CN109190954A - 基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，选取表征企业生产经营管理状况的特征量，构建企业生产经营管理风险的评价体系；步骤二，运用综合评价方法，充分考虑评价体系中各个特征量对健康指数的影响程度，建立将企业实时用电数据输入映射为企业生产经营管理风险输出的综合评估模型；步骤三，基于企业配电系统侧的用电数据采集装置，获取企业的实时用电监测数据；步骤四，将企业用电监测数据输入综合评估模型，得到企业生产经营管理风险的评分结果，对评分结果进行分析，给出企业生产经营管理风险定量和定性的评估，分析的内容包括风险评级、风险定位和建议措施。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统中电力大数据应用领域，尤其是一种基于实时用电数 据评估企业生产经营管理风险的方法。
背景技术
中小企业往往是处于创业初期阶段，或者企业的快速成长阶段，加上市场 开拓和经营的激烈竞争，中小企业自身的资本力量往往非常微弱。中心企业为 保证自身的健康发展，必定需要以各种方式筹集资金，其中向金融机构借贷为 普通的筹资方式。
中小企业的资金需求非常迫切，金融机构则由于缺乏批量化个性化信用风 险管理和风险定价工具，难以开拓中小企业融资市场。由于中小企业处于发展 的初期，本身治理制度的缺失和不完善，导致发展潜力有限，为了拿到融资， 在投贷时可能提供不真实的生产经营数据以图通过投贷申请的审核。企业提供 的生产经营数据本身就存在一定的时间滞后性，加上数据的真实性难以判断， 造成金融机构进行投贷决策时难以对风险进行把控。金融机构的信用风险评级 主要聚焦行业维度，实行行业准入“一刀切”的原则，无法开展优质中小企业 的融资业务。金融企业的道德风险，一直以来也是金融机构面临的主要风险之 一，投贷人员与客户串谋，伪造信息进行骗投骗贷，风险逐渐积累将对金融企 业造成严重的危害。此外，金融机构对项目投后管理，仍然依靠“谁投的项目 谁负责”及贷后经理一人对多的方式进行，投后管理效率及实时性不高，无法 在第一时间发现潜在风险。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的 方法，基于实时用电数据的采集，构建企业生产经营管理风险评估模型，将企 业实时用电数据的输入映射为企业生产经营管理风险的输出；为金融机构提供 了一个批量化个性化信用风险管理和风险定位工具，为投资审批决策提供真实 且实时的数据，为信用风险管理评级向以客户为中心的个案化延伸提供支持， 为投后管理提供有效实时批量化的预警工具，有助防范金融企业道德风险，助 力金融企业打开优质中小企业融资市场蓝海。
为实现上述的目的，本发明的技术方案为：一种基于实时用电数据评估企 业生产经营管理风险的方法，其包括以下步骤：
步骤一，选取表征企业生产经营管理状况的特征量，构建企业生产经营管 理风险的评价体系；
步骤二，运用综合评价方法，充分考虑评价体系中各个特征量对健康指数 的影响程度，建立将企业实时用电数据输入映射为企业生产经营管理风险输出 的综合评估模型；
步骤三，基于企业配电系统侧的用电数据采集装置，获取企业的实时用电 监测数据；
步骤四，将企业用电监测数据输入综合评估模型，得到企业生产经营管理 风险的评分结果，对评分结果进行分析，给出企业生产经营管理风险定量和定 性的评估，分析的内容包括风险评级、风险定位和建议措施。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 企业生产经营管理风险评价体系的评估指标采用的是基于用电信息的非财务类 指标，其包含用电信息类、用电健康类和风险指数类。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 用电信息类包括日最大负荷利用时间、用电增长率和日平均电价指标。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 电健康类包括电压偏差率、频率偏差率、功率因数、三相电压不平衡率、三相 电流不平衡率、电压总谐波畸变率和电流总谐波畸变率。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 风险指数类包括昨日风险指数和风险指数变化率。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 企业生产经营管理风险评价体系包括通用模式和专用模式。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 通用模式的评价体系是根据用电企业一般性的生产活动和用电特征制定的，并 且适合对任意类型的用电企业进行评价。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 专用模式的评价体系是在基于对大量用电数据进行统计分析的基础上，建立用 电企业所属行业的识别模型，并针对每个行业的生产活动和用电特征制定的。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于， 所述步骤四中还对评价指标体系中的各个指标进行详细分析，同时将各指标的 分析结果映射为企业的生产经营管理风险点和建议措施。
有益效果：本发明通过过实时数据采集，分析企业的用电及生产情况，评 估企业生产经营管理风险；而实时采集的用电数据，解决了企业生产经营数据 时间滞后性及真实性难以保证的问题。另外，本发明是基于实时采集的用电数 据，构建企业生产经营管理风险评估模型，将企业实时用电数据输入映射为企 业生产经营管理风险输出；能够计算该企业的生产经营管理风险，作为该企业 的征信数据之一，为金融机构放贷业务提供辅助决策，也可以作为投贷企业的 辅助融资工具；也为金融机构提供一个批量化个性化信用风险管理和风险定位 工具，提高金融机构贷后管理的效率，第一时间发现潜在的风险。
附图说明
图1是本发明提出的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法流 程图。
图2是本发明的方法步骤流程图。
图3是K-Mean算法流程图。
图4是层次分析法流程图。
图5是广东某电池生产企业的生产经营管理风险评分曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举 实施例对本发明进一步详细说明。
本发明提出的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法流程图 如图1所示。本发明是基于实时用电数据的采集，构建企业生产经营管理风险 评估模型，将企业实时用电数据的输入映射为企业生产经营管理风险的输出。
如图1和2所示，本发明公开了一种基于实时用电数据评估企业生产经营 管理风险的方法，其包括以下步骤：
步骤一，选取表征企业生产经营管理状况的特征量，构建企业生产经营管 理风险的评价体系；
步骤二，运用综合评价方法，充分考虑评价体系中各个特征量对健康指数 的影响程度，建立将企业实时用电数据输入映射为企业生产经营管理风险输出 的综合评估模型；
步骤三，基于企业配电系统侧的用电数据采集装置，获取企业的实时用电 监测数据；
步骤四，将企业用电监测数据输入综合评估模型，得到企业生产经营管 理风险的评分结果(即是评价结果)，对评分结果进行分析，给出企业生产经营 管理风险定量和定性的评估，分析的内容包括风险评级、风险定位和建议措施。
本发明通过实时数据采集，分析企业的用电及生产情况，评估企业生产经营 管理风险，通过实时采集的用电数据，解决了企业生产经营数据时间滞后性及 真实性难以保证的问题；可以为金融机构提供一个批量化个性化信用风险管理 和风险定位工具，其中个性化为金融机构信用风险管理向以客户为中心的个案 化延伸提供了支持，有助于金融机构打开优质中小企业的融资市场，批量化则 提高了金融机构项目投后管理的效率，帮助金融机构在第一时间发现潜在风险。
由于本发明基于实时用电数据的采集，构建企业生产经营管理风险评估模 型，将企业实时用电数据的输入映射为企业生产经营管理风险的输出；为投资 审批决策提供真实且实时的数据，为信用风险管理评级向以客户为中心的个案 化延伸提供支持，为投后管理提供有效实时批量化的预警工具，有助防范金融 企业道德风险，助力金融企业打开优质中小企业融资市场蓝海。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 企业生产经营管理风险评价体系的评估指标采用的是基于用电信息的非财务类 指标，其包含用电信息类、用电健康类和风险指数类。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 用电信息类包括日最大负荷利用时间、用电增长率和日平均电价指标。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 电健康类包括电压偏差率、频率偏差率、功率因数、三相电压不平衡率、三相 电流不平衡率、电压总谐波畸变率和电流总谐波畸变率。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 风险指数类包括昨日风险指数和风险指数变化率。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 企业生产经营管理风险评价体系包括通用模式和专用模式。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 通用模式的评价体系是根据用电企业一般性的生产活动和用电特征制定的，并 且适合对任意类型的用电企业进行评价。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其中，所述 专用模式的评价体系是在基于对大量用电数据进行统计分析的基础上，建立用 电企业所属行业的识别模型，并针对每个行业的生产活动和用电特征制定的。
所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于， 所述步骤四中还对评价指标体系中的各个指标进行详细分析，同时将各指标的 分析结果映射为企业的生产经营管理风险点和建议措施。
本发明为金融机构提供了一个批量化个性化信用风险管理和风险定位工 具，为投资审批决策提供真实且实时的数据，为信用风险管理评级向以客户为 中心的个案化延伸提供支持，为投后管理提供有效实时批量化的预警工具，有 助防范金融企业道德风险，助力金融企业打开优质中小企业融资市场蓝海。
本发明的通用评价体系内每个评估指标的评分标准制定如下：
1.日最大负荷利用时间大于18小时，评为100分；在14到18小时之间， 按80-100的评分范围评分；在11到14小时之间，按60-80的评分范围 评分；在7到11小时之间，按0-60的评分范围评分；超出上述范围评 为0分。
2.用电增长率大于0评为100分；在0到-10％以内，按80-100的评分范围 评分；在-10％到-20％之间，按60-80的评分范围评分；在-50％到-20％之 间，按0-60的评分范围评分；超出上述范围评为0分。
3.日平均电价在谷时段电价到平时段电价之间，按70-100的评分范围评分； 在平时段电价到峰时段电价之间，按0-70的评分范围评分；用电企业若 不采用分时电价，则评为100分。
4.电压偏差率在±5％以内，按80-100的评分范围评分；在±5％到±10％之 间，按60-80的评分范围评分；在±10％到±20％之间，按0-60的评分范 围评分；超出上述范围评为0分。
5.功率因数在±0.9到±1之间，按90-100的评分范围评分；在±0.8到± 0.9之间，按60-90的评分范围评分；在±0.6到±0.8之间，按0-60的 评分范围评分；超出上述范围评为0分。
6.三相电压不平衡率在1％以内，按80-100的评分范围评分；在1％到2％之 间，按60-80的评分范围评分；在2％到4％之间，按0-60的评分范围评 分；超出上述范围评为0分。三相电流不平衡率的评分方法类似。
7.电压总谐波畸变率在3％以内，按80-100的评分范围评分；在3％到5％之 间，按60-80的评分范围评分；在5％到10％之间，按0-60的评分范围评 分；超出上述范围评为0分。电流总谐波畸变率的评分方法类似。
8.昨日风险指数这一指标，把昨日的风险评估评分直接作为该指标的评分。
9.风险指数变化率大于0评为100分；在0到-10％以内，按80-100的评分 范围评分；在-10％到-20％之间，按60-80的评分范围评分；在-50％到-20％ 之间，按0-60的评分范围评分；超出上述范围评为0分。
本发明的专用模式的评价体系，是在基于对大量用电数据进行统计分析的 基础上，建立用电企业所属行业的识别模型，并针对每个行业的生产活动和用 电特征制定的，适合对不同行业的企业分别进行评价，专用模式需要一定的用 电数据积累量才能建立，是一种改进的评价体系。
通用模式评价体系的建立，首先要构建用电企业所属行业的识别模型。假设 通过数据采集，共搜集到N个企业的日负荷功率，这些企业所属于各个不同的 行业，这些企业的用电数据组成了负荷样本X；接下来用K-Mean算法将样本分 为k个聚类子集C，每个聚类子集内的所有数据样本的平均值作为该类的代表点 或中心μi，建立起行业识别模型。其中，K-Mean算法流程图如图3所示。
算法初始化时随机选取k个中心点，对每个样本点根据欧式距离选取最近的 中心点，归为该类，分类完成后更新中心点为每类的均值，迭代中心点的更新 过程把数据集划分为不同的类别，计算类内方差作为准则函数：
其中k为聚类子集的个数，Ci为各个聚类子集，x为各个样本点，μi为计算 各个聚类子集元素的平均值得到的聚类中心，当准则函数小于某个阈值，或者 不再有改变，或者达到最大迭代次数时算法终止。
得到行业识别模型后，将企业用电数据输入到行业识别模型，得出待评估企 业的行业识别结果。判断该企业属于哪一个行业，是依据其样本数据到各个聚 类中心μi的距离来确定的，该样本点会被归类到距离最近的一类中，距离函数 一般采用欧式距离。归类方法的公式表达如下：
接下来对每个行业制定不同的评分标准，对每个行业建立专用的生产经营管 理风险评估指标体系，使得评估结果更加准确。具体步骤为，根据上述K-Mean 算法的聚类结果，分析每个聚类子集的用电信息类指标的取值区间，实际指标 值达到区间最大值评定为100分，达到区间最小值评定为60分，在区间最小值 的一半与区间最小值之间，评分在0分到60分之间线性变化。该过程公式表述 如下，对属于某个聚类子集Ci的用电企业，其用电信息类指标Vj的评分分数Pij计 算公式为：
其中，rij为属于聚类子集Ci的用电企业用电信息类指标Vj的实际指标值，vij为 属于聚类子集Ci的样本企业用电信息类指标Vj的实际指标值，即聚类子集Ci内 所有样本元素的用电信息类指标Vj的取值区间为min(vij)≤vij≤max(vij)。
(2)运用综合评价方法，充分考虑评价体系中各个评估指标对评估目标的 影响，建立能将企业实时用电数据输入映射为企业生产经营管理风险输出的综 合评估模型。
通过层次分析法结合了定性分析和定量分析的特点，将与决策目标相关的元 素分解为不同层次的准则，是一种较为成熟的综合评价方法。步骤二中所述的 各个特征量指标的权重，采用层次分析法来确定。层次分析法的流程图如图4 所示。
设要比较个因子I＝{i1,…,in}对企业生产经营管理风险G的影响大小，每次提 取两个因子ii和ij，以aij表示ii和ij对G影响大小之比，全部比较结果用判断矩阵 A表示。如果ii和ij对G影响大小之比为aij，那么ij和ii对G影响大小之比为 aij的大小采用9位标度法。判断矩阵A对应于最大特征值λmax的特征向 量W，经过归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的 权值，此过程称为层次单排序。完成层次单排序后，需要进行一致性检验：
其中，CI为一致性指标，RI为平均随机一致性指标，通过查表得到，CR为 一致性比例。当CR＜0.1时认为判断矩阵通过一致性检验，否则应对判断矩阵作 适当修正。
设A层m个因素A1,…,Am对总目标G的排序(权重)为a1,…,am，B层n个因素 对上层A中因素为Aj的层次单排序为b1j,…,bnj(j＝1,2,…,m)，则B层第i个因素对 总目标G的层次总排序为：
设B层B1,…,Bm对A层中因素Aj(j＝1,2,…,m)的层次单排序一致性指标为CIj， 随机一致性指标为RIj，则层次总排序的一致性比率为：
当CR＜0.1时，认为层次总排序通过一致性检验，否则需要重新调整那些一 致性比率高的判断矩阵的元素取值。
将用电企业的用电数据，输入到步骤三建立的综合评估模型中，计算各个评 价指标的分数Pi，由层次分析法确定的各指标权重为wi，对各指标进行加权评分， 得到最终评分的结果P；计算公式为：
对评价指标体系中的各个指标进行详细分析，将各指标的分析结果映射为企 业的生产经营管理风险点和建议措施，用电信息类指标异常代表企业的生产情 况可能发生异常，存在较高的市场风险，建议用户对企业的生产计划和订单情 况跟进了解，用电健康类指标出现异常代表企业的配电情况异常，可能对主要 生产设备造成严重损害，存在较高的生产风险，风险指数类指标异常代表企业 近期的风险评分持续处于不乐观的状态，需要进行密切关注。
本发明通过过实时数据采集，分析企业的用电及生产情况，评估企业生产经 营管理风险；而实时采集的用电数据，解决了企业生产经营数据时间滞后性及 真实性难以保证的问题。另外，本发明是基于实时采集的用电数据，构建企业 生产经营管理风险评估模型，将企业实时用电数据输入映射为企业生产经营管 理风险输出；能够计算该企业的生产经营管理风险，作为该企业的征信数据之 一，为金融机构放贷业务提供辅助决策，也可以作为投贷企业的辅助融资工具； 也为金融机构提供一个批量化个性化信用风险管理和风险定位工具，提高金融 机构贷后管理的效率，第一时间发现潜在的风险。
本发明的应用场景为：(1)在贷前采用此方法，搜集投贷企业的用电数据， 作为该企业的征信数据之一，生产经营管理风险评估的初步结果，可以作为金 融机构放贷业务的辅助决策，也可以作为投贷企业的辅助融资工具；(2)在贷 后采用此方法，可为金融机构提供一个批量化个性化信用风险管理和风险定位 工具，提高金融机构贷后管理的效率，第一时间发现潜在的风险。
下面以广东省某电池生产厂家为案例进行分析。根据前面所述的步骤，基于 实时用电监测数据和通用评价体系，对这家企业进行生产经营管理风险进行评 分，时间从2017年6月1日到2017年12月26日，评分曲线如图5所示。
由评分曲线可见，在6月份至9月份，评分一直保持较高的水平，说明企业 的生产经营状况良好。在10月份，评分出现了大幅的下滑，原因是国庆长假， 影响了企业的正常生产经营活动，假期结束后，评分又有了回升。从11月份开 始，评分出现了缓慢下降的趋势，在12月份出现了大幅度的下降，经过调查发 现，企业从11月份起接到的订单需求有所下降，导致产量减小，综合评估模型 认为企业的生产经营存在较高的风险。
以上是本发明的优选实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范 围，应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，不付出创造性劳动对本发明 技术方案的修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，选取表征企业生产经营管理状况的特征量，构建企业生产经营管理风险的评价体系；
步骤二，运用综合评价方法，充分考虑评价体系中各个特征量对健康指数的影响程度，建立将企业实时用电数据输入映射为企业生产经营管理风险输出的综合评估模型；
步骤三，基于企业配电系统侧的用电数据采集装置，获取企业的实时用电监测数据；
步骤四，将企业用电监测数据输入综合评估模型，得到企业生产经营管理风险的评分结果，对评分结果进行分析，给出企业生产经营管理风险定量和定性的评估，分析的内容包括风险评级、风险定位和建议措施。
2.根据权利要求1所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述企业生产经营管理风险评价体系的评估指标采用的是基于用电信息的非财务类指标，其包含用电信息类、用电健康类和风险指数类。
3.根据权利要求2所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述用电信息类包括日最大负荷利用时间、用电增长率和日平均电价指标。
4.根据权利要求2所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述电健康类包括电压偏差率、频率偏差率、功率因数、三相电压不平衡率、三相电流不平衡率、电压总谐波畸变率和电流总谐波畸变率。
5.根据权利要求2所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述风险指数类包括昨日风险指数和风险指数变化率。
6.根据权利要求1所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述企业生产经营管理风险评价体系包括通用模式和专用模式。
7.根据权利要求6所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述通用模式的评价体系是根据用电企业一般性的生产活动和用电特征制定的，并且适合对任意类型的用电企业进行评价。
8.根据权利要求1所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述专用模式的评价体系是在基于对大量用电数据进行统计分析的基础上，建立用电企业所属行业的识别模型，并针对每个行业的生产活动和用电特征制定的。
9.根据权利要求1所述的基于实时用电数据评估企业生产经营管理风险的方法，其特征在于，所述步骤四中还对评价指标体系中的各个指标进行详细分析，同时将各指标的分析结果映射为企业的生产经营管理风险点和建议措施。
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