基于單位ＢＰ神經網絡算法的數據挖掘技術在電力客戶信用等級評價中的應用研究

［收稿日期］2008-12-23

［作者簡介］黃文杰(1945-)，男，華北電力大學工商管理學院教授、博士生導師，碩士，主要研究方向：項目管理與工程管理，風險分析與決策。

［摘 要］電力客戶信用管理和信用評價，已經成為電力企業的一種經營工具和手段。本文結合數據挖掘技術在信用評價中的應用優勢，以數據挖掘的通用模型CRISP-DM為基礎，建立了電力客戶信用評價的過程標準，構建了電力客戶信用評價指標體系，應用單位BP神經網絡算法構造了電力客戶信用模型，并對該模型進行了實例分析，從而將電力客戶信用分為5個等級。

［關鍵詞］電力客戶；信用評價；數據挖掘；單位BP神經網絡；CRISP-DM

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.13.028

［中圖分類號］F270.7;TP311［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2009）13-0082-04

1 引言

按期回收電費是電力企業經營成果的貨幣表現，是電力企業的一項重要經濟指標，為電力企業上繳稅金和提供資金，從而保證國家的財政收入，還可為維持電力企業再生產過程補償生產資料耗費資金，以促進電力企業的安全生產不斷進行，更好地完成發電任務，滿足國民經濟發展和人民生活對電能的需要。但是目前我國電力用戶惡意拖欠、逃避電費和偷電漏電等現象屢屢發生，這給電力公司帶來了極大的損失。鑒于此，國家電網公司印發的《關于加強電力營銷工作的若干規定》（［2003］490號文件）中明確指出：加強電費風險管理與研究，建立信用風險分析制度。

目前，很多學者對此做了大量的研究，主要是一些信用評價方法的運用和信用指標體系的建立。……