关于电力大数据的电费回收风险预测方法研究
摘要
随着电力行业的快速发展，电费回收风险预测成为了电网企业越来越关注的问题。电力大数据的应用，为电费回收风险预测提供了新的解决方案。电力大数据的电费回收风险预测方法，并阐述其在实际应用中的效果。在实际应用中，该方法取得了显著的效果，提高了电费回收率和客户满意度。因此，该方法具有较高的实用价值和广阔的应用前景。基于此，本文对基于电力大数据的电费回收风险预测方法进行了探析。
关键词
电费回收风险预测；电力大数据；客户行为分析
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[1]黄华胜，闫富荣，赵璐，程少华，彭新宇，张文，陈雁，欧阳红.基于行业发展趋势的回归模型在电费回收风险预测中的
应用研究[J].电力需求侧管理，2023，25（05）：98-103.
[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，（03）：16-18.
[3]王林信，余向前，欧阳燕，陈元楷，张晓庆.基于长短期记忆网络的电费回收风险分析方法[J].电力需求侧管理，2023，25
（01）：104-109.
[4]王辉.市场细分的逻辑回归模型应用于电费回收风险预测中的研究[J].江西电力职业技术学院学报，2022，35（09）：16-18.
[5]戴璐平，瞿青，黄露，潘晔.基于机器学习模型的电费回收风险预测产品设计[J].信息系统工程，2021，（03）：92-94.
[6]曾铮，刘光明.集成学习方法在电费回收风险预测中的应用研究[J].机电工程技术，2020，49（12）：148-150.
[7]潘国兵，龚明波，贺民，邬程欢，唐小淇，杨吕，欧阳静.基于 Stacking 模型融合的专变用户电费回收风险识别方法[J].电
力自动化设备，2021，41（01）：152-160.
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