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申请/专利权人：北京中电普华信息技术有限公司

摘要：本申请提供一种电费回收风险预警方法及装置，基于行业发展趋势预测模型获取用户所在行业在当前收费月的行业发展趋势预测值；获取用户前一收费月的电费金额，历史电费缴纳数据和业扩办电数据；将获取的所有数据作为电费回收风险预警模型的输入，输出当前收费月产生电费滞纳金的概率值；若概率值处于风险预警范围内，生成预警信息。本方案中，利用行业发展趋势预测模型和电费回收风险预警模型，预测用户在当前收费月产生电费滞纳金的概率值，综合考虑用户所在行业的行业发展趋势预测值，以及用户的历史电费缴纳数据和业扩办电数据等信息，实现对用户进行客观、全面地识别，在识别用户为电费回收风险高的用户，提醒负责人员，便于其采取相应措施。

主权项：1.一种电费回收风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：基于预先构建的行业发展趋势预测模型获取用户所在行业在当前收费月的行业发展趋势预测值，所述行业发展趋势预测模型基于行业历史售电量发展趋势特征数据和行业经济指标构建；获取用户前一收费月的电费金额，历史电费缴纳数据和业扩办电数据，所述业扩办电数据包括用户业扩增容完成容量、用户业扩减容完成容量、用户业扩暂停容量和用户业扩恢复容量；将所述用户前一收费月的电费金额，历史电费缴纳数据、业扩办电数据和所述行业发展趋势预测值作为预先构建的电费回收风险预警模型的输入，在所述电费回收风险预警模型中预测当前收费月产生电费滞纳金的概率值，并输出；若所述概率值处于风险预警范围内，生成用于指示电费回收风险高的预警信息；其中，所述电费回收风险预警模型的构建过程包括：确定样本收费月，基于预先构建的行业发展趋势预测模型获取用户所在行业在所述样本收费月的样本行业发展趋势预测值；基于用户在设定周期内的电费缴纳次数确定用户月度电费缴纳样本频率；计算所述样本收费月的前一个收费月的用户电费缴纳时间和电费发行时间的差值，将所述差值作为前一个收费月的用户电费缴纳样本时长；利用所述样本收费月的前一个收费月的用户业扩增容完成容量、用户业扩减容完成容量、用户业扩暂停容量和用户业扩恢复容量确定用户前一个收费月月度容量样本变化量；获取用户在所述样本收费月之前的历史电费滞纳金产生次数和前一次电费滞纳金产生时间；将所述样本收费月的前一个收费月产生的电费金额、所述样本行业发展趋势预测值、所述用户月度电费缴纳样本频率、所述用户电费缴纳样本时长、所述用户月度容量样本变化量、所述历史电费滞纳金产生次数和前一次电费滞纳金产生时间作为输入，将样本收费月产生电费滞纳金的概率作为输出，利用SVM回归算法构建电费回收风险预警模型；所述行业发展趋势预测模型的构建过程包括：根据季节调整算法提取设定周期内的行业历史售电量数据中的售电量趋势特征数据，所述设定周期以月度为单位；获取与用户所在行业相关的前导性指标和即时性指标，所述前导性指标和即时性指标由分析各个行业的售电量趋势特征数据和行业经济指标的相关性得到，所述前导性指标至少包括业扩净增容量、制造业采购经理指数PMI和非制造业PMI，所述即时性指标至少包括产业国内生产总值GDP增速和工业增加值增速；根据主成分分析算法对所述前导性指标和所述即时性指标进行去相关性计算，得到去相关性指标；基于所述售电量趋势特征数据和所述相关性指标，利用支持向量机SVM回归算法构建行业发展趋势预测模型。

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