[0001] 本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种多目标优化电力市场营销业务方案的检测方法及系统。

[0002] 在电力市场化改革不断深化的背景下，电力企业在市场营销业务中面临着日益复杂的内外部风险，包括市场环境及政策法规的变化、客户需求的快速变化以及企业内部管理的复杂性等。然而，这些内外部风险共同作用，增加了电力企业在市场营销中的风险暴露，进而可能对电力企业的经营成果和市场地位产生不利影响。

[0003] 目前，市场上针对电力市场营销业务方案的检测方法大多侧重于外部表现，但是缺乏从企业内部风险防范角度出发的业务方案检测方法，从而导致企业难以有效识别和防范潜在风险，影响了营销业务的稳健性和可持续性，以及服务质量和用户满意度。

[0004] 因此，迫切需要为此，构建一个可持续的改进机制，从企业内部风险防范角度对业务方案进行质量检测，以帮助企业更好地管理和应对战略风险，提升业务的稳定性和安全性。

[0035] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

[0036] 如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种多目标优化电力市场营销业务方案的检测方法，所述方法包括以下步骤：

[0037] 步骤S1、获取电力市场营销业务的多个可实施方案；

[0038] 步骤S2、在每一可实施方案中，均得到战略风险控制层预设评价指标的得分、合规性审查层预设评价指标的得分及客户体验层预设评价指标的得分；

[0039] 步骤S3、构建多目标优化函数，并结合每一可实施方案中所得到的所有评价指标的得分，求出每一可实施方案所对应所述多目标优化函数的Pareto最优解，且进一步根据每一可实施方案所求得的Pareto最优解，从所述多个可实施方案中选出符合预定条件的方案输出；其中，所述多目标优化函数是由基于战略风险控制层预设评价指标所构建的目标函数、基于合规性审查层预设评价指标所构建的第二目标函数以及基于客户体验层预设评价指标所构建的目标函数来得到的。

[0040] 具体过程为，在步骤S1中，自动获取由工作人员所制定的电力市场营销业务的多个可实施方案。

[0041] 在步骤S2中，首先，根据外部市场变化和政策调整等相关信息，确定并定期更新战略风险控制层的评价指标，包括但不限于安全隐患管理、重要用户档案管理、电费回收率和电费退补率等。

[0042] 其次，根据业务流程的更新或优化等相关信息，确定并及时调整合规性审查层的评价指标，包括但不限于业务流程标准化、合同执行合规性和业务操作风险预警等。

[0043] 接着，根据客户反馈和服务质量监测结果等相关信息，确定并动态优化客户体验层的评价指标，包括但不限于客户投诉服务质效异常率、群体客户集中诉求异常率、客户诉求工单处理及时率、客户诉求问题解决异常率、客户诉求回访满意度异常和客户问题升级投诉异常率等。

[0044] 最后，从营销管理系统、客户全方位系统、计量主站系统等相关系统中提取相关业务数据，并通过计算评价对象各项指标的功效系数转化为相应的功效评分值，进一步结合动态权重，得到各评价指标的得分。

[0045] 例如，通过公式D＝A1+(100‑A1)*B1，得到各评价指标的功效评分值D；A1为基础得分，其为小于100的正整数；B1为功效系数，且 S为指标实际值，取值为(0，1]之间；T为指标不允许值，取值为(0，1]之间；M为指标满意值，若指标不允许值T为最大值异常率，则取值为0；反之，若指标不允许值T为最小值合格率，则取值为1。

[0046] 通过公式wi(t)＝wi(0)+α*f(t)，得到各评价指标的动态权重wi(t)；wi(0)为第i个评价指标的初始权重，且 α为参数调整系数，取值为(0，1]之间；f(t)为基于历史数据的趋势函数，其值由0～t时刻的最大得分与最小得分来决定。

[0047] 通过公式M＝D*wi(t)，得到每一评价指标的得分M。

[0048] 由此类推，从而可以在每一可实施方案中，均得到战略风险控制层预设评价指标的得分、合规性审查层预设评价指标的得分及客户体验层预设评价指标的得分。

[0049] 在一个例子中，初始权重wi(0)如下表1所示：

[0050] 表1

[0051] 指标 wi(0)安全隐患管理 0.15
重要用户档案管理 0.15
电费回收率 0.1
电费退补率 0.1
业务流程标准化 0.1
合同执行合规性 0.1
业务操作风险预警 0.1
客户投诉服务质效异常率 0.05
群体客户集中诉求异常率 0.05
客户诉求工单处理及时率 0.05
客户诉求问题解决异常率 0.05
客户诉求回访满意度异常 0.05
客户问题升级投诉异常率 0.05

[0052] 设定参数整系数α＝0.1，使用简单平均作为趋势函数 从而，得到动态权重wi(t)如下表2所示：

[0053] 表2

[0054]

[0055]

[0056] 在表2中，假设安全隐患管理过去一个季度的评分为：75％,78％,80％→平均值f(t)＝(75％+78％+80％)/3＝77.67％，动态调整后w1(1)＝w1(0)+α*(80‑75)/100＝0.15+0.005＝0.155。

[0057] 在步骤S3中，首先，构建多目标优化函数为其中，fstrategy(Sj)为基于战略
风险控制层预设评价指标所构建的目标函数；fcompliance(Sj)为基于合规性审查层预设评价指标所构建的目标函数；fexperience(Sj)为基于客户体验层预设评价指标所构建的目标函数；Sj为第j个评价指标的得分。应当说明的是，战略风险控制层、合规性审查层及客户体验层所对应的目标函数均为动态权重*各个评价指标的得分的总和。

[0058] 其次，根据每一可实施方案中所得到的所有评价指标的得分，求出每一可实施方案所对应多目标优化函数的Pareto最优解。

[0059] 最后，根据每一可实施方案所求得的Pareto最优解，从多个可实施方案中选出符合预定条件的方案输出。

[0060] 在一个例子中，可实施方案包括方案A、方案B和方案C。使用多目标优化函数，得到一组Pareto最优解来表示在多个目标间达到的最佳平衡。

[0061] 以方案A、方案B和方案C所求的Pareto最优解相同为例，对本发明的应用场景做进一步说明，具体如下：

[0062] 此时，鉴于方案A：战略风险控制层提升至80％，合规性审查层提升至75％，客户投诉服务质效异常率降低至8％。

[0063] 从而，根据Pareto最优解(0.155，0.105，0.045)，计算方案A的适应度为0.155*0.80+0.105*0.75+0.045*0.92＝0.124+0.079+0.0414＝0.244。

[0064] 同理，鉴于方案B：战略风险控制层保持75％，合规性审查层提升至80％，客户投诉服务质效异常率降低至7％。从而，根据Pareto最优解(0.155，0.105，0.045)，计算方案B的适应度为0.242。

[0065] 同理，鉴于方案C：战略风险控制层提升至77％，合规性审查层提升至77％，客户投诉服务质效异常率降低至6％。从而，根据Pareto最优解(0.155，0.105，0.045)，计算方案C的适应度为0.242。

[0066] 综上，通过适应度值比较，选择适应度值最高的方案A进行实施。

[0067] 在本发明实施例中，对于所选方案可使用启发式算法(包括遗传算法进行交叉和变异操作)生成新的方案，并进行适应度排序和非支配解选择，直至迭代次数完成或达到适应度变化阈值后终止。因此，所述方法进一步包括：采用启发式算法，对所输出的方案进行优化。

[0068] 如图2所示，为本发明实施例中，提供的一种多目标优化电力市场营销业务方案的检测系统，包括：

[0069] 业务方案获取单元110，用于获取电力市场营销业务的多个可实施方案；

[0070] 业务指标评分单元120，用于在每一可实施方案中，均得到战略风险控制层预设评价指标的得分、合规性审查层预设评价指标的得分及客户体验层预设评价指标的得分；

[0071] 业务方案筛选单元130，用于构建多目标优化函数，并结合每一可实施方案中所得到的所有评价指标的得分，求出每一可实施方案所对应所述多目标优化函数的Pareto最优解，且进一步根据每一可实施方案所求得的Pareto最优解，从所述多个可实施方案中选出符合预定条件的方案输出；其中，所述多目标优化函数是由基于战略风险控制层预设评价指标所构建的目标函数、基于合规性审查层预设评价指标所构建的第二目标函数以及基于客户体验层预设评价指标所构建的目标函数来得到的。

[0072] 其中，所述多目标优化函数为其中，

[0073] fstrategy(Sj)为基于战略风险控制层预设评价指标所构建的目标函数；fcompliance(Sj)为基于合规性审查层预设评价指标所构建的目标函数；fexperience(Sj)为基于客户体验层预设评价指标所构建的目标函数；Sj为第j个评价指标的得分。

[0074] 其中，每一评价指标的得分均是由其功效评分值与动态权重来计算得到的；其中，[0075] 通过公式D＝A1+(100‑A1)*B1，得到各评价指标的功效评分值D；A1为基础得分，其为小于100的正整数；B1为功效系数， S为指标实际值，取值为(0，1]之间；T为指标不允许值，取值为(0，1]之间；M为指标满意值，若指标不允许值T为最大值异常率，则取值为0；反之，若指标不允许值T为最小值合格率，则取值为1；

[0076] 通过公式wi(t)＝wi(0)+α*f(t)，得到各评价指标的动态权重wi(t)；wi(0)为第i个评价指标的初始权重，且 α为参数调整系数，取值为(0，1]之间；f(t)为基于历史数据的趋势函数，其值由0～t时刻的最大得分与最小得分来决定。

[0077] 其中，所述战略风险控制层预设评价指标包括安全隐患管理、重要用户档案管理、电费回收率和电费退补率；所述合规性审查层预设评价指标包括业务流程标准化、合同执行合规性和业务操作风险预警；客户体验层预设评价指标包括客户投诉服务质效异常率、群体客户集中诉求异常率、客户诉求工单处理及时率、客户诉求问题解决异常率、客户诉求回访满意度异常和客户问题升级投诉异常率。

[0078] 其中，还包括：

[0079] 输出方案优化单元，用于采用启发式算法，对所输出的方案进行优化。

[0080] 实施本发明实施例，具有如下有益效果：

[0081] 本发明通过构建与战略风险控制层、合规性审查层及客户体验层所预设评价指标相关联的多目标优化函数，并结合多个可实施方案中上述所有关联评价指标的得分来求多目标优化函数的Pareto最优解，且以所求的Pareto最优解来选出符合预定条件的可实施方案，从而能够从企业内部风险防范角度对业务方案进行质量检测，以帮助企业更好地管理和应对战略风险，提升业务的稳定性和安全性。

[0082] 值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个系统模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

[0083] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。

[0084] 以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。