基于大数据的售电公司信用评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于大数据的售电公司信用评估方法，建立信用评价指标体系，针对其指标，设有相应的评价指标权重w

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的售电公司信用评估方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种基于大数据的售电公司信用评估方法及装置。

技术介绍

[0002]电力行业这一基础性能源产业在我国的经济发展中始终处于无可替代的地位，但是现如今，对于我国电力行业的信用评价体系的发展来说，在标准性和规范性仍然存在许多不足的地方，使得电力行业的信用风险无法在第一时间发现并且避免。随着我国电力交易规模进一步扩大，电力市场主体正朝多样化的竞争格式开展。发电企业一直作为市场上的重要主体，并且随着越来越多的售电公司的成立，市场竞争愈发激烈，健全和完善电力行业信用体系，是建设现代市场体系的必要条件。
[0003]现有技术中，对于售电公司的信用评估方法多以专家主观定性评价为主，没有采用多属性决策方法进行综合评估，没有考虑带配网资产的售电公司情况，没有充分运用处理相关指标数据，评估结果缺乏全面性、系统性和客观性。
[0004]随着大数据新技术的快速发展和日趋成熟，建立以大数据挖掘为核心的客户信用评价体系，是信用评价业适应新技术的根本保障。因此，建立一套全新的、满足目前国网公司对有配网资产的售电公司信用评估方法成为国网信用评价体系发展的当务之急。

技术实现思路

[0005]本专利技术的专利技术目的在于提供一种基于大数据的售电公司信用评估方法及装置，采用物元可拓模型对有配网资产的售电公司进行信用评估，评估结果更具全面性、系统性和客观性。
[0006]基于同一专利技术构思，本专利技术具有两个独立的技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供的一种基于大数据的售电公司信用评估方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1：建立信用评价指标体系，针对所述信用评价指标体系中的指标，设有相应的评价指标权重w
i
，采用模糊BWM方法确定评价指标权重w
i
；
[0009]步骤2：基于所述信用评价指标体系，建立经典域物元矩阵和节域物元矩阵；所述经典域物元矩阵将信用等级分级；
[0010]步骤3：基于所述经典域物元矩阵和节域物元矩阵，建立关联函数；
[0011]步骤4：根据所述信用评价指标体系，采用网络爬虫技术从电力交易平台提取待评估售电公司的所有指标数据，作为评估售电公司信用的当前样本数据；
[0012]步骤5：基于所述关联函数，计算当前样本数据与各信用等级的综合关联度，将对应综合关联度最高的信用等级，确定为当前样本数据的信用等级。
[0013]作为本实施例一种可能的实现方式，所述建立信用评价指标体系的过程包括以下步骤：
[0014]采集售电公司在电力交易平台的注册信息及历史交易信息数据；
[0015]对采集的数据提取售电公司的信用变量数据；
[0016]对售电公司的信用变量数据进行分类处理；
[0017]根据信用变量数据的类别构建信用评价指标体系的一级评价指标、二级评价指标、三级评价指标、四级评价指标，共有n个四级评价指标。
[0018]作为本实施例一种可能的实现方式，步骤1中，所述一级评价指标包括基础信用指标C1、市场交易信用指标C2、奖励指标C3和惩罚指标C4。
[0019]作为本实施例一种可能的实现方式，所述基础信用指标C1下设的二级评价指标包括，基本情况C
11
市场信息注册情况C
12
历史信用记录C
13
，
[0020]所述市场交易信用指标C2下设的二级评价指标包括，市场化交易能力C
21
、交易参与情况C
22
、交易执行情况C
23
、交易结算情况C
24
、配网运行情况C
25
，
[0021]所述奖励指标C3下设的二级评价指标包括积极主动性C
31
，
[0022]所述惩罚指标C4下设的二级评价指标包括虚假信息C
41
、不履行交易结果C
42
、非期望行为C
43
。
[0023]作为本实施例一种可能的实现方式，所述基于所述信用评价指标体系建立节域物元矩阵的过程包括以下步骤：
[0024]针对信用评价指标体系中的指标，从采集的数据获取每个指标上的取值，得到单个指标的拓广量值范围并形成该指标的节域；
[0025]根据所有指标的拓广量值范围，形成包含所有指标拓广量值范围的节域物元矩阵。
[0026]作为本实施例一种可能的实现方式，所述基于所述信用评价指标体系建立经典域物元矩阵的过程包括以下步骤：
[0027]以节域物元矩阵为基础，将单个指标的拓广量值范围的下限设定为0，上限设定为1，形成无量纲化的经典域<0,1>；
[0028]根据待评价的信用等级数量对经典域进行分解得到经典域物元；
[0029]根据所有指标的经典域物元将节域物元矩阵转化为经典域物元矩阵。
[0030]作为本实施例一种可能的实现方式，所述基于所述经典域物元矩阵和节域物元矩阵，建立关联函数的过程包括以下步骤：
[0031]从电力交易平台中提取待评价的售电公司在信用评价指标体系中各个指标的取值，形成待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵；
[0032]通过插值法将待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵进行无量纲化处理，得到无量纲的待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵；
[0033]根据无量纲化的待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵构建关联函数。
[0034]作为本实施例一种可能的实现方式，步骤2中，所述经典域物元矩阵为：
[0035][0036]式中，信用等级共分为j级，R
L1
表示第1级信用等级对应的经典域物元矩阵，R
Lj
表示第j级信用等级对应的经典域物元矩阵，U表示待评价事物，c
n
表示第n个评价指标，〔a
nj
,b
nj
〕表示第j级信用等级下，第n个评价指标所对应的标准量值范围；
[0037]所述节域物元矩阵为：
[0038][0039]式中，R
L
表示节域物元矩阵，c
n
表示第n个评价指标，〔a
n
,b
n
〕表示第n个评价指标所对应的拓广量值范围，指标的取值范围根据历史情况中全国范围售电公司相应指标的综合水平确定。
[0040]作为本实施例一种可能的实现方式，步骤3中，所述关联函数表示物元的量值取为实轴上一点x时，物元符合要求的取值范围程度；
[0041]关联函数为：
[0042][0043]其中，
[0044][0045]式中，|x0|＝|b
‑
a|为有界区间x0＝[a,b]的模；p(x,x
o
)为实轴上任一点x到区间x0的距离，a和b分别表示，某一级信用评级关于第u个指标cu的级别评价指标标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立信用评价指标体系，针对所述信用评价指标体系中的指标，设有相应的评价指标权重w
i
，采用模糊BWM方法确定评价指标权重w
i
；步骤2：基于所述信用评价指标体系，建立经典域物元矩阵和节域物元矩阵；所述经典域物元矩阵将信用等级分级；步骤3：基于所述经典域物元矩阵和节域物元矩阵，建立关联函数；步骤4：根据所述信用评价指标体系，采用网络爬虫技术从电力交易平台提取待评估售电公司的所有指标数据，作为评估售电公司信用的当前样本数据；步骤5：基于所述关联函数，计算当前样本数据与各信用等级的综合关联度，将对应综合关联度最高的信用等级，确定为当前样本数据的信用等级。2.根据权利要求1所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述建立信用评价指标体系的过程包括以下步骤：采集售电公司在电力交易平台的注册信息及历史交易信息数据；对采集的数据提取售电公司的信用变量数据；对售电公司的信用变量数据进行分类处理；根据信用变量数据的类别构建信用评价指标体系的一级评价指标、二级评价指标、三级评价指标、四级评价指标。3.根据权利要求1所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述基于所述信用评价指标体系建立节域物元矩阵的过程包括以下步骤：针对信用评价指标体系中的指标，从采集的数据获取每个指标上的取值，得到单个指标的拓广量值范围并形成该指标的节域；根据所有指标的拓广量值范围，形成包含所有指标拓广量值范围的节域物元矩阵。4.根据权利要求3所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述基于所述信用评价指标体系建立经典域物元矩阵的过程包括以下步骤：以节域物元矩阵为基础，将单个指标的拓广量值范围的下限设定为0，上限设定为1，形成无量纲化的经典域<0,1>；根据待评价的信用等级数量对经典域进行分解得到经典域物元；根据所有指标的经典域物元将节域物元矩阵转化为经典域物元矩阵。5.根据权利要求4所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述基于所述经典域物元矩阵和节域物元矩阵，建立关联函数的过程包括以下步骤：从电力交易平台中提取待评价的售电公司在信用评价指标体系中各个指标的取值，形成待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵；通过插值法将待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵进行无量纲化处理，得到无量纲的待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵；根据无量纲化的待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵构建关联函数。6.根据权利要求1所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：步骤2中，所述经典域物元矩阵为：
式中，信用等级共分为j级，R
L1
表示第1级信用等级对应的经典域物元矩阵，R
Lj
表示第j级信用等级对应的经典域物元矩阵，U表示待评价事物，c
n
表示第n个评价指标，〔a
nj
,b
nj
〕表...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛万磊，杨雍琦，吴健，刘宇明，傅磊，寇岩，徐楠，赵昕，赵选宗，仰文林，陈筱中，李晨辉，刘知凡，李校莹，李立佳，李兵抗，郭森，赵会茹，
申请(专利权)人：国家电网有限公司华北电力大学，
类型：发明
国别省市：