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基于聚类与逻辑回归相结合的电费风险防控

作者:何容; 张向东; 邱林; 陈俐冰; 周倩; 章妍聚类逻辑回归欠费风险差异化服务客户细分

摘要:为了解决在电费回收的过程中,遇到的回收不及时、回收难度大、电费回收不全等难点,严重影响了供电企业生产的最终经营成果。本文结合各个用户在近一年的各种生产活动产生的数据,建立与用户行为相关的模型。首先采用聚类的方法,根据最终得到的簇类,对重庆地区所有用户电费回收风险的类型有大致的认知。然后采用逻辑回归模型,并且针对高压、低压居民、低压非居民三种不同类型的用户分开进行分析建模,最终得到用户电费回收风险的得分。本文针对电费风险防控业务提出一种基于概率聚类逻辑回归模型,用于实现欠费风险精细化。分析、定位客户群体,提炼、归纳、总结客户特征,实现客户细分。基于客户细分结果提供精准的差异化服务。实践证明,该模型可为电网企业客户的风险评估实用化推广提供有效支撑。

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电力大数据

《电力大数据》(月刊)创刊于1977年,由贵州电网有限责任公司主管,贵州电网有限责任公司电力科学研究院;贵州省电机工程学会主办,CN刊号为:52-1170/TK,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电力大数据》主要刊登人工智能、大数据分析、云计算、泛在物联网、移动作业、区块链等技术在电力系统的应用研究最新成果,涉及电力设备制造、规划设计、发电、输电、供电、配电、用电、调度、电力市场交易等方面。

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