基于多数据源的电力用户信用评价研究

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现有电力用户信用研究所需的数据,基本都来源于电力公司的用采或营销系统,无法反映用户的综合信用。为了获得电力用户的综合信用特征,必须扩充信用评价的数据源。文章扩充的数据源主要源于权威部门发布的公开数据,并设计了注册资本、企业性质、税务评级、行政处罚、经营异常、行业前景、红名单信息和黑名单信息8个指标,结合用户用电指标,对914个电力用户的18个信用评价指标数据进行K-means聚类,并对聚类结果使用Topsis综合评价法,将聚类结果划分为不同的信用等级,实现对不同信用等级电力用户的信用评价。通过与电力用户实
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