基于电力大数据的信用评估体系研究

针对电力交易过程中存在的违约风险进行研究,利用电力交易企业进行分析,设计建立一个用电企业的信用评估体系,该评价体系通过利用灰度关联算法对企业交易信用的影响因素进行分析,得出各个影响因素的相关权重,并利用遗传算法和神经网络算法进行综合分析,设计进化算法对用电企业的相关数据进行分析,预测该企业未来可能出现的违约风险,并给出其信用评级。将预测结果与真实数据进行比较,其中采用灰度关联算法的预测成功率为82%,采用层次分析法的预测成功率为62%,采用本研究设计的综合算法的预测成功率为95%。