一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质，涉及基于特定计算模型的电力系统技术领域，包括：对电力内网数据集和金融内网数据集进行同一用户的数据对齐，提取同一用户在两个数据集中的交集，分别作为电力内网训练集和金融内网训练集，将电力内网数据集中除交集外的数据作为电力内网非交集数据集；根据电力内网训练集和金融内网训练集构建信用评价神经网络模型；根据电力内网非交集数据集构建辅助模型，两个模型融合后得到信用评价融合模型；根据信用评价神经网络模型和信用评价融合模型，得到电网用户信用评价结果，保证数据安全，提升信用评估的准确性和实时性。时性。时性。

【技术实现步骤摘要】
一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及基于特定计算模型的电力系统
，特别是涉及一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电力市场中电力客户的电网用户信用评价分析是市场研究的一个关键内容，尤其是在电费缴纳和日常用电过程的行为直接影响电力公司的正常运营。
[0003]当前，由于电网用户信用评价方法单一，对于用电数据少的客户更是无法对其进行评价，导致窃漏电现象屡禁不止，欠缴电费回收困难，线损率居高不下，给电力企业造成严重损失，严重影响到电力企业正常的生产经营活动。
[0004]同时，电网公司传统业务发展较为稳定的同时，需要拓展综合能源等新兴业务，其中包括综合能源设备租赁业务。
[0005]但是，在综合能源服务、充电桩建设等电力新型租赁业务拓展方面，对信用风险评估也提出了更高的要求；且作为较为典型的数据应用场景，当前信用风险评估面临着多源数据整合困难，数据使用时的法律风险等障碍。
[0006]综上，传统的信用评价方法维度单一、评价时效性差；传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网用户信用评价方法，其特征在于，包括：对电力内网数据集和金融内网数据集进行同一用户的数据对齐，提取同一用户在两个数据集中的交集，并分别作为电力内网训练集和金融内网训练集，将电力内网数据集中除交集外的数据作为电力内网非交集数据集；根据电力内网训练集和金融内网训练集构建信用评价神经网络模型；根据电力内网非交集数据集构建辅助模型，并将信用评价神经网络模型与辅助模型融合后得到信用评价融合模型；根据信用评价神经网络模型确定边际贡献度，将边际贡献度与由信用评价融合模型得到的权重进行加权计算，得到电力内网数据贡献度和金融内网数据贡献度，以此得到电网用户信用评价结果。2.如权利要求1所述的一种电网用户信用评价方法，其特征在于，由电力内网训练集和金融内网训练集共同训练分布式神经网络，且分布式神经网络的训练过程在电力公司和金融机构各自的内网环境下进行，以构建信用评价神经网络模型。3.如权利要求2所述的一种电网用户信用评价方法，其特征在于，所述分布式神经网络包括底层模型和顶层模型，采用金融内网训练集训练分布式神经网络的底层模型，采用电力内网训练集训练分布式神经网络的顶层模型。4.如权利要求3所述的一种电网用户信用评价方法，其特征在于，通过金融内网训练集训练底层模型，并将底层模型的输出结果发送到顶层模型，顶层模型在底层模型输出的基础上通过电力内网训练集训练顶层模型，并将梯度信息反向传播给底层模型，使得底层模型和顶层模型同时得到训练，从而完成信用评价神经网络模型的构建。5.如权利要求1所述的一种电网用户信用评价方法，其特征在于，在电力内网环境下，由电力内网非交集数据集独立训练神经网络，以构建辅助模型。6.如权利要求1所述的一种电网用户信用评价方法，其特征在于，将边际贡献度与由信用评价融合模型得到的权重进行加权计算的过程包括：信用评价融合模型以电力内网数据和金融内网数据为输入，以用户信用评分为输出，在训练过程中，自动学习电力内网...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟巍，张东宁，郭腾炫，朱伟义，宗振国，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司营销服务中心计量中心，
类型：发明
国别省市：