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第卷第期要氧电力.

年月.
基于云模型的用电客户信用评价
居勇,曾鸣
华北电力大学工商管理学院,北京
摘要:为了加强供电公司对电力客户信用风险的事先控制,对用电客户信用分类进行了研究。首先,建立起
符合电力客户特征的信用评判指标体系,然后,通过改进的层次分析法确定指标权重,最后,引进云模型对用
电客户信用进行分类。摒弃了以往研究的硬划分,对客户信用的概念划分更加科学。分析证明,能够挖掘出
更多有价值的信息,对用电客户信用的评价具有可行性和有效性。
关键词:用电客户;信用;指标体系;改进的层次分析法;云模型
作者简介:居勇一,男,硕士研究生,研究方向为电力市场,电力经济管理。
中图分类号:. 文献标志码: 文章编号:.

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信用管理对于任何一个企业都是十分必要
基于云理论的信用风险评估模型
的。在电力市场条件下,电费的回收是供电企业
面临的重要任务,有必要对电力客户的信用进行基本的云理论
综合评价,从而规避电费回收的风险。周晖⋯等
设是一个用精确数据值表示的定量论域,
设计了一套符合实际管理需要的、评估电力客户是上的定性概念,若定量值∈,且是定
信用的指标体系;刘新才、侯建英、牛东晓性概念的一次随机实现,对的隶属度确定
等运用层次分析法、灰色关联分析法为信用风险度是具有稳定倾向的随机数,则在论域
指标进行赋权,并进行了实例分析;曾呜等利上的分布称为云,每个称为一个云滴,
用改进的法进行客户信用风险评价,并开发,云就是由许许多多这样的云滴构成的。云
了技术支持系统。模型可以有多种形式,有云、梯形云、正态云
本文采用云模型对用电客户信用等级进行分等,如图所示为自然语言“青年人”的梯形云表
析,云模型驯能把自然语言中定性概念的模糊性不。
和随机性有机综合在一起,能够实现定性语言值云的数字特征用期望、
和定量数值之间转换。并且,与以往研究中对概熵和超熵个数
念硬划分相比,基于云变换的概念划分能够减少值来表征。
划分的主观性,更加客观合理地反映数据的分布期望:在论域空间中最能够
特征。通过实证分析表明,该模型能够挖掘出更代表此定性概念的点。
多有价值的信息,具有可行性和有效性。熵:代表一个定性概念的可度量
居勇,等基于云模型的用电客户信用评价
步骤:根据梯形云及的具体数值,判断
的属性区间。
步骤:生成以。为期望值、
的正态随机数,计算,执行第步;
步骤:直接令,执行第步;
步骤:生成以:为期望值、为标准差
的正态随机数,计算,执行第步;
步骤:令,为云滴。
逆向正态云发生器
给定符合某一正态云分布规律的一组云滴作
图“青年人”的梯形云及其数字特征
为样本,产生正态云的三个数字特征值、、
,其软件或硬件实现称为逆向正态云发生器。
粒度和不确定性,表示定型概念的模糊度,是定性
正向云发生器和逆向云发生器相结合,可以实现
概念亦此亦彼的度量。
定性与定量的随时转换。
超熵胁是熵的不确定度量,间接地反映了云
. 云变换
的厚度。
云变换是指对于任意一