抢修时间热力图，且按照故障地址和工单数量生成故障次数热力图；

情绪识别模块，用于通过识别用户语音来识别出用户的情绪；

预测模型建立单元，用于根据数据处理单元整理分类的历史工单中的故障地址、抢修时长和用户名称以及情绪识别模块识别的用户情绪建立预测模型，预测使该用户满意时的抢修时长。

作为优选，所述情绪识别模块包括：

语音获取模块，用于获取用户的语音信号；

语音处理模块，用于对所述语音信号进行处理，得到语音特征向量；

第一识别模块，用于根据所述语音特征向量，查找情绪词数据库，得到第一情绪识别结果；

第二识别模块，用于根据所述语音特征向量，查找情绪词数据库，得到第二情绪识别结果；

识别结果模块，用于根据所述第一情绪识别结果和所述第二情绪识别结果，得到最终的情绪识别结果。

作为优选，所述语音特征向量包括语气特征、语速特征、语调特征、发音频率特征、口音特征和用词。

作为优选，所述抢修时长为受理时间与到达现场时间的时间差值和故障排除时间值的总和。

本发明还公开了一种配网故障抢修预测分析方法，包括：

通过数据处理单元提取故障工单中的受理人员、受理时间、受理内容、用户名称、故障地址、到达现场时间、故障排除时间和用户联系电话；

通过数据处理单元将历史工单中的数据整理分类，生成历史数据库；

根据历史数据库中的数据，通过图像生成单元按照故障地址和抢修时长生成生成抢修时间热力图，按照故障地址和工单数量生成故障次数热力图，抢修时长越长的故障地址在抢修时间热力图中的区域越突出，工单数量越多的故障地址在故障次数热力图中的区域越突出；

根据情绪识别模块识别用于对故障处理的满意度，并将用户的情绪记录在历史数据库中；