CN114663219B - 一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法及系统，该方法包括：获得待进行征信评估的能源互联主体集合，其中，能源互联主体集合内包括多个通过能源互联连接的能源交易主体；采集获取多个能源交易主体的多维度信用评估指标，获得多个信用特征集合；基于多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估信用评估模型的稳定性，直到稳定性满足预设条件；将多个信用特征集合分别输入信用评估模型，得到多个信用评估结果；根据多维度信用评估指标对能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到第一权重分配结果；采用第一权重分配结果分别对多个信用评估结果进行调整，获得能源互联主体集合的征信评估结果。

Description

一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法及系统

技术领域

本发明涉及能源互联技术领域，具体涉及一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法及系统。

背景技术

能源互联是能源技术和互联网技术结合的新型技术，其基于互联网技术将能源市场中的各能源连接，使能源在宽广范围内高效智能地进行生产、配送、存储、负荷调整、支持等功能。

能源互联需要互联的主体之间保证诚实信用，避免出现能源风险。现有技术中主要通过合同、主观承诺等信任等方式保证各主体之间的信用。

现有技术中能源互联内的各主体之间的信用评价方式较为主观，无法较为客观准确地评价主体信用，存在着能源互联系统内可能出现信用风险的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法及系统，用于针对解决现有技术中能源互联系统内信用评价方式不够准确，可能出现信用风险的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法及系统。

本申请的第一个方面，提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法，所述方法应用于一基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，所述方法包括：获得待进行征信评估的能源互联主体集合，其中，所述能源互联主体集合内包括多个通过能源互联连接的能源交易主体；采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标，获得多个信用特征集合；基于所述多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估所述信用评估模型的稳定性，直到所述稳定性满足预设条件；将所述多个信用特征集合分别输入所述信用评估模型，得到多个信用评估结果；根据所述多维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到第一权重分配结果；采用所述第一权重分配结果分别对所述多个信用评估结果进行调整，获得所述能源互联主体集合的征信评估结果。

本申请的第二个方面，提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，所述系统包括：第一获得单元，用于获得待进行征信评估的能源互联主体集合，其中，所述能源互联主体集合内包括多个通过能源互联连接的能源交易主体；第二获得单元，用于采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标，获得多个信用特征集合；第一构建单元，用于基于所述多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估所述信用评估模型的稳定性，直到所述稳定性满足预设条件；第一处理单元，用于将所述多个信用特征集合分别输入所述信用评估模型，得到多个信用评估结果；第二处理单元，用于根据所述多维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到第一权重分配结果；第三处理单元，用于采用所述第一权重分配结果分别对所述多个信用评估结果进行调整，获得所述能源互联主体集合的征信评估结果。

本申请的第三个方面，提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如第一方面所述方法的步骤。

本申请的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的技术方案通过获取当前需要进行征信信用评估的能源互联主体集合内的各个能源交易主体，采集各个能源交易主体的多维度信用评估指标的信息，并基于多维度信用评估指标评估构建获得能源互联主体信用评估模型，在构建完成后评价模型的稳定性，保证模型稳定性良好，然后采用该能源互联主体信用评估模型进行各能源交易主体多维度信用评估指标信息的征信评估，得到多个主体的评估结果，进一步维度信用评估指标对根据各个能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到权重分配结果，采用该权重分配结果对多个评估结果进行调整，得到最终的征信评估结果。本申请实施例基于大数据采集能源交易主体的多维度信用评估指标信息，并基于机器学习构建信用评估模型，能够准确高效地评估各能源交易主体的信用等级，并通过评估模型的稳定性，能够避免信用评估模型出现过拟合、不稳定等问题，提升评估模型的稳定性和准确率，还通过根据各维度信用评估指标对主体信用的影响程度进行权重分配，并采用权重分配结果对模型评估结果进行调整，能够进一步提升信用评估的准确性，避免影响程度较低的信用评估指标影响信用评估的准确性，本申请实施例通过结合大数据、机器学习等多种方法，进行能源互联主体的信用评估，达到了准确、高效率、应用范围广泛进行信用评估的技术效果，降低了能源互联内出现信用风险的可能，且不会受地域、产业等信息壁垒的限制，并降低了信用分析的人工成本。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请提供的一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法流程示意图；

图2为本申请提供的一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法中获得信用评估模型的流程示意图；

图3为本申请提供的一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法中获得第一权重分配结果的流程示意图；

图4为本申请提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估系统结构示意图；

图5为本申请示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第一构建单元13，第一处理单元14，第二处理单元15，第三处理单元16，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。

具体实施方式

本申请通过提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法及系统，用于针对解决现有技术中能源互联系统内信用评价方式不够准确，可能出现信用风险的技术问题。

申请概述

互联网技术的飞速发展为诸多传统行业进行赋能，使得传统行业的生产、销售、管理等更为高效和便捷。其中，能源互联就是与互联网结合的传统行业之一。能源互联是能源技术和互联网技术结合的新型技术，其基于互联网技术将能源市场中的各能源连接，使得发电、用电负荷、能源存储各方通过互联网技术紧密耦合，使能源在宽广范围内高效智能地进行生产、配送、存储、负荷调整、支持等功能。

能源互联需要互联的主体之间保证诚实信用，避免出现能源风险。现有技术中主要通过合同、主观承诺等信任等方式保证各主体之间的信用。

现有技术中能源互联内的各主体之间的信用评价方式较为主观，无法较为客观准确地评价主体信用，存在着能源互联系统内可能出现信用风险的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供的技术方案通过获取当前需要进行征信信用评估的能源互联主体集合内的各个能源交易主体，采集各个能源交易主体的多维度信用评估指标的信息，并基于多维度信用评估指标评估构建获得能源互联主体信用评估模型，在构建完成后评价模型的稳定性，保证模型稳定性良好，然后采用该能源互联主体信用评估模型进行各能源交易主体多维度信用评估指标信息的征信评估，得到多个主体的评估结果，进一步维度信用评估指标对根据各个能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到权重分配结果，采用该权重分配结果对多个评估结果进行调整，得到最终的征信评估结果。

在介绍了本申请基本原理后，下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法，所述方法应用于一基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，所述方法包括：

S100：获得待进行征信评估的能源互联主体集合，其中，所述能源互联主体集合内包括多个通过能源互联连接的能源交易主体；

本申请实施例中，上述的主体征信评估系统内包括存储器、处理器等，存储器内存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于执行本申请实施例所提供的方法。且，该系统还包括通信接口，与大数据互联，可基于大数据采集获得指定能源互联主体的多维度征信信息，本申请实时例中关于信息的采集均遵守相关的国家法律法规。

上述的待进行征信评估的能源互联主体集合即为需要采用本申请实施例所提供方法进行信用评估的能源互联主体集合。该能源互联主体集合可为现有技术中任意地域或产业中，基于能源互联技术连接得到的能源互联主体集合。

该能源互联主体集合内包括多个能源交易主体，各个能源交易主体之间通过能源互联连接，并进行能源的使用、配送、存储、负荷调节等运营交易活动，保证能源互联主体集合内能源交易和供电的有序进行。

示例性地，该能源互联主体集合内包括用电方、发电方、能源存储方、可调节负荷方等多个能源交易主体，该用电方包括例如工厂、商场、写字楼、小区等，该发电方包括发电厂、光伏、太阳能、水电站等，能源存储方包括例如电化学储能、水蓄能等储能企业，可调节负荷方包括例如充电桩等可调节的用电方。

S200：采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标，获得多个信用特征集合；

本申请实施例中，可选的，主体征信评估系统通过通信接口与大数据互联，基于大数据采集获得多个能源交易主体的多维度信用评估指标。

其中，多维度信用评估指标包括多种能够用于评估主体信用的评估指标信息，示例性地，该多维度信用评估指标包括：各能源交易主体的经营关系信息、经营规模信息和经营信用信息，但不限于此。

可选的，该经营关系信息包括能源交易主体与其他能源交易主体之间的交易关系，示例性地，可包括具有交易合作关系的其他主体的数量，交易合作的时间跨度，交易规模等。

该经营规模信息可包括能源交易主体进行能源互联的规模信息，例如用电规模、发电规模、电能存储规模等信息。该经营信用信息可包括能源交易主体在此前经营活动中的信用信息，例如贷款、交易、是否被起诉等信息。

上述的经营关系信息、经营规模信息和经营信用信息均可基于大数据采集获得，并可一定程度上反映能源交易主体在能源交易活动中的信用程度。

本申请实施例中，通过对上述多个能源交易主体进行多维度信用评估指标内信息的采集，获得多个信用特征集合，分别采用该多个信用特征集合进行多个能源交易主体当前信用的评估。

S300：基于所述多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估所述信用评估模型的稳定性，直到所述稳定性满足预设条件；

基于上述的多维度信用评估指标，构建能源互联主体信用评估模型，采用该信用评估模型进行各能源交易主体信用的自动智能化评估。

具体地，本申请实施例中，上述信用评估模型的构建结合机器学习中的集成学习进行。示例性地，分别基于各个维度信用评估指标构建信用评估的子模型，其中，各个子模型可根据各个能源交易主体在对应维度信用评估指标内的水平，进行信用评估。并在构建完成后合并各子模型，得到信用评估模型，信用评估模型可结合多个子模型中的评估结果，得到最终的信用评估结果。其中，多个子模型可认为为准确率较低、性能较差的模型，通过合并多个子模型，获得准确率较高、性能较好的信用评估模型。

在构建完成信用评估模型，由于构建模型所采用数据可能具有特殊性，或者在构建的具体过程中具有特殊性，可能会导致获得的模型只对构建采用数据具有较高的准确性，出现过拟合及不准确的情况。以及，又或者出现由于能源互联业务出现较小变动，模型的准确率就大幅降低的情况，因此，需要对获得的模型进行稳定性的评估。

本申请实施例中，通过信用评估模型可评估分析能源交易主体信用的优劣程度，进而通过获得构建模型所采用数据对应评估结果内各主体的信用优劣程度分布，以及验证模型数据对应评估结果内各主体的信用优劣程度分布，分析模型的稳定性，并判断模型的稳定性是否满足预设条件，在不满足时对模型进行调整甚至重建，在满足时对模型进行投入使用。

S400：将所述多个信用特征集合分别输入所述信用评估模型，得到多个信用评估结果；

本申请实施例中，基于前述内容中采集获得的多个能源交易主体的多个信用特征集合，进行当前各能源交易主体的信用评估。获得多个信用评估结果。

该多个信用评估结果内，基于信用评估模型内的多个子模型，根据各个主体的信用特征集合内各维度的信用评估指标信息，评估获得多个子模型的评估结果，作为各个能源交易主体的初步信用评估结果。

S500：根据所述多维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到第一权重分配结果；

具体地，在多维度信用评估指标内，不同维度的信用评估指标对于评估主体信用的影响程度不同，因此，不同维度信用指标对应子模型的信用评估结果对于能源交易主体最终的信用评估结果的影响程度也不同。

示例性地，在上述的多维度信用评估指标内，经营信用信息对于能源交易主体信用评估的影响程度大于经营规模信息对于能源交易主体信用评估的影响程度。因此，基于经营信用信息构建获得的子模型的信用评估结果对于最终信用评估结果的影响程度更大。

因此，需要根据不同维度信用评估指标对于能源交易主体信用评估的影响程度进行适应性的信用评估。

本申请实施例中，按照多维度信用评估指标内不同维度信用评估指标对能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配。具体权重分配的过程中，示例性地，可根据现实的能源互联业务，采用AHP层级法等方法进行权重分配，分配各维度信用评估指标的权重值，该权重值即可反映该维度信用评估指标对能源交易主体信用的影响程度，如此分配获得第一权重分配结果。

S600：采用所述第一权重分配结果分别对所述多个信用评估结果进行调整，获得所述能源互联主体集合的征信评估结果。

本申请实施例中，基于前述的内容中信用评估模型对于多个能源交易主体的多个信用评估结果，每个信用评估结果内包括信用评估模型内多个子模型的初步评估结果，每个子模型与上述多维度信用评估指标中的一个维度的信用评估指标对应。进一步结合上述的第一权重分配结果，其中包括每个维度信用评估指标的权重值，且根据每个维度信用评估指标对评估能源交易主体信用影响程度进行分配获得。采用该第一权重分配结果分别对多个信用评估结果内子模型的初步评估结果进行调整，具体调整的过程为加权调整，得到最终能源互联主体集合内各个主体的征信评估结果。

示例性地，在具体调整的过程中，若某一主体的信用评估结果内各子模型输出的初步评估结果中，该主体的经营信用信息内的信用较好，经营信用信息信用评估指标对应的子模型输出的初步评估结果较佳，且该经营信用信息信用评估指标在第一权重分配结果中的权重值较大，则进一步调整提升该经营信用信息信用评估指标对应初步评估结果在最终征信评估结果中的比例，使得该主体最终的征信评估结果更佳。

本申请实施例基于大数据采集能源交易主体的多维度信用评估指标信息，并基于机器学习构建信用评估模型，能够准确高效地评估各能源交易主体的信用等级，并通过评估模型的稳定性，能够避免信用评估模型出现过拟合、不稳定等问题，提升评估模型的稳定性和准确率，还通过根据各维度信用评估指标对主体信用评估的影响程度进行权重分配，并采用权重分配结果对模型评估结果进行调整，能够进一步提升信用评估的准确性，避免影响程度较低的信用评估指标影响信用评估的准确性，本申请实施例通过结合大数据、机器学习等多种方法，进行能源互联主体的信用评估，达到了准确、高效率、应用范围广泛进行信用评估的技术效果，降低了能源互联内出现信用风险的可能，且不会受地域、产业等信息壁垒的限制，并降低了信用分析的人工成本。

本申请实施例提供的方法中的步骤S200包括：

S210：基于所述能源互联主体集合，根据能源互联交易关系，获得多个所述能源交易主体；

S220：基于大数据，分别采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标信息；

S230：对采集获得的多个所述多维度信用评估指标信息进行分类，获得多个经营关系信息集合、多个经营规模信息集合和多个经营信用信息集合；

S240：按照多个所述能源交易主体，将所述多个经营关系信息集合、多个经营规模信息集合和多个经营信用信息集合合并，得到所述多个信用特征集合。

具体而言，基于前述的待进行征信评估的能源互联主体集合，根据该能源互联主体集合内能源互联交易的关系，获得多个进行能源交易的能源交易主体。

进一步地，基于大数据，分别采集获取多个所述能源交易主体的多维度的信用评估指标信息，示例性地，该多维度的信用评估指标信息具体包括：经营关系信息、经营规模信息和经营信用信息。

可选的，按照该经营关系信息、经营规模信息和经营信用信息的类别，对采集获得的多个多维度信用评估指标信息进行分类，分别得到多个经营关系信息集合、多个经营规模信息集合和多个经营信用信息集合。其中，每个能源交易主体对应一经营关系信息集合、经营规模信息集合和经营信用信息集合。

进一步地，根据多个能源交易主体，根据采集过程中信息和主体的对应关系，将每个能源交易主体对应的经营关系信息集合、经营规模信息集合和经营信用信息集合进行合并，获得每个能源交易主体的信用特征集合，进而作为评估能源交易主体信用的基础。

本申请实施例通过基于大数据采集各能源交易主体的多维度信用评估指标信息，结合大数据技术能够获得更为全面的评估数据，避免人工主观分析信用时的信息不全面、分析不充分的问题出现，进而提升能源互联内主体信用评估的准确性。

如图2所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S300包括：

S310：基于大数据，采集获取此前多个能源交易主体的历史多维度信用评估指标，得到多个历史信用特征集合；

S320：对所述多个历史信用特征集合按照预设划分规则进行划分，获得构建样本和测试样本；

S330：采用所述构建样本构建所述信用评估模型；

S340：采用所述测试样本测试所述信用评估模型的稳定性，若所述信用评估模型的稳定性不满足所述预设条件，则对所述信用评估模型进行调整，以及，若所述信用评估模型的稳定性满足所述预设条件，则获得所述信用评估模型。

本申请实施例中，基于上述的多维度信用评估指标，采用机器学习中的集成学习，构建能源互联主体信用评估模型。

具体首先采集获得用于构建信用评估模型的数据，采用当前的能源互联主体集合内多个能源交易主体此前的历史多维度信用评估指标信息，得到多个历史信用特征集合。示例性地，采集的过程可基于大数据进行采集，或基于能源互联交易历史记录日志进行获取。

可选的，也可采集其他能源互联主体集合内多个能源交易主体此前的历史多维度信用评估指标信息，但需要保证其他能源互联主体集合内的信用评估指标种类以及相关评估标准与当前能源互联主体集合内相同。

可选的，在采集获得历史信用特征集合的过程中，需要保证当前的征信评估标准与历史信用特征集合内的征信评估标准相同或相近，保证基于多个历史信用特征集合构建的信用评估模型能够适用于当前。

对上述的多个历史信用特征集合按照预设划分规则进行划分，获得构建样本和测试样本，其中，构建样本用于信用评估模型的构建，测试样本用于模型稳定性的测试。示例性地，上述的预设划分规则可按照7:3的方式进行划分。

本申请实施例提供的方法中的步骤S330包括：

S331：有放回地从所述构建样本内随机选择M组同一维度的信用特征数据，作为第一构建数据集合；

S332：采用所述第一构建数据集合，构建第一信用评估树模型的多级决策节点，得到所述第一信用评估树模型；

S333：再次有放回地从所述构建样本内随机选择M组同一维度的信用特征数据，作为第二构建数据集合；

S334：采用所述第二构建数据集合，构建第二信用评估树模型的多级决策节点，得到所述第二信用评估树模型；

S335：继续构建信用评估树模型，直到构建获得预设数量的信用评估树模型；

S336：合并全部所述信用评估树模型，得到所述信用评估模型。

本申请实施例中，根据上述的构建样本，该构建样本内包括多组历史信用特征集合，进而包括多组历史经营关系信息集合、历史经营规模信息集合和经营信用信息集合。

从构建样本中随机且有放回地选择M组同一维度的信用特征数据，例如可选择M组历史经营关系信息集合，作为第一构建数据集合。其中，M为正整数，且M小于构建样本内历史信用特征集合的数量，即不会选择某一维度信用评估指标内全部的数据。

采用该第一构建数据集合，基于决策树的原理，构建第一信用评估树模型，构建的过程中依次构建第一信用评估树模型的多级决策节点，该多级决策节点均为二分类节点，可对输入的主体的某一维度的信用评估指标信息进行多级分类，最终得到该维度信用评估指标信息的信用评估结果。

示例性地，在构建获得的多级决策节点中的其中一级决策节点中，根据输入的信用评估指标信息，若该信用评估指标信息大于该决策节点中的分类阈值，则可分类至信用较好的一类继续进行决策分析或得到结果，若小于该分类阈值，则可分类至信用较差的一类继续进行决策分析或得到结果，模型输出的信用评估结果可基于监督学习和实际业务进行设置调整，以根据信用评估指标信息分析获得准确的评估结果。

在构建完成第一信用评估树模型，继续从构建样本内随机且有放回地选择M组同一维度的信用特征数据，作为第二构建数据集合。可选的，第二构建数据集合内的信用评估指标维度可与第一构建数据集合内相同，也可不同，若相同，第二构建数据集合和第一构建数据集合内的数据不尽相同，完全相同的概率较小。

综合而言，每一维度的信用评估指标均需多次有放回地随机选择M组不尽相同的信用特征数据，构建多个树模型。

和第一信用评估树模型的构建过程相同的，采用该第二构建数据集合构建获得第二信用评估树模型。

继续重复上述步骤，构建信用评估树模型，直到在每个维度的信用评估指标内构建获得预设数量的信用评估树模型，树模型的数量可根据历史信用特征集合的数量以及实际业务需求进行设置。

基于每个维度信用评估指标构建的多个树模型，进行合并可得到该维度信用评估指标的次级总模型，再将三个维度信用评估指标的次级总模型进行合并，得到上述的信用评估模型。

在每个树模型中，由于每个树模型的训练数据均不尽相同，因此，每个树模型的分析结果均是存在一定偏颇的，可认为为效果较差的模型，但结合多个树模型的分析结果，选取出现频率最高的信用评估结果作为最后的评估结果，能够避免噪音数据的影响，使少数效果较差的模型的输出结果在结合的过程中被放弃，并选取出较为准确的分析结果，因此最终能够合并获得效果较好的信用评估模型。

在构建获得信用评估模型，由于该信用评估模型需要评估能源交易主体的信用，进行能源互联交易风险的管控，因此，需要评估信用评估模型的稳定性，判断其是否能够投入使用。

本申请实施例提供的方法中的步骤S340包括：

S341：将所述构建样本输入所述信用评估模型，得到第一输出结果；

S342：根据所述第一输出结果，获得所述构建样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第一信用评估结果集合；

S343：按照不同的信用评估结果等级，对所述第一信用评估结果集合进行聚类，获得预测信用评估分布；

S344：将所述测试样本输入所述信用评估模型，得到第二输出结果；

S345：根据所述第二输出结果，获得所述测试样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第二信用评估结果集合；

S346：按照不同的所述信用评估结果等级，对所述第二信用评估结果集合进行聚类，获得实际信用评估分布；

S347：根据所述预测信用评估分布和所述实际信用评估分布，计算获得所述模型的稳定性。

本申请实施例中，基于构建完成的信用评估模型，将用于构建该模型的构建样本数据输入该模型，得到第一输出结果。在第一输出结果中，包括根据构建样本内历史信用特征集合评估各能源交易主体信用的多个评估结果。

在该多个评估结果中，可根据信用评估结果的优劣或数值范围等对能源交易主体的信用进行等级分级，例如可分为信用较差、信用一般、信用较好等，然后按照不同的信用评估结果等级对上述的多个评估结果进行聚类，获得多个聚类结果，每个聚类结果对应一个分级，每个聚类结果中包括一个或多个能源交易主体的信用评估结果。

进一步地，根据多个聚类结果，可获得构建样本中信用评估结果的分布，即为预测信用评估分布，在该预测信用评估分布中，包括不同信用等级内各能源交易主体的分布。例如，信用较好等级内的主体占比为70％。

可选的，继续将用于进行测试的测试样本输入该信用评估模型，得到第二输出结果，该第二输出结果内包括根据测试样本内历史信用特征集合评估各能源交易主体信用的多个评估结果。

如前述内容中步骤，根据该第二输出结果，获得所述测试样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第二信用评估结果集合，进一步根据不同的信用评估结果等级，对第二信用评估结果集合进行聚类，获得实际信用评估分布。

预测信用评估分布和实际信用评估分布均是根据相同的多个能源交易主体的历史信用特征集合通过同一模型评估聚类获得的，若预测信用评估分布和实际信用评估分布内能源交易主体的分布类似，则可认为模型的稳定性较好，例如实际信用评估分布内信用较好等级内的主体占比同为70％或者接近70％。以及，若预测信用评估分布和实际信用评估分布内能源交易主体的分布相差较远，则说明信用评估模型对采集获得的相似数据的评估结果不稳定，模型效果较差，例如实际信用评估分布内信用较好等级内的主体占比与70％相差较大。

具体地，根据该预测信用评估分布和实际信用评估分布，计算获得模型的稳定性，稳定性的计算通过下式：

其中，X_i为实际信用评估分布内第i种信用评估结果等级内能源交易主体数量在全部能源交易主体中的占比，Y_i为预测信用评估分布内第i种信用评估结果等级内能源交易主体数量在全部能源交易主体中的占比，n为信用评估结果等级的聚类数量。

根据该式，可计算获得信用评估模型的稳定性，判断该稳定性是否满足预设条件，具体地，该预设条件包括，根据稳定性计算结果，示例性地，若稳定性值小于0.1，则说明信用评估模型的稳定性较好，若稳定性值大于0.3，则说明信用评估模型的稳定性较差，需要对模型进行调整。

可选的，若信用评估模型的稳定性不满足预设条件，则需要对模型内各树模型的节点参数进行调整，或者重新采集数据重新构建模型，直到信用评估模型的稳定性满足预设要求。

本申请实施例通过基于集成学习构建信用评估模型，能够集合各维度信用评估指标对于能源交易主体的信用评估结果，得到最终的信用评估结果，评估更为准确，并设置了模型稳定性的计算分析方法，能够分析判断模型稳定性是否符合要求，避免模型不稳定导致使用范围过小，提升信用评估的稳定性，达到了准确、高效、智能化评估能源交易主体信用的技术效果。

如图3所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S500包括：

S510：构建权重分配模型，其中，所述权重分配模型包括双权重分配层，且第一权重分配层包括多个权重分配通道；

S520：将所述多维度信用评估指标输入所述第一权重分配层，所述多个权重分配通道根据不同维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度进行权重分配，得到多个权重分配结果；

S530：根据所述多个权重分配结果进行计算，获得第一初步权重分配结果；

S540：根据多个所述能源交易主体的能源交易规模信息，采用第二权重分配层进行权重分配，得到第二初步权重分配结果；

S550：结合所述第二初步权重分配结果和所述第一初步权重分配结果，得到所述第一权重分配结果。

本申请实施例中，在进行权重分配得到第一权重分配结果的过程中，不仅根据多维度信用评估指标对能源交易主体信用的影响程度进行权重分配，还根据不同能源交易主体的能源交易规模进行分配。

可选的，构建权重分配模型，该权重分配模型包括双权重分配层，分别为第一权重分配层和第二权重分配层，第一权重分配层和第二权重分配层内均设置有现有技术中的权重分配算法，可根据输入的值根据权重分配算法和当前业务的结合进行权重分配。

其中，第一权重分配层用于根据不同维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度进行权重分配，第二权重分配层用于根据多个能源交易主体的能源交易规模信息进行权重分配。

示例性地，第一权重分配层中包括多个信息隔离的权重分配通道，每个权重分配通道内均采用专家调查权重法进行权重分配，且不受其他权重分配通道的影响。

将上述的多维度信用评估指标输入第一权重分配层内的多个权重分配通道内，每个权重分配通道内均可按照每个维度信用评估指标对能源交易主体信用的影响程度进行权重分配，进而得到多个不尽相同的权重分配结果。

根据该多个权重分配结果，进行每个维度信用评估指标的权重值均值计算，得到每个维度信用评估指标的权重均值，进而得到第一初步权重分配结果。该第一初步权重分配结果综合了多个不同的权重分配结果，能够避免单个权重分配结果的偏颇性，使得根据不同维度信用评估指标对能源交易主体信用的影响程度进行权重分配的过程更为公正准确。

进一步地，基于上述第二权重分配层，根据多个能源交易主体的能源交易规模信息，进行权重分配。

本申请实施例提供的方法中的步骤S540包括：

S541：分别采集获取多个所述能源交易主体的多个能源交易规模信息；

S542：将所述多个能源交易规模信息输入所述第二权重分配层，获得输出结果；

S543：根据所述输出结果，得到所述第二初步权重分配结果。

本申请实施例中，采集获取多个能源交易主体的多个能源交易规模信息，该能源交易规模信息仅包括各主体进行能源使用、存储、发电时的电力规模信息，与前述内容中的经营规模信息不同。

其中，对于能源交易规模较小的主体，其在出现电力系统风险的时候的影响范围和影响程度也较小，而这部分主体由于业务规模较小，稳定性也较差，对于这部分主体的信用要求严格程度应降低，例如可对实际评估得到的信用评估结果进行调整，使得该部分主体的信用评估等级较高，避免影响能源交易规模较小的主体的正常运行，允许其出现较少的例如能源供应不足等的信用问题。而对于能源交易规模较大的主体，其在出现电力系统风险的时候的影响范围和影响程度也较大，因此，需要提升信用要求的严格程度，尽量减少这部分主体可能出现的失信问题。

将上述的多个能源交易规模信息输入所述第二权重分配层，进行权重分配，获得输出结果，根据该输出结果，得到第二初步权重分配结果。其中，能源交易规模越大，则分配获得的权重值越大。

结合上述的第二初步权重分配结果和第一初步权重分配结果，得到第一权重分配结果。其中，第二初步权重分配结果用于调整获得的各主体的信用评估结果，第一初步权重分配结果用于调整信用评估模型内各维度信用评估指标评估获得的信用评估结果。

本申请实施例通过信用评估指标对能源交易主体信用评估的影响程度、以及各主体的能源交易规模进行多维度的权重分配，能够调整各维度信用评估指标评估获得的初步的评估结果，提升信用评估的准确性。以及能够根据主体能源交易规模对各主体的信用评估结果进行调整，适应性的调整各主体的信用评估结果，提升能源互联市场的市场活力，同时减少信用风险。

本申请实施例中，步骤S600中包括采用第二初步权重分配结果和第一初步权重分配结果进行信用评估结果的调整。

首先，根据信用评估模型内各维度信用评估指标构建的树模型合并获得的次级总模型的评估结果，或者各树模型的评估结果，采用该第一初步权重分配结果内各维度信用评估指标的权重值进行加权调整，最终得到调整后的整个信用评估模型的信用评估结果。

进一步地，根据该信用评估模型的各个能源交易主体的信用评估结果，进一步采用第二初步权重分配结果对各个能源交易主体的信用评估结果进行加权调整，最终得到全部能源互联主体集合的征信评估结果。

综上所述，本申请实施例基于大数据采集能源交易主体的多维度信用评估指标信息，并基于机器学习中的集成学习构建信用评估模型，能够准确高效地评估各能源交易主体的信用，并通过设置特定的计算方法，评估模型的稳定性，能够避免信用评估模型出现过拟合、不稳定等问题，提升评估模型的稳定性和准确率，还通过根据各维度信用评估指标对主体信用的影响程度、以及不同能源交易主体的交易规模进行权重分配，并采用权重分配结果对模型评估结果进行调整，能够进一步提升信用评估的准确性，避免影响程度较低的信用评估指标影响信用评估的准确性，本申请实施例通过结合大数据、机器学习等多种方法，进行能源互联主体的信用评估，达到了准确、高效率、应用范围广泛进行信用评估的技术效果，降低了能源互联内出现信用风险的可能，且不会受地域、产业等信息壁垒的限制，并降低了信用分析的人工成本。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元11，用于获得待进行征信评估的能源互联主体集合，其中，所述能源互联主体集合内包括多个通过能源互联连接的能源交易主体；

第二获得单元12，用于采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标，获得多个信用特征集合；

第一构建单元13，用于基于所述多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估所述信用评估模型的稳定性，直到所述稳定性满足预设条件；

第一处理单元14，用于将所述多个信用特征集合分别输入所述信用评估模型，得到多个信用评估结果；

第二处理单元15，用于根据所述多维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到第一权重分配结果；

第三处理单元16，用于采用所述第一权重分配结果分别对所述多个信用评估结果进行调整，获得所述能源互联主体集合的征信评估结果。

进一步的，所述系统还包括：

第三获得单元，用于基于所述能源互联主体集合，根据能源互联交易关系，获得多个所述能源交易主体；

第四获得单元，用于基于大数据，分别采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标信息；

第四处理单元，用于对采集获得的多个所述多维度信用评估指标信息进行分类，获得多个经营关系信息集合、多个经营规模信息集合和多个经营信用信息集合；

第五获得单元，用于按照多个所述能源交易主体，将所述多个经营关系信息集合、多个经营规模信息集合和多个经营信用信息集合合并，得到所述多个信用特征集合。

进一步的，所述系统还包括：

第六获得单元，用于基于大数据，采集获取此前多个能源交易主体的历史多维度信用评估指标，得到多个历史信用特征集合；

第五处理单元，用于对所述多个历史信用特征集合按照预设划分规则进行划分，获得构建样本和测试样本；

第二构建单元，用于采用所述构建样本构建所述信用评估模型；

第六处理单元，用于采用所述测试样本测试所述信用评估模型的稳定性，若所述信用评估模型的稳定性不满足所述预设条件，则对所述信用评估模型进行调整，以及，若所述信用评估模型的稳定性满足所述预设条件，则获得所述信用评估模型。

进一步的，所述系统还包括：

第七获得单元，用于有放回地从所述构建样本内随机选择M组同一维度的信用特征数据，作为第一构建数据集合；

第三构建单元，用于采用所述第一构建数据集合，构建第一信用评估树模型的多级决策节点，得到所述第一信用评估树模型；

第八获得单元，用于再次有放回地从所述构建样本内随机选择M组同一维度的信用特征数据，作为第二构建数据集合；

第四构建单元，用于采用所述第二构建数据集合，构建第二信用评估树模型的多级决策节点，得到所述第二信用评估树模型；

第五构建单元，用于继续构建信用评估树模型，直到构建获得预设数量的信用评估树模型；

第七处理单元，用于合并全部所述信用评估树模型，得到所述信用评估模型。

进一步的，所述系统还包括：

第九获得单元，用于将所述构建样本输入所述信用评估模型，得到第一输出结果；

第十获得单元，用于根据所述第一输出结果，获得所述构建样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第一信用评估结果集合；

第八处理单元，用于按照不同的信用评估结果等级，对所述第一信用评估结果集合进行聚类，获得预测信用评估分布；

第十一获得单元，用于将所述测试样本输入所述信用评估模型，得到第二输出结果；

第十二获得单元，用于根据所述第二输出结果，获得所述测试样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第二信用评估结果集合；

第九处理单元，用于按照不同的所述信用评估结果等级，对所述第二信用评估结果集合进行聚类，获得实际信用评估分布；

第十处理单元，用于根据所述预测信用评估分布和所述实际信用评估分布，计算获得所述模型的稳定性。

进一步的，所述系统还包括：

第六构建单元，用于构建权重分配模型，其中，所述权重分配模型包括双权重分配层，且第一权重分配层包括多个权重分配通道；

第十一处理单元，用于将所述多维度信用评估指标输入所述第一权重分配层，所述多个权重分配通道根据不同维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度进行权重分配，得到多个权重分配结果；

第十二处理单元，用于根据所述多个权重分配结果进行计算，获得第一初步权重分配结果；

第十三处理单元，用于根据多个所述能源交易主体的能源交易规模信息，采用第二权重分配层进行权重分配，得到第二初步权重分配结果；

第十三获得单元，用于结合所述第二初步权重分配结果和所述第一初步权重分配结果，得到所述第一权重分配结果。

进一步的，所述系统还包括：

第十四获得单元，用于分别采集获取多个所述能源交易主体的多个能源交易规模信息；

第十四处理单元，用于将所述多个能源交易规模信息输入所述第二权重分配层，获得输出结果；

第十五处理单元，用于根据所述输出结果，得到所述第二初步权重分配结果。

实施例三

基于与前述实施例中一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法相同的发明构思，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例一内的方法。

示例性电子设备

下面参考图5来描述本申请的电子设备，

基于与前述实施例中一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法相同的发明构思，本申请还提供了一种基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得系统以执行实施例一所述方法的步骤。

该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standardarchitecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。

通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN),无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)，有线接入网等。

存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdiscread-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(SolidState Disk，SSD))等。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种基于能源互联电力市场的主体征信评估方法，其特征在于，所述方法应用于一基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，所述方法包括：

获得待进行征信评估的能源互联主体集合，其中，所述能源互联主体集合内包括多个通过能源互联连接的能源交易主体；

采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标，获得多个信用特征集合；

基于所述多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估所述信用评估模型的稳定性，直到所述稳定性满足预设条件；

将所述多个信用特征集合分别输入所述信用评估模型，得到多个信用评估结果；

根据所述多维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到第一权重分配结果；

采用所述第一权重分配结果分别对所述多个信用评估结果进行调整，获得所述能源互联主体集合的征信评估结果；

其中，所述基于所述多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估所述信用评估模型的稳定性，包括：

基于大数据，采集获取此前多个能源交易主体的历史多维度信用评估指标，得到多个历史信用特征集合；

对所述多个历史信用特征集合按照预设划分规则进行划分，获得构建样本和测试样本；

采用所述构建样本构建所述信用评估模型；

采用所述测试样本测试所述信用评估模型的稳定性，若所述信用评估模型的稳定性不满足所述预设条件，则对所述信用评估模型进行调整，以及，若所述信用评估模型的稳定性满足所述预设条件，则获得所述信用评估模型；

其中，所述用所述测试样本测试所述信用评估模型的稳定性，包括：

将所述构建样本输入所述信用评估模型，得到第一输出结果；

根据所述第一输出结果，获得所述构建样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第一信用评估结果集合；

按照不同的信用评估结果等级，对所述第一信用评估结果集合进行聚类，获得预测信用评估分布；

将所述测试样本输入所述信用评估模型，得到第二输出结果；

根据所述第二输出结果，获得所述测试样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第二信用评估结果集合；

按照不同的所述信用评估结果等级，对所述第二信用评估结果集合进行聚类，获得实际信用评估分布；

根据所述预测信用评估分布和所述实际信用评估分布，计算获得所述模型的稳定性，所述稳定性的计算通过下式：

其中，X_i为所述实际信用评估分布内第i种信用评估结果等级的占比，Y_i为所述预测信用评估分布内第i种信用评估结果等级的占比，n为信用评估结果等级的聚类数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标，包括：

基于所述能源互联主体集合，根据能源互联交易关系，获得多个所述能源交易主体；

基于大数据，分别采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标信息；

对采集获得的多个所述多维度信用评估指标信息进行分类，获得多个经营关系信息集合、多个经营规模信息集合和多个经营信用信息集合；

按照多个所述能源交易主体，将所述多个经营关系信息集合、多个经营规模信息集合和多个经营信用信息集合合并，得到所述多个信用特征集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述构建样本构建所述信用评估模型，包括：

有放回地从所述构建样本内随机选择M组同一维度的信用特征数据，作为第一构建数据集合；

采用所述第一构建数据集合，构建第一信用评估树模型的多级决策节点，得到所述第一信用评估树模型；

再次有放回地从所述构建样本内随机选择M组同一维度的信用特征数据，作为第二构建数据集合；

采用所述第二构建数据集合，构建第二信用评估树模型的多级决策节点，得到所述第二信用评估树模型；

继续构建信用评估树模型，直到构建获得预设数量的信用评估树模型；

合并全部所述信用评估树模型，得到所述信用评估模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，包括：

构建权重分配模型，其中，所述权重分配模型包括双权重分配层，且第一权重分配层包括多个权重分配通道；

将所述多维度信用评估指标输入所述第一权重分配层，所述多个权重分配通道根据不同维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度进行权重分配，得到多个权重分配结果；

根据所述多个权重分配结果进行计算，获得第一初步权重分配结果；

根据多个所述能源交易主体的能源交易规模信息，采用第二权重分配层进行权重分配，得到第二初步权重分配结果；

结合所述第二初步权重分配结果和所述第一初步权重分配结果，得到所述第一权重分配结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述能源交易主体的能源交易规模信息，进行权重分配，包括

分别采集获取多个所述能源交易主体的多个能源交易规模信息；

将所述多个能源交易规模信息输入所述第二权重分配层，获得输出结果；

根据所述输出结果，得到所述第二初步权重分配结果。

6.一种基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，其特征在于，所述系统包括：

第一获得单元，用于获得待进行征信评估的能源互联主体集合，其中，所述能源互联主体集合内包括多个通过能源互联连接的能源交易主体；

第二获得单元，用于采集获取多个所述能源交易主体的多维度信用评估指标，获得多个信用特征集合；

第一构建单元，用于基于所述多维度信用评估指标，构建获得能源互联主体信用评估模型，并评估所述信用评估模型的稳定性，直到所述稳定性满足预设条件；

第一处理单元，用于将所述多个信用特征集合分别输入所述信用评估模型，得到多个信用评估结果；

第二处理单元，用于根据所述多维度信用评估指标对所述能源交易主体信用的影响程度，进行权重分配，得到第一权重分配结果；

第三处理单元，用于采用所述第一权重分配结果分别对所述多个信用评估结果进行调整，获得所述能源互联主体集合的征信评估结果；

第六获得单元，用于基于大数据，采集获取此前多个能源交易主体的历史多维度信用评估指标，得到多个历史信用特征集合；

第五处理单元，用于对所述多个历史信用特征集合按照预设划分规则进行划分，获得构建样本和测试样本；

第二构建单元，用于采用所述构建样本构建所述信用评估模型；

第六处理单元，用于采用所述测试样本测试所述信用评估模型的稳定性，若所述信用评估模型的稳定性不满足所述预设条件，则对所述信用评估模型进行调整，以及，若所述信用评估模型的稳定性满足所述预设条件，则获得所述信用评估模型；

第九获得单元，用于将所述构建样本输入所述信用评估模型，得到第一输出结果；

第十获得单元，用于根据所述第一输出结果，获得所述构建样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第一信用评估结果集合；

第八处理单元，用于按照不同的信用评估结果等级，对所述第一信用评估结果集合进行聚类，获得预测信用评估分布；

第十一获得单元，用于将所述测试样本输入所述信用评估模型，得到第二输出结果；

第十二获得单元，用于根据所述第二输出结果，获得所述测试样本内多个能源交易主体的信用评估结果，作为第二信用评估结果集合；

第九处理单元，用于按照不同的所述信用评估结果等级，对所述第二信用评估结果集合进行聚类，获得实际信用评估分布；

第十处理单元，用于根据所述预测信用评估分布和所述实际信用评估分布，计算获得所述模型的稳定性，所述稳定性的计算通过下式：

其中，X_i为所述实际信用评估分布内第i种信用评估结果等级的占比，Y_i为所述预测信用评估分布内第i种信用评估结果等级的占比，n为信用评估结果等级的聚类数量。

7.一种基于能源互联电力市场的主体征信评估系统，其特征在于，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述方法的步骤。