电力客户用电行为特征挖掘与预测

摘要：

文章在智能电网实现海量电力客户数据采集的基础上，通过提取电力客户缴费数据，研究电力客户欠费特征的挖掘方法和客户欠费的预测方法，以辅助供电公司进行营销决策。根据客户欠费的习惯和电力法规对电费缴纳的要求，对电力客户欠费行为进行了界定。分析了欠费数据的行业分布规律和时间分布规律，应用灰色关联分析方法分析了欠费数据与行业指数之间的关联度，探索了应用回归模型预测客户欠费概率的方法。文中计算得到的部分电力客户欠费特征，以及对客户欠费概率预测方法的研究，可以为供电公司的电费回收工作提供参考。

关键词：智能电网、大数据、数据挖掘、欠费、预测

所属期刊栏目：53

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2016-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-114