【摘 要】
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为解决电力客户用电量大规模增加,造成供电公司电费管理风险较大的问题,提出了一种基于客户信用体系的电费风险识别算法。首先采用数据挖掘技术中的主成分分析法,以山西省电
【机 构】
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国家电网有限公司客户服务中心,北京中电普华信息技术有限公司,北京数洋智慧科技有限公司
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为解决电力客户用电量大规模增加,造成供电公司电费管理风险较大的问题,提出了一种基于客户信用体系的电费风险识别算法。首先采用数据挖掘技术中的主成分分析法,以山西省电网客户作为研究对象,通过分析客户的信用体系与欠缴电费行为存在的内在联系,对客户信用进行分级。然后采用XGboost算法构建基于客户信用体系的电费风险识别模型,进而对电费风险进行识别。最后用实验结果表明,基于客户信用体系的电费风险识别模型的准确率达到了68.9%;相比传统的电费风险识别算法,新提出的风险识别算法能够客观合理地反映出指标之间存在的内部
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