本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是指一種針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法。
背景技術(shù)：
：近年來，隨著社會(huì)的快速發(fā)展，電力企業(yè)在關(guān)注高壓用戶的同時(shí)開始慢慢關(guān)注低壓用戶的用電風(fēng)險(xiǎn)，而用電風(fēng)險(xiǎn)中主要關(guān)注電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)，而如何對低壓用戶或低壓用戶群構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系并對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估是當(dāng)前電力企業(yè)面臨的一大考驗(yàn)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估困難的問題。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法，包括：根據(jù)低壓用戶群的用電行為，構(gòu)建低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系；根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值；根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步地，所述構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)包括：預(yù)收金額、預(yù)收沖抵金額、費(fèi)控用戶數(shù)、停電用戶數(shù)據(jù)、代扣用戶數(shù)據(jù)占比、代扣金額占比、費(fèi)控用戶占比、欠費(fèi)停電用戶占比。進(jìn)一步地，所述代扣用戶數(shù)據(jù)占比表示為：進(jìn)一步地，所述代扣金額占比表示為：進(jìn)一步地，所述費(fèi)控用戶占比表示為：進(jìn)一步地，所述欠費(fèi)停電用戶占比表示為：進(jìn)一步地，在根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值之前，所述方法還包括：對構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)描述；根據(jù)數(shù)據(jù)描述結(jié)果，，確定所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的故須盒圖，所述故須盒圖包括：離群點(diǎn)和非離群點(diǎn)；將離群點(diǎn)的數(shù)值修正到非離群點(diǎn)的最大值。進(jìn)一步地，所述根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值包括：s1，確定專家；s2，將構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)作為影響電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)的因素確定對象征詢意見表；s3，獲取風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述，并向?qū)＜姨峁┇@取的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述供專家分析，以匿名方式征詢專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值；s4，對專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家；s5，專家根據(jù)反饋結(jié)果修正各自對各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的權(quán)重值；s6，重復(fù)s1-s5，經(jīng)過多輪匿名征詢和反饋，得到各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)最終權(quán)重值。進(jìn)一步地，所述s4包括：利用topsis算法，對專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家。進(jìn)一步地，所述根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)包括：根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，利用topsis算法，預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：上述方案中，根據(jù)低壓用戶群的用電行為，構(gòu)建低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系；根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值；根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，能夠預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。附圖說明圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的預(yù)收沖抵金額的故須盒圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的預(yù)收沖抵金額概率密度圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的用戶群topsis風(fēng)險(xiǎn)度分布結(jié)果。具體實(shí)施方式為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。本發(fā)明針對現(xiàn)有的低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估困難的問題，提供一種針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供的針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法，包括：步驟101，根據(jù)低壓用戶群的用電行為，構(gòu)建低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系；步驟102，根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值；步驟103，根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。本發(fā)明實(shí)施例所述的針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法，根據(jù)低壓用戶群的用電行為，構(gòu)建低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系；根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值；根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，能夠預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。本實(shí)施例主要是針對低壓用戶，所述低壓用戶主要是指用電電壓為220v的用戶，也可以指用電電壓小于220v的用戶；由于低壓用戶人數(shù)較多，可以根據(jù)供電單位進(jìn)行劃分，形成697個(gè)低壓用戶群，圍繞其用電行為數(shù)據(jù)構(gòu)建低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。本實(shí)施例所述的針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法，考慮客戶欠費(fèi)停電數(shù)據(jù)和預(yù)收電費(fèi)數(shù)據(jù)，客戶群體欠費(fèi)電費(fèi)和預(yù)收電費(fèi)對風(fēng)險(xiǎn)度一般成正負(fù)比關(guān)系。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)劃分理論，可以將低壓用戶群的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)劃為:預(yù)收金額、預(yù)收沖抵金額、費(fèi)控用戶數(shù)、停電用戶數(shù)據(jù)、代扣用戶數(shù)據(jù)占比、代扣金額占比、費(fèi)控用戶占比、欠費(fèi)停電用戶占比，細(xì)分指標(biāo)，如圖2所示。在前述針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)包括：預(yù)收金額、預(yù)收沖抵金額、費(fèi)控用戶數(shù)、停電用戶數(shù)據(jù)、代扣用戶數(shù)據(jù)占比、代扣金額占比、費(fèi)控用戶占比、欠費(fèi)停電用戶占比。在前述針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述代扣用戶數(shù)據(jù)占比表示為：在前述針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述代扣金額占比表示為：在前述針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述費(fèi)控用戶占比表示為：在前述針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述欠費(fèi)停電用戶占比表示為：本實(shí)施例中，預(yù)收金額是用戶群的預(yù)收總金額，一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成反比；停電用戶數(shù)據(jù)是用戶群的停電用戶數(shù)量，一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成正比；費(fèi)控用戶數(shù)是用戶群的總用戶數(shù)數(shù)目，一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成反比；預(yù)收沖抵金額是用戶群的預(yù)收沖抵總金額，一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成反比；代扣用戶數(shù)據(jù)占比一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成反比；代扣金額占比一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成反比；費(fèi)控用戶占比一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成反比；欠費(fèi)停電用戶占比一般認(rèn)為與風(fēng)險(xiǎn)度成正比。本實(shí)施例抽取最近一年(2015年1月到2016年12月)的數(shù)據(jù)做實(shí)驗(yàn)，如表1所示，表1給出697個(gè)低壓用戶群各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述：表1風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述本實(shí)施例中，作為一可選實(shí)施例，在根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值之前，所述方法還包括：對構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)描述；根據(jù)數(shù)據(jù)描述結(jié)果，確定所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的故須盒圖，所述故須盒圖包括：離群點(diǎn)和非離群點(diǎn)；將離群點(diǎn)的數(shù)值修正到非離群點(diǎn)的最大值。本實(shí)施例中，針對各風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)，可以通過故須盒圖以及概率密度圖來查看數(shù)據(jù)的分布，以預(yù)收沖抵金額為列，其故須盒圖和概率密度圖分別如圖3，圖4所示。本實(shí)施例中，還需對離群點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理，將離群點(diǎn)的數(shù)值修正到非離群點(diǎn)的最大值，具體的，例如，本實(shí)施例中規(guī)定當(dāng)數(shù)值超過1.5倍的iqr(四分位數(shù)極差)時(shí)，即超過故須盒圖的胡須即為離群點(diǎn)，上下胡須內(nèi)即為非離群點(diǎn)。如圖3中所示，可以看到有幾個(gè)用戶群預(yù)收沖抵金額遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其余用戶群，已在上胡須之外，可將該批用戶群的預(yù)收沖抵金額按照上胡須處的值進(jìn)行計(jì)算，將離群點(diǎn)的數(shù)值修正到非離群點(diǎn)的最大值。本實(shí)施例中，可以利用改進(jìn)的德爾菲法確定各風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的權(quán)重值，為了更好地理解改進(jìn)后的德爾菲法，先對改進(jìn)前的德爾菲法進(jìn)行說明：德爾非法是一種專家評(píng)分法，首先根據(jù)評(píng)價(jià)對象的具體要求選定若干個(gè)評(píng)價(jià)項(xiàng)目，再根據(jù)評(píng)價(jià)項(xiàng)目制訂出評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。通過匿名方式征詢有關(guān)專家的意見，對專家意見進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、處理、分析和歸納，客觀地綜合多數(shù)專家經(jīng)驗(yàn)與主觀判斷，對大量難以采用技術(shù)方法進(jìn)行定量分析的因素做出合理估算，經(jīng)過多輪意見征詢、反饋和調(diào)整后，對債權(quán)價(jià)值和價(jià)值可實(shí)現(xiàn)程度進(jìn)行分析的方法。改進(jìn)前的德爾非法的執(zhí)行步驟可以包括：1)選擇專家；2)確定影響債權(quán)價(jià)值的因素，設(shè)計(jì)價(jià)值分析對象征詢意見表；3)向?qū)＜姨峁﹤鶛?quán)背景資料，以匿名方式征詢專家意見；4)對專家意見進(jìn)行分析匯總，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家；5)專家根據(jù)反饋結(jié)果修正自己的意見；6)經(jīng)過多輪匿名征詢和意見反饋，形成最終分析結(jié)論。本實(shí)施例中，對原有的德爾菲方法進(jìn)行改進(jìn)，不用德爾菲對指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，而是利用這套流程進(jìn)行權(quán)重確定。改進(jìn)后的德爾菲在本實(shí)施例中的應(yīng)用步驟可以包括：1)選定電網(wǎng)市級(jí)營業(yè)廳的業(yè)務(wù)人員為專家；2)以本實(shí)施例確定的8項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)為影響電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)的因素設(shè)計(jì)對象征詢意見表；3)向?qū)＜姨峁╊A(yù)處理后的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述，讓專家對各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)進(jìn)行分析，以匿名方式征詢專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值；4)可以用topsis算法對專家確定的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家；5)專家根據(jù)反饋結(jié)果修正自己對各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的權(quán)重值；6)經(jīng)過多輪匿名征詢和意見反饋，得到各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)最終權(quán)重值。專家在每輪迭代定權(quán)重中可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果來修正各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的權(quán)重值。統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不是各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值的簡單疊加，而是可以通過topsis算法求出各用戶群最佳方案和最差方案之間的距離來，對低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。經(jīng)過德爾菲法后得到的各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重值如下表所示：風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)最終權(quán)重預(yù)收金額/元-4預(yù)收沖抵金額/元-8費(fèi)控用戶數(shù)/個(gè)-3停電用戶數(shù)據(jù)/個(gè)5代扣金額占比-4代扣用戶數(shù)據(jù)占比/％-4費(fèi)控用戶占比/％-2欠費(fèi)停電用戶占比/％9本實(shí)施例中，優(yōu)選地，作為一可選實(shí)施例，所述根據(jù)構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)與用電風(fēng)險(xiǎn)度之間的相關(guān)性，確定風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值包括：s1，確定專家；s2，將構(gòu)建的所述低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)作為影響電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)的因素確定對象征詢意見表；s3，獲取風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述，并向?qū)＜姨峁┇@取的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述供專家分析，以匿名方式征詢專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值；s4，對專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家；s5，專家根據(jù)反饋結(jié)果修正各自對各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)的權(quán)重值；s6，重復(fù)s1-s5，經(jīng)過多輪匿名征詢和反饋，得到各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)最終權(quán)重值。本實(shí)施例中，作為又一可選實(shí)施例，所述對專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家(s4)包括：利用topsis算法，對專家確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果反饋給專家。在前述針對低壓用戶群電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建方法的具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步地，所述根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)包括：根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，利用topsis算法，預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。本實(shí)施例中，針對低壓用戶，由于所定義的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)數(shù)據(jù)有的是越大風(fēng)險(xiǎn)度越高，有的是越小風(fēng)險(xiǎn)度越高，比較適合采用逼近于理想解的排序算法(techniquefororderpreferencebysimilaritytoidealsolution，topsis)，根據(jù)確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值，給低壓用戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行打分，從而預(yù)測低壓用戶群的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。本實(shí)施例中，topsis算法的基本思想是：對歸一化后的原始數(shù)據(jù)矩陣，確定出理想中的最佳方案和最差方案，然后通過求出各被評(píng)方案與最佳方案和最差方案之間的距離，得出該方案與最佳方案的接近程度，并以此作為評(píng)價(jià)各被評(píng)對象優(yōu)劣的依據(jù)。本實(shí)施例中，利用topsis算法以及確定的風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)權(quán)重值對697個(gè)用戶群的topsi風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行劃分，最終得出結(jié)果如圖5所示。結(jié)果顯示用戶群的風(fēng)險(xiǎn)度在高值區(qū)域分布較少，在中低部分分布較多。這種分布結(jié)果側(cè)面符合了二八定理，即小部分的群體為貢獻(xiàn)了大部分風(fēng)險(xiǎn)值，而大部分用戶群屬于低風(fēng)險(xiǎn)甚至無風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，同時(shí)將該模型應(yīng)用于某電網(wǎng)公司，能較好地找出高風(fēng)險(xiǎn)低壓用戶群，說明其評(píng)分結(jié)果的合理性。以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁12