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。     

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。     

电力客户信用综合评价的研究

电力市场中电力客户的用电行为分析是市场研究的一个关键内容．尤其是其在电费缴纳过程的行为。直接影响电力公司的正常运营。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个指标评分并计算其相关系数。然后应用主成分分析方法进行处理。计算2个主成分的得分并排序。建立综合函数作为最终的综合评判标准。确定其信用等级。最后。按照信用管理的要求。初步设计了电力客户信用行为分析与评估系统。     

基于ANFIS的电力客户信用判别模型研究

电费收缴工作的好坏,将直接影响电力公司的经营状况.为了约束电力客户的用电行为,保证电费的及时收缴,事先准确地识别客户的信用状况,是最为关键的内容.考虑到电力公司对客户信息的掌握情况以及信用管理的要求,设计了一套符合实际管理需要的,能够反映电力客户实际信用水平的指标体系,并在此指标体系的基础上利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立信用评级模型.该模型经测试样本检验证明是精确可靠的,适用于实际配电管理中对电力客户信用类别的判别.从而为电力公司预知信用风险,并采取不同的信用管理对策,提供了有力的参考依据.     

基于ANFIS的电力客户信用判别模型研究

电费收缴工作的好坏,将直接影响电力公司的经营状况。为了约束电力客户的用电行为,保证电费的及时收缴,事先准确地识别客户的信用状况,是最为关键的内容。考虑到电力公司对客户信息的掌握情况以及信用管理的要求,设计了一套符合实际管理需要的,能够反映电力客户实际信用水平的指标体系,并在此指标体系的基础上利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）建立信用评级模型。该模型经测试样本检验证明是精确可靠的,适用于实际配电管理中对电力客户信用类别的判别。从而为电力公司预知信用风险,并采取不同的信用管理对策,提供了有力的参考依据。     

居民客户电费管理存在的弊端及对策

截止2003年底，株洲电业局客户服务中心居民客户48078个，销售电量3．07亿千瓦时，售电收入1．47亿元。居民客户电费收入占总售电收入的比例虽然只有10．84％，但从客户构成上来看它所占整个客户的比例却在80％以上。纵观居民客户电费管理核算工作点多、面广、量大、核算繁琐，并且相对大中客户来说，单个居民客户管理效益并不明显，对居民客户的电费管理往往被人轻视。     

构建客户信用等级评价和决策的电费风险管理系统

介绍了电费风险管理系统的模型架构、系统架构、＂3＋2＋1＂模式的控制手段及系统建成的预期效果,以构建电费信用风险管理系统,改善公司电费管理水平,把优质服务和加强电费回收工作真正落到实处,树立供电企业良好的社会形象。     

典型电力客户实施“一户一策”电费管理的研究

在经济增速放缓和融资难的大背景下,部分用电客户履行电费信用的能力有所下降,电费回收形势十分严峻。建立电费风险防范机制,是防范发生新欠电费和电费呆坏账的有效保障和重要举措。通过对建立典型电力客户的"一户一策"电费风险管理机制进行深入研究,针对不同类别、信用评级、风险等级的客户,分析实施"一户一策"电费管理策略对供电企业的电费风险防范体系和电费回收管理的影响。     

电力客户信用管理等级评价体系

分析现阶段供电企业在经营中遇到的客户信用缺失问题,提出电力客户信用体系的建立以及信用评估的方法。     

基于支持向量机的电费信用评估模型

将支持向量机（Support Vector Machine,SVM）这一智能化莉技术运用于构建电费信用评估模型,选用径向基函数作为模型的内积核函数。实验证明,支持向量机具有全局收敛性和良好的泛化能力,比常用的线性区别模型,LOGIT模型和类神经网络模型在稳定性．灵敏度和泛化能力等方面更具有优势。同时,SVM在分类整体准确率和第一,二类错误率方面均优于上述几类模型,因此基于SVM方法构建的电费信用评估模型具有较强的实用性。     

电力客户信用管理及系统设计

加强电力客户信用管理是降低供电企业经营风险的有效手段。基于“5C”理论建立供电企业客户信用评价指标体系,将改进型层次分析法（AHP）、群组决策方法、线性加权综合法等方法引进客户信用风险评价中,同时对供电企业客户信用管理软件系统进行了设计。     

工业用电客户信用综合评价指标体系的构建方法

首先从导向性、综合性、易操作性和可比性等原则出发构建了一套完整可行的工业用电客户信用综合评价指标体系,并在此基础上利用表现度函数对定性指标和定量指标进行了预处理,使得预处理后的结果更加符合实际情况。然后采用模糊一致互补判断矩阵来计算指标的权重,从而简便地解决了判断矩阵的一致性问题。最后从模式识别的角度出发提出了工业用电客户信用综合评价方法,实例结果表明了该方法的有效性。     

论建立客户信用评级体系的可行性

根据电力市场化经济发展的需要,从降低供电企业经营风险,提高企业经营效益的根本目标出发,阐述了建立电力客户信用评级体系的必要性和紧迫性.并从管理标准的建立和技术实现两个方面讨论了建立客户信用评级体系的可行性,提出了基于电力营销GIS的客户信用评级初步框架.论述了这一体系的建立对提高管理水平的意义.     

实施电费回收预警管理 有效降低经营风险

实施电费回收预警管理,建立客户缴费信用评级系统,对客户缴电费能力进行科学、实时、动态评级,根据评级结果采取不同的营销策略,有效减少电费流失,降低企业经营风险,提升企业效益。     

电力客户信用评价的突变级数法

作为独立运营实体的电力公司,在电力市场条件下面临着更为严峻的回收电费的形势,加强对电力客户的信用管理显得更为迫切.在深入了解电力公司开展客户信用管理的客观条件的基础上,建立了适于电力公司操作与实施的电力客户的信用评估指标体系,并根据某电力局运用该指标体系试运行的数据,提出了采用突变理论对客户的信用情况进行评估,这样减少因需要对指标加权而产生的主观因素误差,提高了评估结论的客观性与科学性,文中的算例,说明该理论应用于电力客户信用动态评估过程中的有效性.     

甘肃省高压电力客户智能交费模式研究

目前电力公司的电费回收形势十分严峻和复杂,因此亟需设计合理的费控改造方案,彻底解决电费回收困难问题。主要从费控设备、费控方式两方面提出合理的改造方案,并针对方案实施过程提出改造建议。     

电力市场条件下客户信用管理的判别分析

有效的电力企业信用管理,是市场化运营的电力公司的一项十分重要的工作,事先准确地预知电力客户的信用类别,是其中最为关键的内容。依据电力公司对客户信息的管理数据以及企业信用管理的要求,设计了一套符合实际管理需要的、评估电力客户信用的指标体系,并采用统计理论中的判别分析方法,采用某一电力公司的电力客户数据,建立了电力客户信用分析的判别模型。经测试样本检验,该模型的误判率低,适用于实际系统运用。     

构建电费回收技术支持系统

电费回收是电力营销管理的一个重要环节，是供电企业经营成果的最终体现，直接关系到供电企业的经济效益和持续发展。长期以来，“电费回收难”成为困扰供电企业经营管理的棘手问题，大量的欠费和坏帐加大了电力经营风险。传统的电费回收工作缺乏系统管理，过分依赖人，信息化建设落后等，是“电费回收难”的主要症结。因而积极探索和尝试运用现代化的管理手段，依靠科技进步，构建强有力的电费回收技术支持系统，借助强有力的技术支持系统，推动电费回收管理创新，确保电费回收工作高效、有序地开展。     

电费代收点信用评估管理系统应用研究

首先通过分析供电企业目前电费代收点管理中存在的弊端,提出了改进这种管理模式的必要性,然后以A市供电公司开发创新并推广应用的电费代收点信用评估管理系统为例,深入分析了该系统的技术原理、创新点和科技成果,最后综合探讨了该管理模式的经济效益和社会效益。该研究为供电企业提高电费代收点管理水平、提升供电服务质量和用电客户满意度提供了新的思路和技术探索。     

用电客户信用评价方法研究

针对用电客户信用评价的现状，借鉴商业银行信用等级划分标准，对用电客户信用进行等级界定。采用多分类支持向量机方法以及仿真数据进行的实证分析，证明这种用电客户信用评价方法具有较高的分类正确率。