試析大數據挖掘對電費回收風險預測優化

袁霄

摘 要 供電企業通過電費回收獲取經濟效益，電費回收率成為供電企業考核工作的一項主要經濟指標。基于此，本文從影響電費回收風險預測的因素入手，對企業電費回收風險管理現狀展開分析，并對大數據挖掘電費回收風險預測優化方案進行探索，試圖為今后的電費回收工作提供一些借鑒意義。

關鍵詞 大數據挖掘;電費回收;風險預測優化

引言

供電企業的不斷發展促進了我國經濟的快速增長，近年來，我國電力用戶不斷增長的同時電費拖欠情況也越發嚴重，供電企業的效益因此受到了很大的影響，因此采取有效的措施對電費回收風險進行有效預測顯得十分重要。通過對用戶繳費情況進行分析，并針對性地對其中的重點問題進行解決，提高電費回收率。

1影響電費回收風險預測的因素分析

電費回收風險預測工作涉及的范圍較廣，所包含的內容也較多，企業在開展此項工作前，事先需要對多種數據進行分析處理，并充分保證企業內部管理工作的平穩運行，一旦企業的內部管理工作出現任何疏忽，都將會對電費回收工作造成不良影響，降低電力企業的經濟效益。企業內部的信息系統根據用戶類型將客戶進行分類處理，并對客戶的信息做好相應的記錄工作。用戶的類型較多，包括個人用戶、企業用戶、政府用戶等，這些用戶的類型對數據挖掘都有一定的影響。通常企業用戶比較容易出現拖欠電費的情況。個人用戶的基數較大，所以一旦個人用戶出現拖欠電費的情況，將不會對電費回收工作造成很大的影響。由于政府一類的機關部門責任體系較強，所以此類部門對于電費回收工作的影響便微乎其微，即使出現拖欠電費的情況，也不會對電費回收產生不可逆轉的影響。

2企業電費回收風險管理現狀分析

國家政策的改變和電費收費制度的調整，使供電企業在電費回收風險管理工作中的工作效率逐漸降低，國家經濟情況的變化增加了電費回收風險預測工作的難度。對于政府單位來說，可以從節能減排方面入手，對高危企業實施關停處理，通過頒布相關政策對高耗能企業進行限制，為經濟效益做保障。公司可以建設電費回收率的考核制度，并對電費回收風險進行精準預判，通過這些手段來保障電費的回收率。社會用電作為一種最普遍的用電途徑，“先用電、后付費”的觀念已經深入人心，而供電企業因此面臨著一定的信用風險，部分電力客戶素質存在一定的問題且缺乏相關的法律意識，時常出現個人用戶惡意拖欠電費，拒絕繳費的情況，這使供電企業的利益受到直接的損害。雖然目前的互聯網科學技術正在高速的發展和普及，支付渠道也十分豐富，但大多數的支付方式都存在效率較低的弊端，對客戶群體的支付特點分析的不到位，因此有必要將大數據挖掘技術應用到電費回收工作中，切實的對電費回收模式進行優化，進而降低電費回收的風險指數。

3大數據挖掘電費回收風險預測優化方案

3.1 基于大數據挖掘電費回收模型構建

供電企業開展電費回收風險預測工作時，用戶數據的質量決定了挖掘分析的效果，高質量的用戶數據是挖掘分析環節順利實施的基礎。數據管控能力的作用非常大，它將直接對數據分析結果的實時性和準確度造成影響，若數據管控力度強，那么挖掘分析出的數據也將真實準確，對電費回收風險預測工作起到一定的促進作用。在進行用戶數據挖掘分析時，首先要從業務和數據兩個方面進行綜合考量，通過對用戶的繳費時間、繳費頻率和用戶個人業務的變更情況等多方面進行分析。其次，對采集到的基礎數據進行整理，將用戶繳費方式和頻率作為重點研究項目，找尋出二者之間的聯系。最后，將用戶繳費行為作為參照對象，對相關數據進行統計處理，利用回歸分析、神經網絡等統計計算法，評估電力當前用戶的繳費情況。由于客戶群體運用不同的繳費模式完成電費繳納行為，因此這些數據的分析結果有利于電費回收風險預測工作的順利實施。

3.2 數據存儲以及數據預處理

數據存儲是應用程序中一種常見的數據處理技術，該技術憑借自身的優勢特點，獲得了多種行業的青睞。數據預處理技術可以對不同類型的數據實時存儲處理，為用戶提供數據存儲和外接服務。供電企業在存儲用電用戶的基礎信息時，通常是將信息數據存儲在云端，為后續的信息檢索和信息傳輸工作的順利實施奠定基礎。數據預處理技術通過對采集到的信息數據進行清洗、填補、合并等多個程序的處理，將復雜凌亂的數據排列成便于處理的結構，方便后期開展數據分析工作[1]。數據預處理包含的內容較多，運用此模式進行數據處理工作，為數據的存儲工作提供便捷。

3.3 高風險用戶電費回收“一戶一策”解決措施

由于電費回收工作中經常遇到拖欠電費的情況，因此供電企業通過數據分析的方式標記出風險較大的用電用戶，并針對此類用戶量身定制出一套電費風險對策，用來保障電力企業電費回收工作的順利實施。電力企業根據用戶的風險程度劃分成不同的風險等級，對于高風險用戶，電力企業會對其進行專門分析。大數據挖掘技術可以對用電用戶的基礎數據進行分析，從用戶信息、繳費情況、繳費時間等多個方面進行分析和評審。對于電費信用較差的用戶，電力企業采取懲戒性收費的方式進行處理。針對不同等級的用電用戶，做出相應的電費控制策略，并運用大數據挖掘技術開展電費回收風險的預測，有效降低電費回收風險的同時，提升企業的經濟效益[2]。

4結束語

綜上所述，在信息化科學技術的不斷發展的背景下，大數據被應用在電費回收工作中，充分發揮大數據挖掘技術的優勢，從多個層面對用電用戶展開分析，提高電費回收風險預測的準確性和實效性，優化傳統模式中存在的不足，提高電費回收工作的工作效率，切實的為供電企業的發展做出保障。

參考文獻

[1] 趙陽.A公司零電量用戶行為大數據分析及用戶信用建設研究[D].北京：華北電力大學（北京），2019.

[2] 趙永良，吳尚遠.基于數據挖掘的高壓用戶電費回收風險預測[J].電力信息與通信技術，2015，13（9）：57-61.