基于Logistic回归模型的电力客户欠费违约概率的预测

在分析了引起电力客户欠费原因的基础上,利用可以获得的数据设计了欠费风险识别模型中的关键影响变量,并运用Logistic回归理论与方法建立了可识别电力客户欠费可能性大小的模型,根据所掌握的客户最新资料可提前预测出其欠费的违约概率,从而改变了原来的事后欠费管理的被动局面,达到了减少电力客户欠费风险的目的。

市场条件下电力客户欠费预警模型

事先预知电力客户欠费的可能性,变事后管理模式为事前管理模式,可有效减少电力公司在营销过程中,因电费可能被拖欠而引发的经营风险。在对实际电力客户欠费原因分析的基础上,找出导致电费拖欠的主要因素,分析它们之间的关系,建立基于电力客户欠费特征变量的灰色系统预警模型,并采用灰色聚类算法,对预测出来的表征电力客户欠费特征的数据进行分类判断,从而可事先清楚该客户的类别,为电力公司从营销角度细分客户市场,制定不同的信用管理对策提供依据。

对供电企业防范电费回收风险问题的思考

电费回收一直是供电企业所面临的一大难题。针对拖欠电费产生的原因,结合当前电力经营形势,供电企业应从制度、服务、机制、对策和法制等方面积极采取多元化的电费回收方式,全方位摆脱电力公司电费回收难的困境,促进电力公司的健康发展。

用电抄表质量管理系统的设计

抄表工作作为电费数据的唯一来源,是电力营销工作的重要组成部分。本文介绍用电抄表质量管理系统的设计,包括系统现状及建设目标、抄表质量管理子系统设计和欠费停送电子系统设计。

电力客户信用管理软件系统设计与分析

电力客户信用管理对于当前电力公司营销工作的开展有着非常重要的作用。为了防范电力客户欠费风险、提高信用管理工作的效率,开发了电力客户信用管理软件系统。该系统利用复杂的算法对电力客户进行信用等级评价;根据信用评价的结果,制定差异化的电费回收和欠费风险防范措施;并对客户的电费回收情况、信用等级、欠费处理措施等信息进行统计分析,总结经验教训,为未来的营销工作提供经验参考。

基于决策树算法的电力客户欠费风险预测

电网企业当前面临的客户风险主要体现在客户拖欠电费及偷窃电两方面。为降低电力客户在拖欠电费方面的风险,文章在分析了引起电力客户拖欠电费原因的基础上,深入挖掘分析客户缴费、欠费行为,设计了欠费风险识别相关的关键影响变量,运用决策树算法建立了客户欠费风险识别模型,进行客户欠费风险预测。利用该模型,针对高风险客户提前采取相应策略和措施,可改变以往事后欠费管理的被动局面,实现降低电力客户欠费风险的目的。

基于改进随机森林的电力用户欠费风险分析预警

针对当前电网企业电费回收风险,提出了一种基于改进随机森林的电力用户欠费风险分析预警方法。首先,针对欠费用户、正常缴费用户的类别分布不均衡问题,采用SMOTE算法优化原始用户样本分布;其次,选择信息值计算各属性与目标类别属性的相关性,进而优化节点属性的选择;然后,针对影响随机森林分类准确率和性能的主要参数:树的规模nTree、叶子节点的最小样本数minLeaf和属性子集的数量K,采用加温模拟退火算法搜寻最优参数组合;最后,采用改进的随机森林算法对用户未来是否欠费进行分析预测,得到潜在欠费高风险用户。将该方法与逻辑回归、决策树等常用分类算法进行了对比分析,结果验证了该方法的有效性。

探讨各细分电力市场的电费催收策略

电费回收工作是供电企业经营成果的最终体现,是企业正常经营和可持续发展的必要条件。由于电力生产和销售上的特殊性,电能作为一种特殊商品,还没有被消费者所广泛接受,往往因为用户主观或客观原因形成拖欠电费,为供电企业的电费回收工作增加了困难,给供电企业带来沉重的经济负担,进而影响供电企业的建设和发展。

基于改进深度信念网络的电力欠费预警研究

"先使用,后付费"的营销方式导致电网公司电费回收不到位,难以支撑正常运转和获得基本效益。为了解决电力欠费对电网公司的不利影响,论文提出电力欠费预警智能预测的研究方法。将电费回收分为时间和金额两部分,结合相应的关联指标,建立参数自适应的深度信念网络,通过深度学习和训练对电力欠费情况精准预测。实验结果表明,与BP神经网络相比,深度信念网络更能准确预测出用户电费回收的未来情况,有效辅助电力企业制定用电和电费预警策略。

基于非监督学习的恶意欠费用电客户识别

恶意欠费用户识别对供电企业有重要意义,有利于供电企业提前介入,避免电费回收风险。由于用户电费数据缺少标签以区分用户是否恶意欠费,因此需要采取非监督学习方式建立识别模型。文中借鉴信息安全风险评估的风险值概念,综合欠费的恶意程度和欠费造成的经济损失程度来评估用户的欠费风险值,建立基于经验阀值的动态更新的恶意欠费用户识别模型。案例分析表明,该模型具备良好的识别能力,符合人们对恶意欠费用户的经验理解。

基于非监督算法的电力用户催收管理系统设计

针对电力营销中欠费回收问题,结合当前的计算机开发技术,提出一种基于非监督算法的催收管理系统。系统设计考虑了以下几方面:一是采用B/S架构对系统进行整体搭建,并重点对系统整体功能框架进行设计;二是引入风险识别模型,以客户历史缴费作为标签,对客户欠费的恶意程度进行识别,最后根据阈值判断该用户是否属于恶意欠费用户;三是针对恶意欠费的用户,采用语音自助播报的方式对用户电费进行催收。最后给出部分实例和恶意识别界面。结果表明,借助该算法,设置不同阈值可得到不同的恶意欠费用户,从而为当前电力用户自助催收提供了一种新的借鉴方式。

电费回收问题诊断及管理提升策略

电费不仅是我国重要的财政来源,还是电力企业维持生产和发展资源的重要渠道。按时缴纳电费是人们的共识,但仍有部分用户不缴纳、拖欠电费,影响供电企业的资金流动,导致电力企业的经营陷入困境,更影响了国家的财政收入。本研究先介绍了回收电费的现状,然后从外部因素和内部因素两方面介绍电费回收难的原因。最后提出完善电费回收管理制度;建立信息网,提前预防风险;优化缴费方式三种策略。希望本研究能为电力企业电费回收工作提供参考。

面向风控管理的居民用电欠费信息系统设计与实现

随着城市的发展,居民用电负荷越来越大,给供电公司的管理工作带来了巨大的压力,而用电欠费工作又是供电公司日常工作的重要部分之一。为了进一步加强供电公司营销方面的风险控制,及时催缴电费,本文在对南昌市居民用电欠费情况进行风控分析的基础上,就欠费风控调整、欠费停电、违约金退还、还款复电流程等进行分析,并对系统进行了详细设计。为提高电费管理的科学化、规范化,提高供电公司居民用电欠费管理工作效率提供了有益的参考。

刍议智能电能表预付费系统的费控策略

电力事业关乎社会民生,在社会经济持续增长下,电力工程规模不断扩大,大量先进技术和工艺应用其中,大大促进了电力事业变革和发展。智能电表预付费系统在实际应用中,可以有效降低人工劳动强度,提升工作效率的同时,实现资金快速回收,以便于实现预付费客户远程费控和服务。由于智能电能表预付费系统自身特性,所选择的费控策略包括欠费停电子策略、催费预警提醒子策略和算费子策略等,可以有效规避偷电事故出现。本文就智能电能表预付费系统费控进行客观阐述,寻求合理的费控策略,以求推动现代电力事业发展。

基于Pearson相关系数与MLP的电费拖欠风险预警算法

用户电费回收风险预警是电力公司运营中的一个难题,为此提出了一种基于多层感知机(MLP)的电费回收风险预警方法。首先,利用Pearson相关系数对影响电力客户拖欠电费的因素进行特征提取;然后,提出并描述了基于MLP的电费回收风险预警具体流程;最后,在一组实际数据上与传统的logistic回归算法对比,证明该方法的高效性。对比结果显示,该算法的预测精度达到了92.31%,可为供电单位在风险客户管理上提供预警。