基于电力大数据的电费信用风险预测方法及相关设备

    公开(公告)号:CN118333742A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410313280.5

    申请日:2024-03-19

    Abstract: 本申请提供一种基于电力大数据的电费信用风险预测方法及相关设备,所述方法包括:基于获取的历史用电数据,计算得到电费信用风险综合值;利用预设的电费信用风险等级对电费信用风险综合值进行处理,得到电费信用风险等级结果;基于电费信用风险等级结果和电费信用风险等级结果的变化状态,预测得到未来的电费信用风险等级结果。本申请实施例通过对历史数据进行分析,划分不同的信用等级,能够精准描述信用水平,且在预测未来的信用风险时,结合了电费信用风险等级结果的变化状态,使得最终的预测结果更加准确,能够有效预判和控制居民用电的欠费风险,还能够针对不同信用等级的用户采取差异化的电费回收策略,有效减少供电公司的经济损失。

    电网企业的ESG决策期望值计算和预测方法及相关设备

    公开(公告)号:CN118227982A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410063207.7

    申请日:2024-01-16

    Abstract: 本申请提供一种电网企业的ESG决策期望值计算和预测方法及相关设备,所述方法包括获取每个预定时间段的ESG数据,在全部预定时间段中确定目标预定时间段;将ESG数据输入至预先构建的ESG决策模型,输出ESG数据对应的实际决策期望值;将ESG数据和与其关联的实际决策期望值输入至经过预训练的BP神经网络模型,确定ESG数据对应的预测决策期望值,计算预测决策期望值与实际决策期望值的相对误差,并通过BP神经网络模型输出预测决策期望值与相对误差;确定马尔可夫状态概率转移矩阵;对目标预定时间段的ESG数据对应的预测决策期望值进行修正,得到预定未来时间段的最终预测决策期望值,解决了现有技术中缺乏对ESG数据的预测决策期望值的精准把握的技术问题。

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