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。本文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 李杨 栗秋华 周林

作者单位: 重庆市江北供电局,重庆,401147 重庆市江北供电局,重庆,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,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,400044

会议类型: 国内会议

会议名称: 重庆市电机工程学会2010年学术会议

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 1186-1191

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）