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融合社會數(shù)據(jù)的高壓企業(yè)電費回收風(fēng)險篩查
關(guān)鍵詞：電費回收 風(fēng)險篩查 社會數(shù)據(jù) 高壓企業(yè)
摘要：電費資金是電網(wǎng)公司的主營收入,確保電費回收,是電網(wǎng)企業(yè)運營風(fēng)險防控的重點?；诟邏浩髽I(yè)客戶,融合工商、銀行、司法、稅務(wù)等12類社會數(shù)據(jù),利用隨機森林法、熵值法、關(guān)聯(lián)聚類等大數(shù)據(jù)技術(shù),從電力信用、用電異常、經(jīng)營異常、失信處罰、政策事件、關(guān)聯(lián)風(fēng)險和輿情風(fēng)險7個維度,建立了高壓企業(yè)客戶電費回收風(fēng)險篩查模型,對企業(yè)各類潛在風(fēng)險因素進(jìn)行全面辨別,實現(xiàn)企業(yè)客戶電費回收風(fēng)險提前篩查預(yù)警。以某省級電網(wǎng)約4.5萬戶高壓企業(yè)客戶為例,選取隨機森林算法、長短記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory,LSTM)進(jìn)行模型優(yōu)劣對比,對比結(jié)果表明,建立的模型預(yù)測結(jié)果遺漏率遠(yuǎn)低于對比模型,命中率高,算例結(jié)果驗證了模型的準(zhǔn)確性。
山東電力技術(shù)雜志要求:
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