（国网亳州供电公司 安徽亳州 236800）
摘要：电力客户的欠费原因十分复杂, 涉及用户经济情况、信用情况、社会经济环境、国家政策等诸多方面原因。本文重点根据供电企业掌握的电力客户缴费和用电行为数据，并结合行业景气情况和政策风险，建立电力客户欠费风险评价体系，准确预测电力客户欠费风险，并针对高欠费风险客户开展电费催缴、欠费停电等措施进行预防。
关键词：欠费风险；缴费行为；用电行为；客户信用
1 引言
电费回收率是衡量电力企业经营的重要指标，它关系到企业的利润水平和运营资本。电力客户欠费使得供电企业每年都需要投入大量人力和物力进行电费催缴，利用用电客户缴费行为数据分析电力客户欠费风险，对欠费风险可能性较大的电力客户采取积极的措施主动规避，就能大大减少电力公司经营风险及经济损失，提高企业经营业绩。
随着营销业务系统的成熟应用，系统中积累了大量的用户缴费行为数据，以某市供电公司为例，系统中存在40万户各种类型用户，每月存在至少40万条缴费行为记录，以这些数据为蓝本，建立电力客户欠费风险评价体系，开展基于缴费行为的电力客户欠费风险评价，利用评价结果有针对性的开展电费催缴、欠费停电和预付费等预防措施。
2 原理与设计
2.1 设计原理
电力客户的欠费原因十分复杂, 涉及用户经济情况、信用情况、社会经济环境、国家政策等诸多方面原因，如果全面量化这些因素进行欠费风险预测十分困难，而且可信度也难以保障。本文重点根据供电企业掌握的电力客户缴费和用电行为数据，并结合行业景气情况和政策风险，建立电力客户欠费风险评价体系，准确预测电力客户欠费风险，并针对高欠费风险客户开展电费催缴、欠费停电和预付费等措施进行预防。
电力客户欠费风险评价体系主要包括客户信用情况、行业景气指数和政策风险三个方面。
客户信用是指电力客户在缴费和用电行为中体现的信用，可以分为当年信用和综合信用，当年信用具体评定指标包括缴费及时度、延迟缴费时间、延迟缴费次数、延迟缴费额度、电费预存额度、违章和窃电行为。综合信用是对近三年客户信用的综合考量。
除了客户信用，行业景气指数和政策风险也是影响电力客户欠费风险等级的重要因素。通过综合信用分值、当年信用趋势、行业景气及政策风险四个方面对电力客户欠费风险等级进行综合评价，针对欠费风险较高的用户，结合用户欠费情况，通过电话、短信、投递欠费通知单等方式开展电费催缴。
2.2物理架构
本项目部署在供电公司信息内网，需要三台服务器中，一台部署“电力客户欠费风险评价Web系统”，一台部署“系统数据库”，一台部署“数据接口服务”。
系统依赖的电力客户缴费与用电行为数据来源于营销业务系统，依赖的行业景气指数和政策风险相关数据来源于第三方。
2.3技术实现
2.3.1接口抽取设计
数据接口实现营销业务系统中用户档案、缴费、用电行为等数据抽取、清洗、转换、集成，最后加载到系统数据库中，成为多维度数据分析处理和数据挖掘的基础。
1）数据抽取：采用ETL方式将系统所需数据从分散、异构的数据源抽取到数据库中间层，具体内容包括营销业务系统中的用户档案、用电数据、缴费数据和用电行为数据等。
2）数据清洗：利用数理统计或预定义的清理规则将脏数据转化为满足系统应用要求的数据。
3）数据转换：对抽取的业务数据按照系统设计要求进行转换。典型的数据转换有：实体合并及拆分，如多个用户台帐信息合并到一个用户信息表中；字段合并及拆分，如“20101012”拆分成“2010”，“10”；数据聚合，根据维度进行数据聚合，如天->月->年，市->省->地区->全网。
2.3.2计算模型设计
当年信用评定指标包括缴费及时度、延迟缴费时间、延迟缴费次数、延迟缴费额度、电费预存额度，其中前四项指标按照30分、20分、30分、20分分配权重；电费预存额度作为加分项，按照预存一个月加10分的原则，最大加30分；违章和窃电作为减分项，违章一次减10分，窃电一次减30分，依此累计计算，当年信用每月计算一次。
综合信用考虑近三年客户信用，一个月计算一次。如果存在三年信用：综合信用=当年信用（45%）+去年信用（35%）+前年信用（20%）；如果存在两年信用：综合信用=当年信用（60%）+去年信用（40%）；如果只存在一年信用：综合信用=当年信用。
行业景气指数按照加分项统计，景气指数上升加20分，不变加10分，下降为不加分。
关于政策风险遵从几点原则：①国家强令关停，扣20分；②国家限制企业发展企业，淘汰类扣20分，限制类，扣10分；③企业严重资不抵债或面临破产，扣20分等。
客户电费风险等级（100）=当年信用分值（40）+综合信用趋势（20）+行业景气（20）+政策风险（20），按月度评级，评分值满分100分，四项指标分别按40分、20分、20分、20分分配权重，客户电费风险根据风险分值，按正常、关注和预警划分为三个级别。三个级别划分标准如下表：
2.4.1系统功能
系统前端功能主要包括主页、欠费风险评估、参数设置、系统管理共计4个部分。
1）主页：按照统计对象、统计年份等条件进行风险等级、风险评价分值、用户数等数据统计与分析。统计结果以图表方式展示，可以实现逐层下钻，最终追溯到用户档案、缴费数据和用电行为数据。
2）欠费风险评估：主要实现用户缴费行为和用电行为分析，并通过分析结果开展电力客户当年信用评价和综合信用评价，最终实现欠费风险评价。
3）参数配置：实现电力客户信用评价计算模型和欠费风险计算模型参数配置。
4）系统管理：实现收据抽取、计算服务等配置和系统组织机构、角色、模块和权限分配。
典型界面：
2.4.2系统服务
系统后台服务主要包括：数据抽取服务和模型计算服务。
1）数据抽取服务：实现系统所依赖的用户缴费和用电行为等相关数据的定期抽取、清洗、转换。
2）模型计算服务：实现客户欠费风险计算模型及其相关基础模型的计算。
3 实验与结论
通过该系统的建设与应用，使得供电企业管理人员能够及时准确的掌握电力客户欠费风险，有针对性的制定预防措施，主动规避用户长期欠费，提高电费回收风险防范能力，减少了企业经济损失和经营风险，维护供电企业的合法利益，提高企业经营业绩。同时也为为供电企业的经营活动提供指导，促进供用电企业的良性健康发展。
参考文献：
[1] 刘金 刘潇潇．基于改进层次分析法的电力客户欠费风险评价. 电子世界，2014,(19) .
[2] 黄文思 郝悍勇．基于决策树算法的电力客户欠费风险预测．电力信息与通信技术, 2016,(1)．
[3] 朱志华．电力客户信用评价与欠费风险预警系统的总体设计. 现代计算机, 2014,(18).
作者简介：
吕四化（1980），男，工程师，从事电力行业营销与信息化研究、开发和应用工作。
葛健（1978），男，高级工程师，从事电力行业营销与信息化研究、开发和应用工作。
李壮远（1988），男，助工，从事电力行业营销与信息化研究、开发和应用工作。
论文作者:吕四化,李壮远,葛健
论文发表刊物:《电力设备》2016年第23期
论文发表时间:2017/1/20
标签：欠费论文; 客户论文; 风险论文; 信用论文; 电力论文; 数据论文; 系统论文; 《电力设备》2016年第23期论文;