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基于行业用电模式的企业电费逾期风险预测
引用本文:江明,邹云峰,徐超,倪巍伟. 基于行业用电模式的企业电费逾期风险预测[J]. 电力需求侧管理, 2019, 21(5): 79-83
作者姓名:江明  邹云峰  徐超  倪巍伟
作者单位:国网江苏省电力有限公司,南京,210024;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,南京,210019;东南大学,南京,210096
基金项目:国家自然科学基金项目(61772131)
摘    要:我国经济进入新常态,传统产业面临诸多挑战,企业客户电费回收风险不断加大,对企业用电逾期风险进行预测,最大限度地减小影响公司经营的被动风险变得日益迫切。目前电费回收逾期风险管控手段主要依靠企业历史欠费情况进行风险判断,缺乏对用户用电量趋势及缴费历史的深入挖掘,导致企业逾期风险判断准确性与及时性存在不足。针对上述问题,基于企业历史用电与逾期数据记录,聚焦行业用电典型模式挖掘,提出基于聚类的行业典型用电模式库构建方法。在此基础上,采用k近邻的思想,定义模式距离度量函数,引入风险等级概念,提出一种基于行业用电模式的企业电费逾期风险预测模型PEORPM,实现具有自演化能力的企业偏离度4级逾期风险等级标注以及风险预测。理论分析和实验结果验证了所提方法的有效性。

关 键 词:DBSCAN  用电模式  风险预测  等级标注
收稿时间:2019-06-05
修稿时间:2019-06-28

Research on risk screening model for tariff recovery of high voltage power customers by integrating social data
JIANG Ming,ZOU Yunfeng,XU Chao and NI Weiwei. Research on risk screening model for tariff recovery of high voltage power customers by integrating social data[J]. Power Demand Side Management, 2019, 21(5): 79-83
Authors:JIANG Ming  ZOU Yunfeng  XU Chao  NI Weiwei
Affiliation:State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Nanjing 210024, China,Electric Power Research Institute, State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Nanjing 210019, China,Electric Power Research Institute, State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Nanjing 210019, China and Southeast University, Nanjing 210096, China
Abstract:
Keywords:DBSCAN   power pattern   risk prediction   risk level
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