[发明专利]基于电力大数据的信用分析方法

说明书

基于电力大数据的信用分析方法。提供了一种通过对企业用电数据进行分析计算，保证信用分析可靠性的基于电力大数据的信用分析方法。包括以下步骤：S1、对用电数据预处理;S2、对用电数据划分评估指标，逐层计算；S3、汇总计算征信得分。本发明基于用电大数据对企业经营状况进行量化分析，进而帮助银行、金融机构等信贷机构和征信机构对企业的履约能力和履约意愿进行准确评估，从而形成的量化可靠的信用评估。考虑到授信对象能力范围内失信的风险，对于用电行为规范、缴费行为等诚信行为分析亦列入信用评估中。该信用评估的提出对于经济的进一步稳定发展和诚信社会的建设意义深远。

技术领域

本发明涉及大数据领域,尤其涉及一种基于电力大数据的信用分析方法。

背景技术

电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。

电力大数据的应用一方面是与宏观经济、人民生活、社会保障、道路交通等信息融合，促进经济社会发展;另一方面，是电力行业或企业内部，跨专业、跨单位、跨部门的数据融合，提升行业、企业管理水平和经济效益。

随着社会信用体系建设的不断推进，构建我国企业和个人的信用评价体系已经成为我国重点发展方向。因此，有必要将电力数据应用至信用征信上，满足对企业用电等行为进行有效评估。

发明内容

本发明针对以上问题，提供了一种通过对企业用电数据进行分析计算，保证信用分析可靠性的基于电力大数据的信用分析方法。

本发明的技术方案为：包括以下步骤：

S1、对用电数据预处理;

S2、对用电数据划分评估指标，逐层计算；

S3、汇总计算征信得分。

步骤S1中，采用rloess法对用户的用电电量数据进行去噪。

步骤S2中，

评估指标包括用电量、用电行为、互动行为、缴费行为和用电容量四个一级指标；

其中，用电量包括经营态势、生产安排和发展态势三个二级指标，

用电量得分= 经营态势得分、生产安排得分以及发展态势得分分别与相应的权重乘积之和；

用电行为得分= 违约窃电行为得分；

互动行为包括诉求次数和投诉次数两个二级指标，

互动行为得分= 诉求次数得分和投诉次数得分分别与相应的权重乘积之和；

缴费行为包括违约金产生记录、费控额度和逾期未缴纳电费记录三个二级指标，

缴费行为得分= 违约金产生记录得分、费控额度得分以及逾期未缴纳电费记录得分分别与相应的权重乘积之和；

用电容量包括扩容记录和减容记录两个二级指标，

用电容量得分= 扩容记录得分和减容记录得分分别与相应的权重乘积之和。

步骤S3中，

征信得分为：用电量得分、用电行为得分、互动行为得分、缴费行为得分以及用电容量得分分别与相应的权重乘积之和。

步骤S2中，用电量的二级指标评分为：

① 经营态势：

计算方法：峰值月份之间的间隔月份之和/间隔次数=a，

使用数据及范围：企业近三年月用电电量，企业近三年月用电环比数据；

评判标准：

a 6 ， 结论：峰密度稀疏，经营稳健；得分：100分；

a = [4，6]，结论：峰密度一般，经营情况一般；得分80分 ；

a = (-∞，4) ，结论：峰密度较密，经营情况待改善；得分60分；

② 生产安排：