基于遗传算法和BP神经网络的大电力客户信用评价模型

摘要：

电力客户用电行为分析是电力营销的重要工作,其中关键的一项就是对电力客户的信用进行分析评估,这对于供电企业将电力输送给可靠的电力用户,提高企业经济效益具有重要意义。在分析影响电力客户信用影响因素的基础上,构建了电力客户信用评价指标体系,将遗传算法神经网络原理引入电力客户信用评价领域,提出了基于遗传算法和神经网络的电力客户信用评价模型,为电力客户的信用评估研究提供模型和方法的支撑。实证结果表明：模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。

关键词： 供电企业 大电力客户 信用评估 遗传算法 BP神经网络

作者: 卢雯嘉 童杰 李杨 栗秋华 周林

作者单位: 重庆市江北供电局 重庆市 401147 重庆市江北供电局 重庆市 401147 重庆市电机工程学会 重庆市 400014 重庆市江北供电局 重庆市 401147 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆大学电气工程学院 重庆市 400044 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆大学电气工程学院 重庆市 400044

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年中国电机工程学会年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 1-7

在线出版日期: 2009-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）