【精彩论文】基于配网新形态下电费风险模型构建与应用

观点凝练

摘要：随着大数据时代来临，在电力企业数字化转型的过程中，配电网工作从简单满足基本负荷需求，向为客户提供个性化方案的市场化转变，给配电网及电力营销业务融合提出了更高要求。电费管理成为营销优质服务的主要考核指标。通过大数据手段，结合各网省的业务特性，构建具有一定通用性的电费风险预测模型，助力营销市场的标准化、精益化建设，实现电费风险防控、降本增效。
结论：本文提出了TSVM的构建方法及具体的场景应用模型。适用于不同大数据水平基础上的网省研究及深化，具有较低实施成本、具有较强的实用性价值。基于机器学习的TSVM进行训练，计算得到平均覆盖率57.64%，平均精确率在76.98%。由于不同业务特性对计算结果有较大影响，最终针对不同网省业务特性进行修正，平均覆盖率为50%，准确率可达70%。从覆盖率、准确率、训练及计算耗时综合分析，TSVM计算耗时优于逻辑回归。覆盖率、准确性、训练及计算耗时与决策树相近，但TSVM半监督学习方法更适用于少部分数据标记的情况。

引文信息

戴璐平, 瞿青, 黄露, 等. 基于配网新形态下电费风险模型构建与应用[J]. 中国电力, 2021, 54(8): 98-102.DAI Luping, QU Qing, HUANG Lu, et al. Modelling and application of electricity marketing tariff risk prediction driven by new forms of distribution networks[J]. Electric Power, 2021, 54(8): 98-102.

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编辑：杨彪审核：方彤

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