基于逻辑回归算法的电费风险预测模型应用研究
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作者:
作者单位:

(1. 国网浙江平湖市供电有限公司,浙江 平湖 315300;2. 国网丽水供电公司,浙江 丽水323000;3. 国网浙江省电力有限公司岱山县供电公司,浙江 舟山 316200;4. 国网浙江慈溪市供电有限公司,浙江 慈溪 315300;5. 国网浙江省电力有限公司台州供电公司,浙江 台州 318000)

作者简介:

钟雨星(1993),男,浙江平湖人,学士学位,研究方向为电力大数据应用研究。

通讯作者:

中图分类号:

TM732;TK018

基金项目:


Application research of electric charge risk prediction model based on logistic regression algorithm
Author:
Affiliation:

(1. State Grid Pinghu Power Supply Company, Pinghu 315300, China;2. State Grid Lishui Power Supply Company,Lishui 323000, China;3. State Grid Daishan Power Supply Company, Zhoushan 316200, China;4. State Grid Cixi Power Supply Company, Cixi 315300, China;5. State Grid Taizhou Power Supply Company,Taizhou 318000, China)

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    摘要:

    电费回收是电网营销领域的重点工作。通过对电费回收风险的产生原因及具体情况进行深入分析,结合对供电企业电费回收相关业务的分析,将电费回收风险评估分为客户信用、用电趋势、行业景气信息和突发事件4个维度,采用逻辑回归算法构建电费风险防控模型。基于模型预测结果,针对高压大客户,制定风险防控流程。

    Abstract:

    The collecting of electricity fee is a key task in the field of power grid marketing. An in - depth analysis of the causes and specific conditions of the electric charge risk is conducted,which combines with the analysis of the electric charge related business of the power supply enterprise.The risk assessment of electric charge is divided into 4 aspects:customer credit, power consumption trend, industry prosperity information and emergencies. Besides, the logistic regression algorithm is used to construct the electricity fee risk prevention and control model, and based on the prediction results of the model, a risk prevention and control process is developed for high-voltage large customers.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

钟雨星,杨世旺,金王英,施焕健,潘红雨.基于逻辑回归算法的电费风险预测模型应用研究[J].电力需求侧管理,2019,21(S1):97-99

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  • 收稿日期:2019-07-30
  • 最后修改日期:2019-09-20
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  • 在线发布日期: 2023-05-15
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