關于電費回收的電力大數據分析技術探討

國網新疆電力有限公司阿勒泰供電公司 新疆阿勒泰 836500

1 基于大數據分析的電費回收背景

1.1 現狀

電費作為電網企業最重要的經營指標之一，反映了電網企業的經營管理的成果。目前，先用電后繳費仍是廣東省主要的用電方式，能否及時有效對欠費客戶開展電費催收工作直接影響了電力公司的經濟運行狀況。而電網企業雖掌握著大量的客戶用電數據，卻缺乏對海量信息進行挖掘分析，現行的電力營銷系統主流功能仍停留于對用電數據的記錄，員工也仍停留在僅根據客戶數據的記錄本進行電費催收的階段，無法實現對現存數據的智能化分析，并且通過人工篩選對客戶進行分類催收，存在工作量較大且電費回收效率低的問題[1]。

1.2 用大數據研究分析電費回收風險的機遇

近年來科技高速發展，5G 時代的到來使得萬物互聯成為可能，對未來的預測也成為大數據云時代最大的特征。對于電網企業來說，客戶每一個行為動態都會產生大量的數據，將所有數據中趨同的部分進行匯總，挖掘發現其中的規律特征，就能實現對客戶行為的預測。在電費回收方面，運用大數據能有效預測客戶電費回收風險并且有利于電網企業真正了解客戶需求，為客戶提供更加個性化、專業化服務。

2 影響電費回收風險預測的因素分析

2.1 企業內部因素

很多時候，供電企業在做電費回收風險預測時需要處理的數據有很多，很容易因為企業內部管理問題而出現疏忽。在企業內部銷售信息系統中，會根據用戶類型紀錄一些相應的客戶信息。其中用戶類型范圍很廣，其中包含企業用戶、集團用戶、個人用戶以及政府等事業單位用戶。這些不同的用戶類型都會對數據挖掘產生影響。而在很多時候，拖欠電費多為一些企業用戶，個人用戶因其底層基數很大，對電費回收風險影響較弱。而政府部門等機關部門他們在社會責任體系較強，所以在電費回收時影響就更小[2]。

2.2 企業外部因數

在企業外部影響因素中包含企業基本信息。例如企業名稱、經營范圍、法人、注冊資本、稅號等信息，來源于工商管理局系統，同時還需要來源于征信系統的企業法人征信信息，稅務局系統的納稅證明信息，銀行系統的貸款信息及還款信息，企業經營狀況、宏觀經濟因素（資訊、視頻、圖片等）以及特定行業影響因素（比如農產品加工企業，需要考慮氣候、產能等因素）主要從網絡途徑獲取，考慮外部因素的難度主要在于有效數據的獲取和篩查。

3 用電客戶電費回收風險預測的大數據應用

3.1 層次分析法

層次分析法是將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎上進行定性與定量分析。主要是將一個復雜的多目標決策問題作為一個系統，將目標分解為多個目標或準則，進而分解為多準則的若干層次，通過定性指標模糊量化方法算出總排序，以作為多指標、多方案優化決策的系統方法。

具體運算方法是將決策問題按總目標、各層子目標、評價準則直至具體的備投方案的順序分解為不同的層次結構，然后用求解判斷矩陣特征向量的辦法，求得每一層次的各元素對上一層次某元素的優先權重，最后應用加權和的方法遞階歸并各備擇方案對總目標的最終權重，此最終權重最大者即最優方案。

3.2 建立模型

基于欠費客戶催費順序的因素既有定量指標（如欠費期數、欠費金額、繳費時間等），又有定性指標（如繳費方式、用電類別、電壓等級等），本文采用層次分析法建立用電客戶電費風險預測模型。運用層次分析法，以“欠費客戶催費順序”為目標層，繳費時間、繳費方式、欠費期數、欠費金額、用電類別等要素為準則層，欠費客戶為方案層，根據方案層中各個欠費客戶在準則層的各個要素得到各個欠費客戶信用分數，從而得到目標層的欠費客戶催費順序。模型示意圖如圖1 所示。

圖1 模型示意圖

3.3 模型計算步驟

步驟一：輸入評價標準。其中，評價標準可以包含繳費時間、欠費期數和欠費金額分別對應的不同范圍的權重和分數以及各種繳費方式對應的權重和分數，評價標準中的繳費時間的權重、欠費期數的權重、欠費金額的權重和繳費方式的權重可依次遞減。如繳費時間在當月的分數大于繳費時間在次月的分數[3]。步驟二：判斷客戶是否欠費。如果是，執行步驟三；如果否，執行步驟六。具體可根據客戶的繳費時間判斷客戶是否欠費，如客戶的繳費時間中并無當月的繳費時間記錄，則表示客戶已欠費。步驟三：第1 個評價標準計算分數。其中，第1 個評價標準可包括繳費方式以及繳費時間對應的權重和分數，根據第1 個評價標準計算欠費客戶的繳費方式和其對應的權重和分數的乘積，得到欠費客戶在第1 個評價標準的分數。步驟四：第i+1 個評價標準計算分數。其中，第i+1 個評價標準可包括欠費期數和其對應的權重和分數，根據第i+1 個評價標準計算欠費客戶的欠費期數和對應的權重和分數的乘積，得到欠費客戶在第i+1 個評價標準的分數。步驟五：輸出每個客戶的總分。具體的，將每個評價標準計算得到的分數之和作為對應客戶的總分，即信用分數。步驟六：判斷是否全部客戶均計算出總分。如果是，執行。步驟七；如果否，執行步驟二。具體的，若還存在未計算出總分的客戶，則返回步驟二，判斷未計算出總分的客戶是否欠費，直至全部客戶均計算出總分。

4 結語

受國內外復雜經濟形勢對電網企業沖擊的影響，電費回收指標壓力越來越大，且電力營銷系統缺乏智能分析欠費客戶的功能，傳統催費方式工作量大、回收效果差，具有較大的盲目性。論文運用層次分析法建立客戶電費風險預測模型，以“欠費客戶催費順序”為切入點，通過分析客戶各類信息得到客戶信用分數，對其電費回收風險進行分析預測，從而及時發現存在的電費回收風險點，通過營銷策略調整降低風險，有效提高電費回收率，提升電力企業經營效益。