Volume 2,Issue 8
Fall 2024
基于大数据分析的电费收入资金精准预测与风险防控
电费收入作为电力系统运营的核心资金流，其预测精度与风险防控能力直接影响能源经济安全。针对传统方法在预测
偏差、波动辨识及跨部门协同等关键环节的局限性，本研究构建融合多源数据与动态分析技术的管理框架。通过建立
数据治理体系实现异构信息整合，开发多维预警模型捕捉资金流动的时空异质性，并设计智能处置机制优化风险响应
路径。该体系以差异化建模方法解析工商业与居民用户的缴费行为规律，依托动态优化机制实现风险传导的实时追
踪，旨在为电力市场化改革中的资金管理提供兼具理论创新性与实践指导性的方法论支撑。
[1] 厉建宾, 吴彬彬, 朱雅魁, 等. 基于大数据分析的客户电费风险预测及防控[J].电力大数据,2019(2):6.
[2] 程威. 基于电力大数据的电费回收风险预测方法研究[J].电气技术与经济,2023(3):16-18.
[3] 陆秋雅, 杨睿玄. 基于电力大数据的电费回收风险防控策略研究[J].数字化用户,2022(9):22-24.
[4] 许战坡, 冯荣珍. 基于大数据的智慧资金管理体系构建[J].企业管理,2021(S1):278-279.
[5] 郭惠萍. 关于电费回收的电力大数据分析技术探讨[J]. 数码设计（上）,2021(13):146-147.
[6] 刘鑫, 郑雪燕, 张志强, 等. 基于ε-SVR 模型的日电费回收预测[J].吉林电力,2022,50(1):19-23.
[7]姚盈吉. 关于电费回收的电力大数据分析技术探讨[J].中小企业管理与科技,2020(29):2.
[8] 汪振东, 武新娟, 曹浩翔. 基于大数据的日算费平台计算分析系统的设计[J].电力系统装备,2023(10):150-152.
[9] 山思行. 电网企业的实收电费分析预测[J].财经界,2023(32):72-74.
[10] 杨敏. 基于用电信息采集的电费资金风险预测方法研究[J].信息与电脑,2023,35(17):54-56.