【摘 要】
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电力大客户电费回收风险一直都是电力公司关注的热点,但由于缺乏外部数据支撑和高效预警模型,使电费回收风险预警成为了一个难题。文中首先综合电力客户的电量、电费数据,以
【机 构】
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江苏方天电力技术有限公司,国网江苏省电力有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2016YFB090-1100）, 国家电网有限公司指南科技项目（SGTYHT/14-JS-188）
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电力大客户电费回收风险一直都是电力公司关注的热点,但由于缺乏外部数据支撑和高效预警模型,使电费回收风险预警成为了一个难题。文中首先综合电力客户的电量、电费数据,以及电力客户在工商、税务、法院等部门的风险信息,建立电力大客户的电费回收风险指标体系。其次,基于熵值法得到的风险指标权重系数,过滤弱影响指标,采用相关性分析剔除重叠作用指标,得到客户电费回收风险预警指标。最后,基于深度学习中的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络算法进行了客户电费回收风险预警。算例结果表明,提出的风险预警模型精确有效,且LSTM在准确率、查准率和查全率3个指标上较Logistic回归更加精准,能够精准定位风险客户,提高电费回收效率。
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