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对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算本发明公开了对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算方法及系统，其引入机器学习算到用户在第一预设时间内将进入下一个阶梯电生成预警信息；通过短信或电子邮件或APP推送或智能音箱语音通信渠道，将预警信息送达用2通过智能电表自动采集或用户手动上报的方式获取目标低压用户的用户信息根据用户用电类型，查询并应用相应的阶梯电价策略，阶梯电设定阈值调整规则，当预测到用户在第一预设时间内将进入下一个阶梯电价区间时，值前的1周或2周或一个月。3[0003]传统的静态预警系统往往面临预警时机选择不当的难题：预可能导致用户在接近阶梯电价调整时未能及时收到提醒，错失调整用电策略的最佳时机；4[0032]技术方案的实施不仅解决了低压用户在阶梯电价制度下5[0036]步骤1：用户信息与电量数据获取，通过智能电表自动采集或用户手动上报的方[0037]用户手动上报的补充机制：对于未安装智能电表或在特殊情况下(如智能电表故67预测用户在未来一周内有90％的概率达到阈值时器学习模型可以自我优化和调整预警规则。这意味着模型会学习到更精准的预警触发条(极限梯度提升)，它在梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)的基础上进行了优化和扩展，是目前在许多机器学习竞赛和实际应用中表现优异的模型之一。在本申请中，即模型在训练数据上表现很好但在未知数据上的泛化能力差。正则化项可以帮助简化模8直至最后的20以此类推。这种梯度调整既保证了预警的及时性，也避免了预警的突兀[0082]Pythondefadjust_alert_threshold(current_usage,target_threshold,days_to_start_alert＝14,s9的信息发送通道，如偏好短信的用户将优先接收到短信预警，而常使用APP的用户则通过阶梯电价剩余电量的计算系统用于执行上述的对于低压用户的阶梯电价剩余电量的计算

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