电力用户欠费风险的预警方法及相关设备技术

本公开提供一种电力用户欠费风险的预警方法及相关设备。具体地，所述预警方法包括获取目标用户的第一特征数据；处理所述第一特征数据，得到第二特征数据；根据预设的第一模型和所述第二特征数据，确定所述目标用户的欠费概率；基于预设的预警规则和所述欠费概率，确定所述目标用户的欠费风险并提示；其中，所述第一特征数据包括行业售电量预测数据；所述第一模型为经过训练的机器学习算法模型。这样的技术方案，使得行业售电量预测数据参与用户的欠费风险分析，提升用户欠费风险的预测精准性。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及电力，尤其涉及一种电力用户欠费风险的预警方法及相关设备。

技术介绍

1、电费能否按时按量地足额回收，关系到供电企业的资金回笼，是电网企业持续健康发展的重要保证。而随着近年来经济运行进入新常态，很多企业面临转型压力，在多重因素综合影响下，用户面临产量下降、销售困难等问题，从而进一步增大了电费回收风险，造成电力公司经营损失，严重影响了电网企业的正常生产运营，难以保证为客户提供优质的服务和不间断的电能，从而在一定程度上影响了社会经济发展和人民生活质量的提高。因此，电费能否按时按量地足额回收，关系到供电企业的资金回笼，是企业持续健康发展的重要保证。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种电力用户欠费风险的预警方法及相关设备。

2、基于上述目的，本公开提供了一种电力用户欠费风险的预警方法，包括：

3、获取目标用户的第一特征数据；

4、处理所述第一特征数据，得到第二特征数据；

5、根据预设的第一模型和所述第二特征数据，确定所述目标用户的欠费概率；...

【技术保护点】

1.一种电力用户欠费风险的预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述行业售电量预测数据包括基于存量容量的预测数据；

3.根据权利要求2所述的预警方法，其特征在于，所述第二模型基于历史经济指标、历史行业有效小时数以及经济指标和行业售电量关系，利用预设回归算法构建得到；其中，所述经济指标和行业售电量关系基于K-L信息量法确定。

4.根据权利要求2所述的预警方法，其特征在于，所述行业售电量预测数据还包括基于业扩容量的预测数据；所述第一模型对应的周期为月；

5.根据权利要求4所述的预警方法，其特征在于，所述基于...

【技术特征摘要】

1.一种电力用户欠费风险的预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述行业售电量预测数据包括基于存量容量的预测数据；

3.根据权利要求2所述的预警方法，其特征在于，所述第二模型基于历史经济指标、历史行业有效小时数以及经济指标和行业售电量关系，利用预设回归算法构建得到；其中，所述经济指标和行业售电量关系基于k-l信息量法确定。

4.根据权利要求2所述的预警方法，其特征在于，所述行业售电量预测数据还包括基于业扩容量的预测数据；所述第一模型对应的周期为月；

5.根据权利要求4所述的预警方法，其特征在于，所述基于所述第一有效小时数预测值以及所述第二比例，确定第二有效小时数预测值，包括：

6.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述第一模型通过用户数据集，对预设的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文，周春，张明珠，陈雁，陈亮，赵婧，陈岩，
申请(专利权)人：北京中电普华信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：