／２０２３．０３基于电力大数据的电费回收风险预测方法研究程威（国网安徽省电力有限公司和县供电公司）摘要：电费回收管理是电力企业生产经营活动的一项重要组成部分，由于普遍采用的是先用电后缴费的方式，因此造成了电费回收周期长等问题，电费回收逐渐成为影响电力企业生产经营的一大困扰。本文从电力大数据的角度出发，采用最优变量分组法和证据权重转化法对电力大数据进行了预处理，采用逻辑回归法构建了电费回收风险预测模型，并基于模型运算结果，根据评分卡函数实现电力用户的风险等级划分，为对不同风险等级的电力用户采取差异化电力营销策略提供依据。关键词：电力大数据；电费回收；风险预测０引言为了解决电力企业电费回收周期长、回收困难的问题，电力企业从技术方面深入研究了基于电力用户风险的电费回收预测方法，实现了电费回收抗风险能力的提升［１，２］。但是电力企业并不具备对用户欠费风险进行预判的能力，不能够依据用户的欠费风险等级采取有效的风险应对措施。因此，为了实现企业的电费回收抗风险能力的提升，在此方面展开风险预测意义重大［３］。为了保证电力企业具备足够的风险抵御能力、进一步降低企业经营风险，对电费回收风险进行科学、精准的预测尤为重要［４］。本文基于电力大数据提出了电费回收风险预测方法，实现了电力用户风险等级的科学划分，制定了相应的差异化电力营销策略，有效提高了电费回收率［５］。１数据预处理１.１最优变量分组变量分组是基于一定的特征信息，对变量进行合理归类处理，从而实现其影响基数的减弱；或者对数值型变量进行合理分段，将其等效成分类变量［６］。变量分组是由决策树模型寻取最优解的分组方案，即首先基于预测力指标最大寻取最优的二元分割点，后重复上述过程进行分类划分，直至达到最大分组数时完成变量分组［７，８］。１.２证据权重转化将分类变量转换为数值型变量，这样能够实现模型的简化，降低其建模复杂程度［９］，并且可以将逻辑回归模型变换为标准评分卡的形式，以便于后续的应用。对于某个分类变量中的第ｉ组，证据权重转化的计算方法如下：ＷＯＥ（ｘｉ）＝ｌｎｕｉｖ()ｉ＝ｌｎｍｉ１ｍ*()１ｍｉ２ｍ*()■|||■■|||■２（１）其中，ｘｉ为某个分类变量；ｕｉ和ｖｉ分别为分类变量ｘ中第ｉ类在目标变量中的产生响应数量占总体响应数量的概率占比和没有产生响应数量占总体未响应数量的概率占比；ｍｉ和ｍ*都是个数值，信息值描述了这个分组中产生响应的电力...
