基于anfis的电力客户信用等级判别模型的研究

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1、基于ANFIS的电力客户信用等级判别模型的研宄梁沃涛（广东电网江门供电局）摘要：电费回收工作的好与坏，将会直接影响到电力企业的经营状况［1］。为了约束电力客户的用电行为，保证电费的及时收缴，事先正确地识别客户的信用状况，是最为主要的内容。考虑到电力企业信用管理以及电力企业对客户信息的掌握情况［2］的要求，木文设计了套符合实质管理需要的，可以反映电力客户实质信用水平的指标体系，并且在此指标体系的基础上利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）建立信用评级模型。这模型经测试样木检验证明是准确可靠的，适合用在实质配电管理中对电力客户信用类别的判别，然而为电力企业预知信

2、用风险，并且釆用不一样的信用管理对策，提供了有力的参考依据。关键词：电力客户信用；电费回收；ANFIS；信用等级；判别模型Abstract：Whethertheelectricityfareisretractedintimeornotcanaffectthemanagementstatusofelectricitycorporations.Inordertosupervisetheclients’consumptionbehaviorandpayingintime，oneofkeymissionsishowtoclassifythecreditco

3、nditionsofclients.BasedonthedataofMISandobjectionofcreditmanagement，aspecialcreditindexsystemisdesigned.WiththeANFIS，amodelofdiscriminantanalysisisestablishedandtested，whichhashighprecision.Themodelcouldbeusedtoclassifytheclientsaccordingtoitscreditscoring,andtheresultcouldberegards

4、asreferenceformakingdifferentcreditmanagementpoliciesintheprocessofsalestodecreasethepotentialriskresultedbythosebad-creditclients.Keywords：creditofelectricclients；electricityfareretraction；ANFIS；creditrank；discriminantmodel1•引言信用对市场经济具备着有极为重要的意义，能够说它是市场经济的灵魂和基础［3】。为此，对于任何一个企业来说，良好的

5、信用管理体制是非常有必要的,其不仅仅意味着可以给公司带来预期的收入，且意味着可以抢di到更人的市场份额。在我国，电力企业长期以来执行“先用电，后交费”的电费收缴模式。伴着电力市场的深入改革，该传统的销售电方式遇到了前所未冇的挑战。在0前市场经济条件下，市场风险变化快，电力客户主体复杂性增加，然而造成用户长期拖欠电费的情况普遍出现。若该状况任由其继续发展下去，一定会影响电力企业的经济效益，乃至企业的正常运转。为此把信用管理体制引到电力企业管理中，是种积极的、预见性的措施。因为电力企业收缴电费过程中存右着一定程度的风险，即信用风险。为了能够约束用电客户缴费行为，减

6、少信用风险的发生，防止电力企业遭受经济损失，预先准确地识别电力客户的信用情况是特别重要的［4-7］。对电力客户的信用情况做出正确的判别，主要在评估模型的选择和信用指标体系的确立［8】以及收集到相应指标体系下的样本数据。我们通过对己把握的数据研究和分析，并II创建模型，能够对今后新加入的电力客户信用数据评判，对其信用进行评价分级。然而以此为根据，对不一样信用等级的用户采用相对应的信用管理政策，规避电力企业的信用风险。本文以华北地区某电力公司为研究对象，从电力企业信用管理的实质情况出发，创建了一套实用的信用指标体系，并且简述了数据的收集渠道。在此信用指标体系的基础

7、上，采取自适应神经模糊推理系统理论（ANFIS）,创建了电力客户信用类别的判别模型。然而为电力企业预知信用风险，并且采用相应的信用管理对策，提供了有力的参考根据。2.影响电力客户信用的具体因素及相应的指标体系建立精确地确定未来电力客户的信用类别，是建立在以什么标准作为区分电力客户信用水平差异的基础之上的，即信用指标体系问题。不同于专业的银行和信用管理公司等金融机构，电力企业极难像银行的资信评价机构或专业信用管理公司那样，获取电力客户的财务数据，此外电力公司的信用管理部门，信息资源和其人力与专业公司相比，存有着极大的差距，这些都需加以特别地考虑。基于上述因素，在

8、构建电力公司的客户信用管理指标体系时，