一种高压用户风险评估方法与流程

技术特征：
1.一种高压用户风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：从采集评估所需的相关数据；s2：对相关数据进行预处理；s3：进行数据的多维度量化处理得到若干量化数据；s4：构建高压用户经营风险指数模型，将多维度的量化数据代入，输出风险指数；s5：根据风险指数所在的数值范围确定风险等级，根据风险等级执行对应的预设措施。2.根据权利要求1所述的一种高压用户风险评估方法，其特征在于，所述从采集评估所需的相关数据，包括：采集户名、户号、地址、用电类别、行业分类、月电量、实收日期、缴费方式、失信被执行人、企业名称、法人以及统一社会信用代码。3.根据权利要求1所述的一种高压用户风险评估方法，其特征在于，所述对相关数据进行预处理，包括：判断数据格式是否规范、数据内容是否缺失以及关联性数据是否匹配，如出现数据格式不规范、数据内容缺失或关联性数据不匹配，则标记并隔离相关数据。4.根据权利要求1所述的一种高压用户风险评估方法，其特征在于，所述进行数据的多维度量化处理得到若干量化数据，包括：建立维度得分表，维度包括了缴费方式维度、缴费时间维度、电量波动维度以及社会征信维度，根据实际数据对照维度得分表计算各维度的得分，得到各维度的量化数据。5.根据权利要求4所述的一种高压用户风险评估方法，其特征在于，所述构建高压用户经营风险指数模型，包括：建立多元线性回归方程y1＝β α1x1 α2x2
……
α
n
x
n
，其中y1指风险指数总分，x
n
指各维度得分，α
n
为各维度系数，β是指常数。6.根据权利要求5所述的一种高压用户风险评估方法，其特征在于，所述将多维度的量化数据代入，输出风险指数，包括：将多维度的量化数据代入多元线性回归方程y1＝β α1x1 α2x2
……
α
n
x
n
，其中β＝40.0879，缴费方式维度系数α1＝0.8785，缴费时间维度系数α2＝0.6799，电量波动维度系数α3＝0.6171，社会征信维度系数α4＝0.9224。7.根据权利要求1所述的一种高压用户风险评估方法，其特征在于，所述根据风险指数所在的数值范围确定风险等级，包括：风险指数大于等于300分为特高风险用户；大于等于100分，小于300分的为高风险用户；低于100分的为普通风险用户。

技术总结
本发明公开了一种高压用户风险评估方法，包括以下步骤：S1：从采集评估所需的相关数据；S2：对相关数据进行预处理；S3：进行数据的多维度量化处理得到若干量化数据；S4：构建高压用户经营风险指数模型，将多维度的量化数据代入，输出风险指数；S5：根据风险指数所在的数值范围确定风险等级，根据风险等级执行对应的预设措施。本发明通过高压用户经营风险指数模型，融合内外部数据，从多个维度量化评估高压用户的生产经营风险，为供电公司电费回收、地方政府预防大规模欠薪，共同建设平安社会提供决策参考。决策参考。决策参考。


技术研发人员：周金邢 郑晔 郭雁 马琳娜 冯海翔 赵天剑 傅伟 阚拓 王昊 孙进
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
技术研发日：2022.03.11
技术公布日：2022/6/10