本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是指一種電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置。
背景技術(shù)：
：近年來，隨著智能電網(wǎng)、微網(wǎng)的建設(shè)與信息技術(shù)的發(fā)展，使得具有預(yù)測以及預(yù)警等功能的智能系統(tǒng)的設(shè)備受關(guān)注，而電費(fèi)回收管理工作是保證供電公司電費(fèi)正?；厥铡?shí)現(xiàn)公司可持續(xù)發(fā)展的一項(xiàng)重要任務(wù)，針對(duì)于每個(gè)用電用戶，供電公司迫切希望通過其用電行為來預(yù)測每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度，進(jìn)而有足夠的時(shí)間來采取措施來維護(hù)自身的經(jīng)濟(jì)效益?，F(xiàn)有技術(shù)中，不能在沒有用電用戶欠費(fèi)數(shù)據(jù)或電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽情形下確定每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的不能在沒有用電用戶欠費(fèi)數(shù)據(jù)或電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽情形下確定每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度的問題。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法，包括：根據(jù)用戶電量變更數(shù)據(jù)構(gòu)建RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度；確定與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)；利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集；利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。進(jìn)一步地，所述RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型包括：R、F、M、O四項(xiàng)指標(biāo)；其中，R表示客戶最后一次電量變更距離分析點(diǎn)時(shí)間；F表示客戶一定時(shí)期內(nèi)電量變更的次數(shù)；M表示客戶一定時(shí)期內(nèi)的電量變更的值；O表示客戶9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和與(9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和+9個(gè)月內(nèi)的總電量)的比值。進(jìn)一步地，所述根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度包括：利用等分法對(duì)RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行打分；根據(jù)打分結(jié)果，利用分值求和的方式確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。進(jìn)一步地，所述與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)包括：電壓等級(jí)、用電類別、合同容量、運(yùn)行容量、生產(chǎn)班次、負(fù)荷等級(jí)、客戶年齡、上月份電量、近3個(gè)月總用電量、近6個(gè)月總用電量、近9個(gè)月總用電量、9月份電費(fèi)、近3個(gè)月電費(fèi)、近6個(gè)月電費(fèi)、近9個(gè)月電費(fèi)、上月份的基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近6個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近9個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近6個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近9個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近3個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近6個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近9個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近3個(gè)月違約用電次數(shù)、近6個(gè)月違約用電次數(shù)、近9個(gè)月違約用電次數(shù)、近3個(gè)月違約用電電量、近6個(gè)月違約用電電量、近9個(gè)月違約用電電量、近3個(gè)月違約用電金額、近6個(gè)月違約用電金額、近9個(gè)月違約用電金額、近3個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近3個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近6個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近9個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近3個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月95597故障報(bào)修次數(shù)、上月份總用電量增長率、近3個(gè)月行業(yè)電量與上3個(gè)月行業(yè)電量占比、近6月行業(yè)電量與上6個(gè)月行業(yè)電量占比、近9月行業(yè)電量與上9個(gè)月行業(yè)電量占比、近3個(gè)月辦理減容容量占比、近6個(gè)月辦理減容容量占比、近9個(gè)月辦理減容容量占比、近3個(gè)月辦理暫停容量占比、近6個(gè)月辦理暫停容量占比、近9個(gè)月辦理暫停容量占比、近3個(gè)月辦理增容容量占比、近6個(gè)月辦理增容容量占比、近9個(gè)月辦理增容容量占比、是否三方協(xié)議用戶、是否分次劃撥、是否預(yù)收費(fèi)用戶。進(jìn)一步地，所述利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度包括：利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集以及GBDT算法構(gòu)建分類器；將未發(fā)生電量變更行為用戶的用電行為指標(biāo)帶入構(gòu)建的分類器，輸出未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。本實(shí)施例還提供一種電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置，包括：第一確定模塊，用于根據(jù)用戶電量變更數(shù)據(jù)構(gòu)建RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度；第二確定模塊，用于確定與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)；構(gòu)建模塊，用于利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集；預(yù)測模塊，用于利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。進(jìn)一步地，所述RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型包括：R、F、M、O四項(xiàng)指標(biāo)；其中，R表示客戶最后一次電量變更距離分析點(diǎn)時(shí)間；F表示客戶一定時(shí)期內(nèi)電量變更的次數(shù)；M表示客戶一定時(shí)期內(nèi)的電量變更的值；O表示客戶9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和與(9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和+9個(gè)月內(nèi)的總電量)的比值。進(jìn)一步地，所述第一確定模塊包括：打分單元，用于利用等分法對(duì)RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行打分；求和單元，用于根據(jù)打分結(jié)果，利用分值求和的方式確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。進(jìn)一步地，所述與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)包括：電壓等級(jí)、用電類別、合同容量、運(yùn)行容量、生產(chǎn)班次、負(fù)荷等級(jí)、客戶年齡、上月份電量、近3個(gè)月總用電量、近6個(gè)月總用電量、近9個(gè)月總用電量、9月份電費(fèi)、近3個(gè)月電費(fèi)、近6個(gè)月電費(fèi)、近9個(gè)月電費(fèi)、上月份的基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近6個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近9個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近6個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近9個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近3個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近6個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近9個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近3個(gè)月違約用電次數(shù)、近6個(gè)月違約用電次數(shù)、近9個(gè)月違約用電次數(shù)、近3個(gè)月違約用電電量、近6個(gè)月違約用電電量、近9個(gè)月違約用電電量、近3個(gè)月違約用電金額、近6個(gè)月違約用電金額、近9個(gè)月違約用電金額、近3個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近3個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近6個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近9個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近3個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月95597故障報(bào)修次數(shù)、上月份總用電量增長率、近3個(gè)月行業(yè)電量與上3個(gè)月行業(yè)電量占比、近6月行業(yè)電量與上6個(gè)月行業(yè)電量占比、近9月行業(yè)電量與上9個(gè)月行業(yè)電量占比、近3個(gè)月辦理減容容量占比、近6個(gè)月辦理減容容量占比、近9個(gè)月辦理減容容量占比、近3個(gè)月辦理暫停容量占比、近6個(gè)月辦理暫停容量占比、近9個(gè)月辦理暫停容量占比、近3個(gè)月辦理增容容量占比、近6個(gè)月辦理增容容量占比、近9個(gè)月辦理增容容量占比、是否三方協(xié)議用戶、是否分次劃撥、是否預(yù)收費(fèi)用戶。進(jìn)一步地，所述預(yù)測模塊包括：構(gòu)建單元，用于利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集以及GBDT算法構(gòu)建分類器；輸出單元，用于將未發(fā)生電量變更行為用戶的用電行為指標(biāo)帶入構(gòu)建的分類器，輸出未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：上述方案中，根據(jù)用戶電量變更數(shù)據(jù)構(gòu)建RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度；確定與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)；利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集；利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。這樣，能夠得到每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度，從而解決在沒有用電用戶欠費(fèi)數(shù)據(jù)或電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽情形下確定每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度的問題。附圖說明圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有的不能在沒有用電用戶欠費(fèi)數(shù)據(jù)或電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽情形下確定每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度的問題，提供一種電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置。實(shí)施例一參看圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法，包括：步驟101,根據(jù)用戶電量變更數(shù)據(jù)構(gòu)建RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度；步驟102,確定與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)；步驟103,利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集；步驟104,利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。本發(fā)明實(shí)施例所述的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法，根據(jù)用戶電量變更數(shù)據(jù)構(gòu)建RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度；確定與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)；利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集；利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。這樣，能夠得到每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度，從而解決在沒有用電用戶欠費(fèi)數(shù)據(jù)或電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽情形下確定每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度的問題。本實(shí)施例中，利用用戶電量變更數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)RFM模型中的R、F、M三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了改進(jìn)，在原有R、F、M三項(xiàng)指標(biāo)的基礎(chǔ)結(jié)合用戶電量變更數(shù)據(jù)的特點(diǎn)增加了第四項(xiàng)指標(biāo)O，創(chuàng)建了R、F、M、O四項(xiàng)指標(biāo)，其中，R表示客戶最后一次電量變更距離分析點(diǎn)時(shí)間；F表示客戶一定時(shí)期內(nèi)電量變更的次數(shù)；M表示客戶一定時(shí)期內(nèi)的電量變更的值；O表示客戶9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和與(9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和+9個(gè)月內(nèi)的總電量)的比值。構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型與傳統(tǒng)RFM模型對(duì)比結(jié)果如表1所示：表1RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型與傳統(tǒng)RFM模型對(duì)比結(jié)果本實(shí)施例中，構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型中各個(gè)指標(biāo)的公式如下：R＝min(當(dāng)前分析時(shí)間點(diǎn)-電費(fèi)年月)(月)，其中，電費(fèi)年月為客戶最后一次電量變更月份；F＝9個(gè)月內(nèi)電量變更的次數(shù)(次)M＝9個(gè)月內(nèi)電量變更的總值(度)O＝近9個(gè)月電量變更總電量/(近9個(gè)月電量變更總電量+9個(gè)月的總電量)按照上述公式進(jìn)行分析后，得到RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值，如表2所示。表2RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值(部分結(jié)果)FRMO1639200.006112180.001267601149.60.0015121985.40.08492522290.1883698776506169477.90.0279在前述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度包括：利用等分法對(duì)RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行打分；根據(jù)打分結(jié)果，利用分值求和的方式確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。本實(shí)施例中，分別對(duì)RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型中R、F、M、O四項(xiàng)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行預(yù)處理，主要針對(duì)各指標(biāo)高低離群點(diǎn)數(shù)值進(jìn)行歸中預(yù)處理，來降低高低離群點(diǎn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度分值的影響。并利用等分法對(duì)其進(jìn)行打分，進(jìn)而利用分值求和的方式確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度，求和得到的值越大則與之對(duì)應(yīng)的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度越大。本實(shí)施例中，利用等分法來為RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行打分，具體的，分別對(duì)R、F、M、O對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行5等分，由高到低分別賦值為5、4、3、2、1分，針對(duì)M，O由于其存在高離群點(diǎn)，故對(duì)高離群點(diǎn)賦值為5分，對(duì)剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行4等分，由高到低分別賦值為4、3、2、1分，最終得到的結(jié)果如表3所示。表3電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度得分RFMORFMO風(fēng)險(xiǎn)度2218.40.00231111421220.0023111149522.20.00235311109325.40.0023521199126.70.00235111841330.00232111561420.0023411179142.60.0023511187144.10.00234111741450.0023211159149.80.0023511188154.70.002351118本實(shí)施例中，還可以按照業(yè)務(wù)需求以及各種實(shí)驗(yàn)測試可以將各個(gè)分值段劃分到風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽中，各分值的劃分如下表4所示：表4風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽化34-67-1314-20無低中高在前述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)包括：電壓等級(jí)、用電類別、合同容量、運(yùn)行容量、生產(chǎn)班次、負(fù)荷等級(jí)、客戶年齡、上月份電量、近3個(gè)月總用電量、近6個(gè)月總用電量、近9個(gè)月總用電量、9月份電費(fèi)、近3個(gè)月電費(fèi)、近6個(gè)月電費(fèi)、近9個(gè)月電費(fèi)、上月份的基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近6個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近9個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近6個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近9個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近3個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近6個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近9個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近3個(gè)月違約用電次數(shù)、近6個(gè)月違約用電次數(shù)、近9個(gè)月違約用電次數(shù)、近3個(gè)月違約用電電量、近6個(gè)月違約用電電量、近9個(gè)月違約用電電量、近3個(gè)月違約用電金額、近6個(gè)月違約用電金額、近9個(gè)月違約用電金額、近3個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近3個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近6個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近9個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近3個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月95597故障報(bào)修次數(shù)、上月份總用電量增長率、近3個(gè)月行業(yè)電量與上3個(gè)月行業(yè)電量占比、近6月行業(yè)電量與上6個(gè)月行業(yè)電量占比、近9月行業(yè)電量與上9個(gè)月行業(yè)電量占比、近3個(gè)月辦理減容容量占比、近6個(gè)月辦理減容容量占比、近9個(gè)月辦理減容容量占比、近3個(gè)月辦理暫停容量占比、近6個(gè)月辦理暫停容量占比、近9個(gè)月辦理暫停容量占比、近3個(gè)月辦理增容容量占比、近6個(gè)月辦理增容容量占比、近9個(gè)月辦理增容容量占比、是否三方協(xié)議用戶、是否分次劃撥、是否預(yù)收費(fèi)用戶這60個(gè)用電行為指標(biāo)。本實(shí)施例中，優(yōu)選地，可以利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，為構(gòu)建分類器來預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度做準(zhǔn)備。本實(shí)施例中，優(yōu)選地，所述利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度具體步驟可以包括：利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集以及GBDT算法構(gòu)建分類器；將未發(fā)生電量變更行為用戶的用電行為指標(biāo)帶入構(gòu)建的分類器，輸出未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度，實(shí)現(xiàn)對(duì)未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度的預(yù)測。本實(shí)施例中，構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集中的70％數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練分類器，訓(xùn)練得到的分類器中的混淆矩陣如表5所示；構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集中的30％數(shù)據(jù)用于檢驗(yàn)分類器的準(zhǔn)確率，經(jīng)檢測，分類器的準(zhǔn)確率為：0.807827396，分類準(zhǔn)確率可接受。表5分類器混淆矩陣無低中高無363000低05891263中019658823高033270本實(shí)施例中，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度時(shí)，求出的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)的權(quán)重如表6(1)和6(2)所示，根據(jù)表6(1)和6(2)，可以找出主要的影響電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度的用電行為指標(biāo)，最終將未發(fā)生電量變更行為用戶的60個(gè)用電行為指標(biāo)代入分類器預(yù)測出了未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度，最終得到了每個(gè)用戶的風(fēng)險(xiǎn)度，利用分類器對(duì)無電量變更用戶進(jìn)行電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測，最終可從129928戶用戶中預(yù)測得到電費(fèi)回收高風(fēng)險(xiǎn)用戶為1141戶，從而實(shí)現(xiàn)在沒有用電用戶欠費(fèi)數(shù)據(jù)或電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽情形下預(yù)測出每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。表6(1)與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)的權(quán)重指標(biāo)權(quán)重近9個(gè)月總用電量6.60％上月份電量6.46％客戶年齡6.17％近6個(gè)月總用電量5.44％近3個(gè)月總用電量5.32％近9個(gè)月電費(fèi)5.23％近6個(gè)月電費(fèi)4.75％近3個(gè)月電費(fèi)4.72％9月份電費(fèi)4.17％近6個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長3.26％近9個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長3.09％近3個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長2.80％上月份總用電量增長率2.40％近3個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額2.35％近3個(gè)月行業(yè)電量與上3個(gè)月行業(yè)電量占比2.27％合同容量2.20％用電類別1.88％運(yùn)行容量1.83％近6月行業(yè)電量與上6個(gè)月行業(yè)電量占比1.76％近9月行業(yè)電量與上9個(gè)月行業(yè)電量占比1.30％是否三方協(xié)議用戶1.10％是否預(yù)收費(fèi)用戶1.09％近9個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例0.98％生產(chǎn)班次0.90％近9個(gè)月辦理暫停容量占比0.60％近6個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例0.42％負(fù)荷等級(jí)0.35％上月份的基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例0.33％近3個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例0.26％是否分次劃撥0.19％近3個(gè)月違約用電電量0.16％近9個(gè)月辦理增容容量占比0.12％近9個(gè)月違約用電次數(shù)0.09％近9個(gè)月辦理減容容量占比0.08％近6個(gè)月辦理減容容量占比0.06％表6(2)與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)的權(quán)重指標(biāo)權(quán)重近6個(gè)月辦理減容的次數(shù)0.05％電壓等級(jí)0.04％近9個(gè)月辦理減容的次數(shù)0.04％近3個(gè)月辦理增容容量占比0.03％近3個(gè)月辦理減容容量占比0.03％近3個(gè)月辦理暫停容量占比0.02％近6個(gè)月辦理增容容量占比0.02％近3個(gè)月辦理減容的次數(shù)0.01％近3個(gè)月辦理暫停的次數(shù)0.01％實(shí)施例二本發(fā)明還提供一種電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置的具體實(shí)施方式，由于本發(fā)明提供的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置與前述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式相對(duì)應(yīng)，該電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置可以通過執(zhí)行上述方法具體實(shí)施方式中的流程步驟來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，因此上述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建方法具體實(shí)施方式中的解釋說明，也適用于本發(fā)明提供的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置的具體實(shí)施方式，在本發(fā)明以下的具體實(shí)施方式中將不再贅述。參看圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置，包括：第一確定模塊11，用于根據(jù)用戶電量變更數(shù)據(jù)構(gòu)建RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度；第二確定模塊12，用于確定與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)；構(gòu)建模塊13，用于利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集；預(yù)測模塊14，用于利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。本發(fā)明實(shí)施例所述的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置，根據(jù)用戶電量變更數(shù)據(jù)構(gòu)建RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，根據(jù)構(gòu)建的RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型，確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度；確定與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)；利用確定的與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)以及RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型確定的電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集；利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集，采用GBDT算法預(yù)測未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。這樣，能夠得到每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度，從而解決在沒有用電用戶欠費(fèi)數(shù)據(jù)或電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽情形下確定每個(gè)用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度的問題。在前述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型包括：R、F、M、O四項(xiàng)指標(biāo)；其中，R表示客戶最后一次電量變更距離分析點(diǎn)時(shí)間；F表示客戶一定時(shí)期內(nèi)電量變更的次數(shù)；M表示客戶一定時(shí)期內(nèi)的電量變更的值；O表示客戶9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和與(9個(gè)月內(nèi)的電量變更的總和+9個(gè)月內(nèi)的總電量)的比值。在前述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述第一確定模塊包括：打分單元，用于利用等分法對(duì)RFMO電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度模型各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行打分；求和單元，用于根據(jù)打分結(jié)果，利用分值求和的方式確定電量變更用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。在前述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述與電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的用電行為指標(biāo)包括：電壓等級(jí)、用電類別、合同容量、運(yùn)行容量、生產(chǎn)班次、負(fù)荷等級(jí)、客戶年齡、上月份電量、近3個(gè)月總用電量、近6個(gè)月總用電量、近9個(gè)月總用電量、9月份電費(fèi)、近3個(gè)月電費(fèi)、近6個(gè)月電費(fèi)、近9個(gè)月電費(fèi)、上月份的基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近6個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近9個(gè)月基本電費(fèi)與近9個(gè)月總電費(fèi)占比比例、近3個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近6個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近9個(gè)月平均繳費(fèi)時(shí)長、近3個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近6個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近9個(gè)月預(yù)收費(fèi)金額、近3個(gè)月違約用電次數(shù)、近6個(gè)月違約用電次數(shù)、近9個(gè)月違約用電次數(shù)、近3個(gè)月違約用電電量、近6個(gè)月違約用電電量、近9個(gè)月違約用電電量、近3個(gè)月違約用電金額、近6個(gè)月違約用電金額、近9個(gè)月違約用電金額、近3個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理減容的次數(shù)、近3個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近6個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近9個(gè)月辦理暫停的次數(shù)、近3個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近6個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月辦理增容的次數(shù)、近9個(gè)月95597故障報(bào)修次數(shù)、上月份總用電量增長率、近3個(gè)月行業(yè)電量與上3個(gè)月行業(yè)電量占比、近6月行業(yè)電量與上6個(gè)月行業(yè)電量占比、近9月行業(yè)電量與上9個(gè)月行業(yè)電量占比、近3個(gè)月辦理減容容量占比、近6個(gè)月辦理減容容量占比、近9個(gè)月辦理減容容量占比、近3個(gè)月辦理暫停容量占比、近6個(gè)月辦理暫停容量占比、近9個(gè)月辦理暫停容量占比、近3個(gè)月辦理增容容量占比、近6個(gè)月辦理增容容量占比、近9個(gè)月辦理增容容量占比、是否三方協(xié)議用戶、是否分次劃撥、是否預(yù)收費(fèi)用戶。在前述電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度預(yù)測模型的構(gòu)建裝置的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述預(yù)測模塊包括：構(gòu)建單元，用于利用構(gòu)建的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)據(jù)集以及GBDT算法構(gòu)建分類器；輸出單元，用于將未發(fā)生電量變更行為用戶的用電行為指標(biāo)帶入構(gòu)建的分類器，輸出未發(fā)生電量變更行為用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度。以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3