探究电费回收风险预测的大数据方法应用

探究电费回收风险预测的大数据方法应用
摘要：作为承担用户持续稳定用电量和用电量安全管理的无限责任电网企业，
其主要经营利润来自电费回收。

确保企业电力收入能够有效控制企业经营风险。

因此，有必要分析客户的付款行为和客户的基本属性，预测客户的电费回收的风险，并采取差异化的电费为不同客户提前复苏策略和预防措施，以确保企业的发
电收入和控制企业的运营风险。

然而，当前研究电价复苏主要关注客户本身的角
度来看，客户服务，电价会计和会计，忽视经济信息，如经济周期在电价的过程
中复苏，以及行业本身和区域经济问题，并没有考虑到外部环境信息，如天气、
温度和突发性自然灾害，导致电价回收预测结果不足。

事实上，电价的恢复过程
是困难的，对确保电价收入产生了负面影响。

关键词：电费回收风险预测；大数据方法应用
前言
收费回收是电力分配企业最终效率的体现，收费回收率是一个重要的经济指标。

每年，全国各地的电力用户都落后于电网公司的电费账单，导致企业融资失灵，国家资产大幅流失。

由于该国工业结构的持续调整，部分行业出现了盈余，
这给电力公司的成本恢复带来了许多风险。

诸如电信、数据收集分析宏观经济环境，我们预测收款发票用于电基于风险的采油技术的大规模数据回收风险，及早
发现并通过针对性措施来增加回收率。

一、传统电费回收方式的不足
作为电力稳定和电力安全管理的客户，网络公司的无限责任，主要的运营收
益来自于电力的恢复。

保证公司的电力收入可以有效地控制公司的运营风险。

收入，因此有必要保护电力公司剥削和控制风险的客户行为分析方面缴费和后者的
基本特点，建立风险预测，用于电对于客户来说，收款发票通过实施差异化的恢
复策略，并对不同的客户采取预防措施。

然而，目前的研究关于追回发票用于
电主要涉及客户的观点——即使他，客户服务的角度，该观点非常耗电的发票和
会计核算的观点。

访问困难对电力收入产生了负面影响。

由于能源贸易的特殊性
质和在制定有关电费报销的立法方面落后，电费报销已成为电力企业感兴趣的主
要问题之一。

如果没有预见到偿还电费的风险，这可能会给企业带来巨大的损失。

因此，对电费回报率风险的统计分析、使用模型来预测收到电费的客户的风险，
以及根据预测制定关于电费的科学措施是非常重要的。

传统的处理能源成本风险
的方法是建立预先设定的时间表，在客户未付款后在家里使用。

电费风险识别主
要是由电费计数器起始器的重复提醒、电费起草者的滞纳金以及由客户经理标记
的高可变的企业以及与省级管理中心的反馈决定的。

尽管使用了预售模式，但也
存在一系列法律风险，如测量电力销售的风险。

在实际应用中，这种方法过于依
赖于人，而且成本很高。

长期以来，发现客户电费占到其省级管理中心反馈省级
管理中心经理不能有效及时的根据客户的风险补偿费用不同局电力无法合理和及
时采取措施追缴电费，这可能导致电费不及时归还，也可能导致电费不及时归还。

这增加了电力企业的运营风险。

二、电费回收风险预测的大数据方法应用
1.在多维数据的基础上，建立了电力成本恢复模型。

为了对历史数据进行多
维分析，首先需要提取、转换和加载多维数据，并建立一个广泛的分布式数据平
台。

平台不仅收集了资料，对自己的业务，如l、重复使用客户的身份，自然对
电力、订约能力、负载类型，期间总电力使用量计费，发票违规次数、人数和电
力及罚款数额，而且数据等外部信息，银行贷款的客户，公司负责人的个人通信
证书和数据。

其次，该模型收集的信息数据可以使用智能方法来进行智能影响分析，以防止电力回收；此外，客户在电费报销模式中获得的行为数据目前主要针
对那些使用电费的人，在实践中，通过分析不同客户的行为和客户的基本特征，
开发数据分析模型，提前识别高回报的电费客户，并采取预防性策略和措施，防
止公司收入偏离电费，有效管理业务风险。

最后，通过概括消费者的特征，他们
必须支付电费，开发了一个预测电费风险的模型。

然后，利用大规模数据分布，
通过分析客户分配原则，风险回报特征，综合电力客户用电风险回报，风险预测
模型开发研制并返回电费风险预警系统，为回归电费风险预警客户事先与电费回
报率有关。

2.基于多维数据的电费回收系统设计。

收款风险电力客户的预计是通过系统
和一个研发电力收款风险预测模型，我们推荐和经营者是运用差别化措施追回具
有不同风险等级的客户。

大量的初步数据处理允许清理、填充、平滑和平滑收集
到的原始数据。

连接、标准化和验证序列、非相关数据转换为相对数据统一和方
便处理的结构为随后的数据分析提供了基础。

原始数据处理程序这包括数据处理、数据整合、数据转换和数据存储。

特别是在系统设计中，我们将使用以下过程：，首先，使用分布式数据存储技术来收集和获取量的数据是同分异构体，水价，从
而支持d连续获得的数据处理和支持一个d内存获取有效数据的函数数量的同分
异构体，水价，不仅能够快速阅读的结构化数据，而且是半结构化的数据和系统
无关。

特别是结构数据的存储，支持关系数据模型和恒星模型等存储模式。

在特
定的用途中，可以尝试使用列和行存储技术来支持压缩和支持二次索引；第三，
一些服务器与分布式计算并行处理，计算性能随着机器数量的增加而线性增加。

特别是，使用SQL指令对结构化数据的分析允许使用非结构化数据的计算框架。

回收系统用于电、发票使用的是基于多维数据，来预测高危客户收款发票是用一
种电电力账单收款风险预测，业务人员能够采取措施回收回收高风险客户的差异化。

将通风结果整合到营销系统中，并根据试点着陆场景的功能需求修改营销系统。

一旦确定了详细的结果和试点着陆场景，系统和过程将得到保证，管理系统
将被修订。

通过将催化链转移到缴款期结束时，逐步实施支付提醒和差别化发票，以恢复高风险客户。

主要成就如下：首先，提醒一下第一级：在“全面能源成本调查”模块中完成应收款表后，可以获得具有很高成本风险的客户名单并编制客户名单。

与此同时，通过发短信平台，这部分高风险客户发送热文本提醒，在提醒后
出口列表，以及一些用户的实际服务能力。

第二，第二个提醒：在付款期满后，
所有必须支付电费的电费使用者应被视为控制清单界面上电费回报率的风险，并
可自动分类。

这使得用户在国内收取电费的过程更容易，因为电费可能会被退还
给低风险的客户。

三、审批过程中停电系统添加条件选择返回、电力风险敏感度、重要客户和识别客户，以及清单，其中包括敏感、停电和重要客户识别客户身份，V I P利于审批流程部分停电。

除了重要的客户，vip客户，对停电敏感的客户。

结束语
利用广泛的技术进行数据的开发和建模，可以及时预测未来的操作，有效地
管理风险，并采取有针对性的措施。

这项研究不仅可以用于电力部门，还可以用
于银行、税收和贸易部门，以促进国民经济各部门的发展。

预测未来风险的电价
和电力主要基于建立的大数据技术提高效率，使企业的经济成本回收利用潜在风
险，通过能源使用电力用户、顾客感知、企业、区域环境状况和宏观经济，为电
力网络管理和支持企业的合理管理提供实时的多样化数据。

参考文献：
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[2]赖长江，张海荣.探究电费大数据分析与风险预警[J].电脑知识与技术，2016，11（33）：23-23.
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