摘要：电费收缴工作的好坏,将直接影响电力公司的经营状况。为了约束电力客户的用电行为,保证电费的及时收缴,事先准确地识别客户的信用状况,是最为关键的内容。考虑到电力公司对客户信息的掌握情况以及信用管理的要求,设计了一套符合实际管理需要的,能够反映电力客户实际信用水平的指标体系,并在此指标体系的基础上利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立信用评级模型。该模型经测试样本检验证明是精确可靠的,适用于实际配电管理中对电力客户信用类别的判别。从而为电力公司预知信用风险,并采取不同的信用管理对策,提供了有力的参考依据。

摘要：将电力客户信用评价作为知识库的复杂对象进行系统研究。首先构建了适用于电力企业客户信用管理的评价指标体系,设计出基于混合知识复杂对象的综合评价问题求解流程,在此基础上,推导建立电力客户信用评价BNF范式表达。最后通过算例分析,验证了本文提出的基于混合知识复杂对象的综合评价在电力客户信用评价中的可行性与有效性。