用电客户信用的主客观评价及分析

用电客户信用关系到整个电力工业的健康发展。目前对用电客户信用评价的方法各有优缺点，找出较为合理的评价方法，可为更准确地评价用电客户信用提供参考。在建立用电客户信用评价指标体系的基础上，首先采用基于语言评价信息的逼近理想点的排序方法(TOPSIS)对用电客户信用进行主观评价，继而采用熵权法对用电客户信用进行客观评价。实例计算说明2种评价方法的评价结果可能一致也可能不一致，因而认为同时应用2种方法进行用电客户信用评价，不但能充分利用用电客户的客观数据和主观信息，而且从评价思维和评价环节及评价者的责任心方面都有助于提高用电客户信用评价的准确性，使用电客户信用评价更趋合理。     

基于云模型的用电客户信用评价

为了加强供电公司对电力客户信用风险的事先控制,对用电客户信用分类进行了研究.首先,建立起符合电力客户特征的信用评判指标体系,然后,通过改进的层次分析法确定指标权重,最后,引进云模型对用电客户信用进行分类.摒弃了以往研究的硬划分,对客户信用的概念划分更加科学.分析证明,能够挖掘出更多有价值的信息,对用电客户信用的评价具有可行性和有效性.     

基于模糊多属性决策法的用电客户信用评价

用电客户的信用评价是供电企业及全社会都应该关注的问题.文章在分析了用电客户信用评价应该考虑的主要因素的基础上,建立了一套适用于用电客户信用评价的指标体系,并以三角模糊数的形式给出指标值和评价者的主观感觉值,将基于期望值的模糊多属性决策法引入用电客户的信用评价中,同时讨论了指标权重完全未知和部分未知时用电客户的信用评价问题.     

基于层次分析法的智能用电小区客户信用价值评价

客户价值评价是企业精细化管理的一部分,对智能用电小区进行客户信用价值评价有助于电力企业推广智能用电小区的客户选择和客户管理.通过分析智能用电小区客户信用价值的影响因素,构建了客户信用价值的评价指标模型,并采用层次分析法计算出了评价指标模型中各评价指标的权重.根据计算出的各评价指标的权重,对客户信用价值进行了比较全面的、多角度的评价,从而促使企业根据评价结果进行有效的客户关系管理,达到企业效益最优.     

基于改进AHP法、CV法和TOPSIS的用电客户信用评价方法

针对用电客户信用评价时难以量化各指标主客观权重的问题,提出了一种将改进层次分析法、变异系数法与逼近理想解法相结合的用电客户信用评价方法。首先,依照导向性、全面性、易操作性等原则,构建了用电客户双层信用评价指标体系;从主、客观两个角度,分别用改进层次分析法和变异系数法计算各指标的主客观权重,然后将两者结合得到综合权重;其次利用逼近理想解法计算各用户指标与参考点的相对接近度,并以其大小为衡量标准,实现各用电客户信用等级的综合评价;最后,通过算例仿真与分析,验证了所提评价方法的有效性,结果表明该方法既能对各用电客户进行信用度等级的整体评价,又能反应用电客户各信用指标与理想状态的接近程度。     

区间数信息下的用电客户信用评价

从解决实际问题的思路出发,首先建立了用电客户信用评价指标体系,并针对评价信息为区间数的实际情况,运用基于区间数的不确定性多指标决策法对用电客户信用进行评价,并通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于模糊分析的评价模型在降低电费回收风险中的应用

为了有效控制和降低电费的回收风险,通过建立风险综合评价模型,并运用信用理论来计算出信用等级,研究用电客户存在的欠费风险,使抄收人员对用电客户的电费催缴处于能控状态,构建风险指标体系,在此基础上对其进行综合模糊评价,该方法可改变目前仅靠缴费及时性这一主观单一指标进行信用分类的弊端,转变为动态多元指标进行分析,增加了信用等级预测的准确性,降低电费风险,有利于电费的及时回收。     

电力客户信用风险评价模型研究

建立电力企业客户信用评价机制是解决电力企业电费回收难和严重违章用电现象的有效途径之一。结合电力生产实际情况,设定一系列客户信用评价要素和信用风险评价指标,同时赋予这些指标不同的权重,对电力客户进行信用评价。     

电力客户信用评价与差异化服务技术支持系统

为了降低企业经营风险和满足客户差异性需求,在所构建客户信用评价指标体系基础上,采用改进型层次分析法对电力客户按用电类别分别进行信用与风险等级评价,根据评价结果制定电费回收及欠费风险防范的差异化服务措施,并对电力客户的信用结构及信用发展趋势加以分析。     

基于人工免疫系统聚类算法的用电客户信用分析

在分析人工免疫系统聚类算法的基础上研究基于人工免疫系统聚类算法的用电客户信用分析原理,建立用电客户信用分析指标体系,根据电力公司客户数据,采用人工免疫系统聚类分析方法对用电客户信用进行分析,将用电客户信用按高、中、低三类进行聚类,经计算得到信用高、中、低的用电客户分别为2家、3家、1家。结果表明人工免疫系统聚类分析方法只要确定了浓度阈值和聚类个数就可得到结果,计算过程简单,能够适用于大数据量,对专业知识的要求较低,对于数据的顺序不敏感,是一种进行用电客户信用分析的较好方法。     

供电企业客户信用度模糊综合评价模型研究

随着电力市场的发展,使对供电企业客户信用度的评价显得日趋重要。分析了电力客户信用度模糊综合评价的意义,提出了一种基于模糊数学的电力客户信用度综合评价模型,设计了完整的指标体系和评价方案,并建立了针对不同信用度等级的客户的营销策略,以期为供电企业提供客户管理的决策依据。     

基于集对分析和马尔可夫链的电力客户信用风险评估

为能更加有效地评估电力客户的信用水平,防范电费回收风险,针对以往电力客户信用风险评价方法只局限于静态评价上的不足,构建了基于集对分析和马尔可夫链的电力客户信用风险评估模型,通过联系度中的同势、均势和反势来判断客户信用风险程度的变化趋势,并用联系度来计算、评估电力客户信用的大小,还可以通过两两时段间的同、异、反转移矩阵计算来预测电力客户下一时段的信用水平,从而实现了对电力客户信用风险的全面、动态评估;最后,通过对某一客户的实际算例可知,所构建的基于集对分析和马尔可夫链的电力客户信用风险评估模型对于动态评价电力客户的信用是科学、有效、切实可行的.     

基于层次分析法的电力客户信用风险评价

供电企业面临电力客户失信带来的经营风险。为规避客户信用风险，要求建立客户信用管理体系，综合评价客户信用风险。研究给出了电力客户信用风险评价指标体系，同时，阐述了运用层次分析法为信用风险指标进行赋权的方法，并进行了实例分析。实践表明，所建立的指标体系及指标的赋权方法能为供电企业进行客户风险管理提供理论与实践上的借鉴。     

电力营销管理信息系统的开发和应用

详细介绍了电力营销管理信息系统的总体结构及特点,在开发和使用电力营销管理系统时,引入了电力客户信用等级评估办法,通过办法的实施,减少了市场风险,提高了企业竞争能力,加强了需求测用户管理。     

智能电网环境下电力营销智能化体系研究

基于智能电网建设的背景下,提出了一种新型的客户双向互动智能化电力营销体系。对比传统的电力营销模式,从客户知识管理、客户负荷管控、客户信用风险管理、客户关系管理、客户资源价值评价等5个方面进行分析,阐述了各子体系的基本功能和实现路径。     

高压企业客户电力信用综合评价体系及应用

传统电力信用研究和应用多以用电行为、缴费行为失信等负面评价为主,缺乏正向评价和激励应用,且仅应用在供电企业内部对客户管理和电费风险防控方面,没有在社会中跨界应用。首先借鉴企业社会信用评分指标体系的建设思想,将高压企业客户电力信用指标集中在守信能力和守信行为2个方面,设计了以大数据为支撑的高压企业客户电力信用综合评价指标体系,包含用电价值、电网互动价值、缴费行为、用电行为、服务互动行为和电力市场交易诚信六大评价维度。其次,设计了电力信用等级和信用分计算、修正评价流程,并以某省级电网近29万户高压企业客户为例,实证分析了电力信用总体情况,证明了所建立方法的科学性和规范性。最后,基于电力信用评级,设计了基于电力信用的差异化奖惩措施,对内有效防范风险、挖掘优质客户,对外实现电力信用价值输出。     

移动互联网及数据分析技术在电力客户服务中的应用

为进一步规范客户经理制,为客户提供优质、高效、个性化及专业的主动服务,提高工作效率,提升客户满意度,提出采用移动互联网技术,结合电力营销业务和数据分析技术,通过大量的客户基础数据和触点轨迹信息提炼模型,细致刻画客户的社会角色、行为偏好、信用风险、客户价值等深层次特征,提升企业对客户隐性需求的洞察力,为营销和服务策划、执行、评估、优化提供指导,提高工作的主动性、差异化、精准度,作为提升用电客户体验的有力手段,为电力公司提升竞争力提供支撑。     

基于改进的GRA方法的电力客户信用风险综合评价研究

供电企业面临电力客户失信带来的经营风险。为规避客户信用风险,要求建立客户信用管理体系,综合评价客户信用风险。依据某电力公司客户的户务资料,参照电费管理人员的经验,对客户的缴费状况、偿还电费能力、资金变现能力、担保水平及经营环境等5个指标评分,并应用层次分析法进行权重确定,然后利用灰色关联分析方法进行数据处理,最终确定各个客户的信用等级。     

基于改进的熵权法的电力客户信用风险评价研究

供电企业面临电力客户失信带来的经营风险。为规避客户信用风险,要求建立客户信用管理体系,对客户风险进行评价。基于熵的概念,构建了一套电力客户信用等级的评价指标,运用定量与定性相结合的方法来评价电力客户的信用,并进行了实证研究。计算结果表明,熵权法是一种科学实用的信用风险评价方法。