CN110298573B - 基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，首先确定最优先级指标，再建立次优先级指标体系，采用熵权法确定指标权重，灰色关联度与极大熵准则确定专家权重，指标权重与专家权重结合再与最优先级指标权重结合得到综合权重，最后采用模糊综合评价模型进行评估，并对评估进行最大隶属度排序，给出用户的评估结果。本发明对用户的异常用电和欠费风险进行评估，使供电企业对高风险客户及早关注，可以减少发生经济损失的可能性。

Description

基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法
技术领域
本发明属于电力用电技术领域，涉及基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法。
背景技术
电是现代社会的重要能源之一，供电企业在为社会提供电力资源的同时，也要保证企业自身进行正常运营。我国先消费后付款的电力营销模式给供电企业带来一定经济收入的风险，如果不能正常回收电费，将会严重影响供电企业的效益，致使供电企业没有足够的资金进行周转，继而影响后续供电，不仅给企业带来损失，也将给社会带来严重损失，影响社会经济的正常发展。
用户异常用电与欠费风险是供电企业回收电费难的两个重要原因。用户的异常用电主要分为违约用电与窃电两个方面，两者均会使实际收回电费不抵供电消耗，造成收费减少，影响供电企业的效益。而欠费风险是指用户不能及时缴纳足够电费带来的风险，若不能按时缴纳足量的电费则会给供电企业带来经济上的损失。针对用户异常用电及欠费风险进行评估，对高等级危险用户进行更严格的警示与监控，在造成严重后果之前及时阻止，是保证电费正常回收的有效手段之一。而目前，尚未有完善的评估方法评价用户异常用电与欠费风险。
发明内容
本发明的目的是提供基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，该评估方法针对用户异常用电及欠费风险进行评估，对高危用户进行更严格的警示与监控，增大了电费正常回收的可能性，能有效降低供电企业电费难回收的风险。
本发明提供的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，包括如下步骤：
步骤1：根据客户数据建立客户集，并确定最优先级指标；获取用户异常用电与缴费行为数据，建立次优先级评价指标体系；
步骤2、根据次优先级评价指标体系，确定评语集与专家给出的决策矩阵，对决策矩阵规范化处理，得到规范化决策矩阵；
步骤3、根据规范化决策矩阵用熵权法确定次优先级评价指标体系中各评价指标的指标权重；
步骤4、根据专家意见一致性原则，用指标权重对客户进行集结得到每个客户的综合评价均值，以此作为参考序列，将各专家对各客户的综合评价值作为被比较序列，求灰色关联度，进而求得专家权重；
步骤5、将指标权重与专家权重结合，再考虑最优先级指标的权重求出综合权重；
步骤6、进行模糊综合评价，先求隶属度函数得到模糊评价矩阵，再经模糊变换和归一化处理后获得归一化的综合模糊评价矩阵；
步骤7、按照模糊综合评价的最大隶属度原则进行排序，选取归一化的综合模糊评价矩阵的最大隶属度所对应的等级作为该客户的最终评价等级。
本发明提出基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法。该方法基于多属性群决策方法对用户异常用电与欠费风险进行评估，首先确定最优先级指标和次优先级指标体系，并确定决策矩阵；其次采用熵权法确定指标权重，灰色关联度与极大熵准则确定专家权重，指标权重与专家赋权结合再与最优先级指标权重结合得到综合权重；再次采用模糊综合评价模型对客户进行评估；最后按最大隶属度进行排序，给出用户的评估结果。该评估方法针对用户异常用电及欠费风险进行评估，对高危用户进行更严格的警示与监控，增大了电费正常回收的可能性，能有效降低供电企业电费难回收的风险。
附图说明
图1是本发明的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，包括如下步骤：
步骤1：根据客户数据建立客户集，并确定最优先级指标；获取用户异常用电与缴费行为数据，建立次优先级评价指标体系U，所述步骤1包括：
步骤1.1、根据客户数据建立客户集X＝{X1,X2,X3,…,Xn}；
步骤1.2、客户的重要程度对于异常用电和欠费风险是最为重要的指标，将客户重要程度U0这一指标定为评估中的最优先级指标，权重为ω0；根据客户用电量和电费的多少，将客户分为大客户、中客户和小客户三类，后续步骤中的所有指标都建立在客户重要程度这一最优先级指标上；
步骤1.3、根据用户异常用电与欠费行为数据提取评估因素，异常用电因素包括：1)事件异常，2)参数异常；用户欠费风险因素包括：1)正常缴费情况，2)欠费情况，3)非法用电情况；
步骤1.4、根据异常用电因素和欠费风险因素细分次优先级评价指标，得到含有m个评价指标的次优先级评价指标体系U。
具体实施时，用户异常用电共有14项指标，各指标的含义和计算方法如下：
(1)电量清零U11
当电能表执行电量清零命令后应记录电表清零事件。
(2)电能表开盖U12
计量表数据中开盖次数发生变化，即判定为计量表开盖事件发生。
(3)电能表掉电U13
三相电能表供电电压均低于电能表临界电压，且三相负荷电流均不大于5％额定电流，称为电能表掉电。
(4)电能表停走U14
电量增量大于设定值而电表电量读数仍不发生变化，即判定为停电事件发生。
(5)恒定磁场干扰U15
三相电能表监测到外部有100mT强度以上的恒定磁场，且持续时间大于5s，记录为恒定磁场干扰事件。
(6)需量清零U16
需量是指规定时间内的平均功率，当电能表执行需量清零命令后记录需量清零事件。
(7)电能表时间超差U17
该电能表时间，如与终端时钟偏差±5分钟，则为电能表时间超差事件。
(8)电能表倒走U18
三相电能表电量读数减少，称为电能表倒走。
(9)电能表失流U19
在三相供电系统中，三相中至少有一相负荷电流大于失流事件电流触发下限，某相电压大于设定的失流事件电压触发下限，同时该相电流小于设定的失流事件电流触发上限，且持续时间大于设定的失流事件判定延时时间，称为该相失流，计量表数据中有新增的失流记录，判定为计量失流事件发生。
(10)电能表失压U110
在三相供电系统中，某相电流大于设定的失压事件电压触发下限，同时该相电压低于设定的失压事件电压触发上限，且持续时间大于设定的失压事件判定延时时间，称为该相失压，计量表数据中有新增的失压记录，判定为计量失压事件发生。
(11)三相电压不平衡U111
当三相电压中的任一项大于电能表的临界电压，电压不平衡率大于设定的电压不平衡率限值，且持续时间大于设定的电压不平衡率判定延时时间，称为电压不平衡，计量表数据中的电压不平衡累计次数或者时间发生变化，判定为有新增的电压不平衡事件发生。
(12)三相电流不平衡U112
当三相电流中的任一项电流大于5％额定电流，电流不平衡率大于设定的电流不平衡率限值，且持续时间大于设定的电流不平衡判定延时时间，称为电流不平衡，计量表数据中的电流不平衡累计次数或者时间发生变化，判定为有新增的电流不平衡事件发生。
(13)有功功率反向U113
在三相供电系统中，当任意一相有功功率方向为反向，同时该相有功功率大于设定的有功功率反向事件有功功率触发下限，且持续时间大于设定的有功功率反向事件判定延时时间，则触发有功功率反向事件。
(14)相序异常U114
在三相供电系统中，三相电压均大于电能表的临界电压(60％参比电压)，三相电压逆相序，(三相电流均大于5％额定(基本)电流)，且持续时间大于60s，记录为相序异常事件，计量表数据中电压总逆相序时间累计值发生变化，判定为相序异常事件发生。
欠费风险用电共有7项指标，各指标的含义和计算方法如下:
(1)收费类型U21
收费类型包含：1)收取预收，2)收取电费(包括违约金)及预收，3)收取电费(包括违约金)，分别从高到低地反映了客户预缴费程度。
(2)电联用户情况U22
电联用户情况指供电企业通过电话或短信等方式联系客户时客户的反馈，根据客户的配合情况可以分为以下四种情况：1)完全配合，2)一般配合，3)不太配合，4)完全不配合，分别从高到低地反映了客户的配合程度，该指标值越高，说明客户的缴费意愿可能会更高。
(3)累计欠费率U23
累计欠费率等于历史欠费总次数与应缴电费总次数的比值，该指标从客户欠费次数考虑，反映客户缴纳电费意愿的强弱，比率越小则缴费意愿越强烈，不欠费则该指标为零。
(4)本月欠费率U24
本月欠费率等于本月所欠电费与本月应收电费的比值，该指标表示本月欠费的情况，指标值越高，其得分越低，若不欠费则该指标为零。
(5)欠款缴纳时间U25
欠款缴纳时间指自欠费当日起，到客户缴纳全部所欠电费总计的天数，若不欠费则该指标为零。
(6)累计非法用电次数U26
该指标度量客户累计非法用电次数，根据有无非法用电行为进行判定，指标主要包括违约用电，窃电等方面，指标值越高，其得分就越低，若无非法用电则该指标为零。
(7)非法用电严重程度U27
该指标度量客户非法用电的情况，通常窃电比违约用电更严重，若无非法用电则该指标为零。
表1 异常用电指标明细表
Figure BDA0002101683380000061
Figure BDA0002101683380000071
表2 欠费风险指标明细表
Figure BDA0002101683380000072
Figure BDA0002101683380000081
步骤2、根据次优先级评价指标体系，确定评语集与专家给出的决策矩阵，对决策矩阵规范化处理，得到规范化决策矩阵，所述步骤2包括：
步骤2.1、针对客户集X，给定评语集V＝{V1,V2,V3,V4,V5}＝{无风险，较小风险，一般风险，较大风险，严重风险}，表示对客户异常用电和欠费风险的评估结果；
步骤2.2、由次优先级评价指标体系U得到第t(t∈k)个专家dt对客户的决策矩阵Ct′如下：
Figure BDA0002101683380000082
其中，c′ij表示专家对第i个客户的第j项次优先级评价指标的评价值，n表示待评价客户的总数，m为次优先级评价指标总数，k为专家群中专家总数；
步骤2.3、根据指标数值越小越好与指标数值越大越好将次优先级评价指标体系中所有指标分为成本型指标和效益型指标；
成本型指标按照如下公式进行规范化处理：
Figure BDA0002101683380000083
效益型指标按照如下公式进行规范化处理：
Figure BDA0002101683380000096
经过上述公式处理后得到如下规范化决策矩阵Ct；
Figure BDA0002101683380000091
其中，cij表示专家对第i个客户的第j项次优先级评价指标的规范化评价值。
步骤3、根据规范化决策矩阵用熵权法确定次优先级评价指标体系中各评价指标的指标权重，所述步骤3包括：
步骤3.1、根据下式计算规范化决策矩阵Ct的次优先级评价指标的熵：
Figure BDA0002101683380000092
其中，h＝1/lnn，
Figure BDA0002101683380000093
当fij＝0，fij ln fij＝0；
步骤3.2、由下式计算次优先级评价指标对应的指标权重：
Figure BDA0002101683380000094
进而得到指标权重集Ω＝{ω1,ω2,ω3,…,ωn}。
步骤4、采用灰色关联度与熵最大化原理确定专家权重，即根据专家意见一致性原则，用指标权重对客户进行集结得到每个客户的综合评价均值，以此作为参考序列，将各专家对各客户的综合评价值作为被比较序列，求灰色关联度，进而求得专家权重，所述步骤4包括：
步骤4.1、首先用指标权重ωj对客户进行集结求第t个专家dt对每个客户的综合评价值
Figure BDA0002101683380000095
其中
Figure BDA0002101683380000101
是第t个专家评价下第j项次优先级评价指标的指标权重，
Figure BDA0002101683380000102
是第t个专家对第i个客户的第j项次优先级评价指标的规范化评价值；
步骤4.2、根据下式计算专家群体对每个客户的综合评价均值：
Figure BDA0002101683380000103
其中，k为专家群中专家总数；
步骤4.3、以每个客户的综合评价均值
Figure BDA0002101683380000104
作为参考序列，将各专家对每个客户的综合评价值
Figure BDA0002101683380000105
作为被比较序列，根据灰色关联系数公式求各专家意见与群体意见在每个客户的灰色关联系数
Figure BDA0002101683380000106
其中，ρ为分辨系数0＜ρ＜1；
步骤4.4、根据下式计算各专家与专家群体的意见的关联度：
Figure BDA0002101683380000107
步骤4.5、为了保证一致性，设定约束目标
Figure BDA0002101683380000108
其中λt为专家权重，在这约束下使熵最大，即令专家权重的丰富程度达到最大值，依照熵最大化原理建立规划模型：
Figure BDA0002101683380000109
根据规划模型求解出专家权重λt，其中μ＝0.5，
Figure BDA00021016833800001010
k为专家群中专家总数。
步骤5、将指标权重与专家权重结合，再考虑最优先级指标客户重要程度的权重求出综合权重，所述步骤5包括：
步骤5.1、设定求统一权重的函数g＝G(ω,λ)，得到统一权重G＝{g1,g2,g3,…,gj}，统一权重结合指标权重与专家权重，考虑2种权重在统一权重中的主次问题，反映各项次优先级评价指标在评估中的地位，具体的函数表达式为：
Figure BDA0002101683380000111
其中，s是专家权重对于指标权重的相对有效性系数，取值范围设定为0.3＜s＜3；若s＝1，表示专家权重与指标权重以相同的程度参与进统一权重之中。
步骤5.2、根据客户重要程度，统一权重G乘以相应的客户重要程度权重ω0，得到每个客户的综合权重A＝ω0G＝{a1,a2,a3,…,aj}。
步骤6、进行模糊综合评价，先求隶属度函数得到模糊评价矩阵R，再经模糊变换和归一化处理后获得归一化的综合模糊评价矩阵，所述步骤6包括：
步骤6.1、选择三角形和半梯形组合构造各次优先级评价指标关于评价等级的隶属度函数rij(vy),y＝1,2,3,4,5，计算次优先级评价指标的规范化评价值cij在评语集V＝{V1,V2,V3,V4,V5}上的模糊评价矩阵，下式为隶属度函数的计算方法；
Figure BDA0002101683380000112
Figure BDA0002101683380000113
Figure BDA0002101683380000114
Figure BDA0002101683380000121
Figure BDA0002101683380000122
步骤6.2、对每个客户i求得第j个次优先级评价指标的隶属度rij，最终得到如下模糊评价矩阵；
Figure BDA0002101683380000123
步骤6.3、采用模糊算子
Figure BDA0002101683380000124
模型，进行模糊运算
Figure BDA0002101683380000125
得到综合模糊评价矩阵Bi＝[bi1,bi2,bi3,bi4,bi5]，其中：
Figure BDA0002101683380000126
其中，aj(j∈m)是综合权重，rij(vy),y＝1,2,3,4,5是第i个客户的第j个次优先级评价指标的隶属度；
步骤6.4、根据下式对综合模糊评价矩阵Bi进行归一化处理：
Figure BDA0002101683380000127
进而，获得归一化的综合模糊评价矩阵
Figure BDA0002101683380000128
步骤7、按照模糊综合评价的最大隶属度原则进行排序，选取归一化的综合模糊评价矩阵的最大隶属度所对应的等级作为该客户的最终评价等级。
本发明评估方法针对用户异常用电及欠费风险进行评估，对高危用户进行更严格的警示与监控，增大了电费正常回收的可能性，能有效降低供电企业电费难回收的风险。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明的思想，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：根据客户数据建立客户集，并确定最优先级指标；获取用户异常用电与缴费行为数据，建立次优先级评价指标体系；
步骤2、根据次优先级评价指标体系，确定评语集与专家给出的决策矩阵，对决策矩阵规范化处理，得到规范化决策矩阵；
步骤3、根据规范化决策矩阵用熵权法确定次优先级评价指标体系中各评价指标的指标权重；
步骤4、根据专家意见一致性原则，用指标权重对客户进行集结得到每个客户的综合评价均值，以此作为参考序列，将各专家对各客户的综合评价值作为被比较序列，求灰色关联度，进而求得专家权重；
步骤5、将指标权重与专家权重结合，再考虑最优先级指标的权重求出综合权重；
步骤6、进行模糊综合评价，先求隶属度函数得到模糊评价矩阵，再经模糊变换和归一化处理后获得归一化的综合模糊评价矩阵；
步骤7、按照模糊综合评价的最大隶属度原则进行排序，选取归一化的综合模糊评价矩阵的最大隶属度所对应的等级作为该客户的最终评价等级；
所述步骤2包括：
步骤2.1、针对客户集X，给定评语集V＝{V1,V2,V3,V4,V5}＝{无风险，较小风险，一般风险，较大风险，严重风险}，表示对客户异常用电和欠费风险的评估结果；
步骤2.2、由次优先级评价指标体系得到第t,t∈k个专家dt对客户的决策矩阵Ct′如下：
Figure FDA0003984427600000021
其中，c′ij表示专家对第i个客户的第j项次优先级评价指标的评价值，n表示待评价客户的总数，m为次优先级评价指标总数，k为专家群中专家总数；
步骤2.3、根据指标数值越小越好与指标数值越大越好将次优先级评价指标体系中所有指标分为成本型指标和效益型指标；
成本型指标按照如下公式进行规范化处理：
Figure FDA0003984427600000022
效益型指标按照如下公式进行规范化处理：
Figure FDA0003984427600000023
经过上述公式处理后得到如下规范化决策矩阵Ct；
Figure FDA0003984427600000024
其中，cij表示专家对第i个客户的第j项次优先级评价指标的规范化评价值；
所述步骤3包括：
步骤3.1、根据下式计算规范化决策矩阵Ct的次优先级评价指标的熵：
Figure FDA0003984427600000025
其中，h＝1/lnn，
Figure FDA0003984427600000026
当fij＝0，fijlnfij＝0；
步骤3.2、由下式计算次优先级评价指标对应的指标权重：
Figure FDA0003984427600000031
进而得到指标权重集Ω＝{ω1,ω2,ω3,…,ωn}；
所述步骤4包括：
步骤4.1、首先用指标权重ωj对客户进行集结求第t个专家dt对每个客户的综合评价值
Figure FDA0003984427600000032
其中
Figure FDA0003984427600000033
是第t个专家评价下第j项次优先级评价指标的指标权重，
Figure FDA0003984427600000034
是第t个专家对第i个客户的第j项次优先级评价指标的规范化评价值；
步骤4.2、根据下式计算专家群体对每个客户的综合评价均值：
Figure FDA0003984427600000035
其中，k为专家群中专家总数；
步骤4.3、以每个客户的综合评价均值
Figure FDA0003984427600000036
作为参考序列，将各专家对每个客户的综合评价值
Figure FDA0003984427600000037
作为被比较序列，根据灰色关联系数公式求各专家意见与群体意见在每个客户的灰色关联系数
Figure FDA0003984427600000038
其中，ρ为分辨系数0＜ρ＜1；
步骤4.4、根据下式计算各专家与专家群体的意见的关联度：
Figure FDA0003984427600000039
其中，m为次优先级评价指标总数；
步骤4.5、为了保证一致性，设定约束目标
Figure FDA00039844276000000310
其中λt为专家权重，在这约束下使熵最大，即令专家权重的丰富程度达到最大值，依照熵最大化原理建立规划模型：
Figure FDA0003984427600000041
根据规划模型求解出专家权重λt，其中μ＝0.5，
Figure FDA0003984427600000042
k为专家群中专家总数；
所述步骤5包括：
步骤5.1、设定求统一权重的函数g＝G(ω,λ)，得到统一权重G＝{g1,g2,g3,…,gj}，统一权重结合指标权重与专家权重，考虑2种权重在统一权重中的主次问题，反映各项次优先级评价指标在评估中的地位，具体的函数表达式为：
Figure FDA0003984427600000043
其中，s是专家权重对于指标权重的相对有效性系数，取值范围设定为0.3＜s＜3；若s＝1，表示专家权重与指标权重以相同的程度参与进统一权重之中；
步骤5.2、根据客户重要程度，统一权重G乘以相应的客户重要程度权重ω0，得到每个客户的综合权重A＝ω0G＝{a1,a2,a3,…,aj}。
2.如权利要求1所述的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1、根据客户数据建立客户集X＝{X1,X2,X3,…,Xn}；
步骤1.2、将客户重要程度U0这一指标定为评估中的最优先级指标，根据客户用电量和电费的多少，将客户分为大客户、中客户和小客户三类，权重为ω0；
步骤1.3、根据用户异常用电与欠费行为数据提取评估因素，异常用电因素包括：1)事件异常，2)参数异常；用户欠费风险因素包括：1)正常缴费情况，2)欠费情况，3)非法用电情况；
步骤1.4、根据异常用电因素和欠费风险因素细分次优先级评价指标，得到含有m个评价指标的次优先级评价指标体系U。
3.如权利要求1所述的基于多属性群决策的用户异常用电及欠费风险评估方法，其特征在于，所述步骤6包括：
步骤6.1、选择三角形和半梯形组合构造各次优先级评价指标关于评价等级的隶属度函数rij(vy),y＝1,2,3,4,5，计算次优先级评价指标的规范化的评价值cij在评语集V＝{V1,V2,V3,V4,V5}上的模糊评价矩阵，下式为隶属度函数的计算方法；
Figure FDA0003984427600000051
Figure FDA0003984427600000052
Figure FDA0003984427600000053
Figure FDA0003984427600000054
Figure FDA0003984427600000055
步骤6.2、对每个客户i求得第j个次优先级评价指标的隶属度rij，最终得到如下模糊评价矩阵；
Figure FDA0003984427600000056
步骤6.3、采用模糊算子
Figure FDA0003984427600000057
模型，进行模糊运算Bi＝AοR，得到综合模糊评价矩阵Bi＝[bi1,bi2,bi3,bi4,bi5]，其中：
Figure FDA0003984427600000061
其中，aj,j∈m是综合权重，rij(vy),y＝1,2,3,4,5是第i个客户的第j个次优先级评价指标的隶属度；
步骤6.4、根据下式对综合模糊评价矩阵Bi进行归一化处理：
Figure FDA0003984427600000062
进而，获得归一化的综合模糊评价矩阵
Figure FDA0003984427600000063
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