[发明专利]一种发电企业交易行为画像的标签构建方法

说明书

本发明涉及一种发电企业交易行为画像的标签构建方法，包括：确定发电企业交易行为画像的标签属性项，包括基础属性项、负面信息项、发电情况项、结算行为项和交易表现项中的至少两个；两两比较各标签属性项对于评价发电企业交易行为的重要程度，建立属性项权重矩阵；基于属性项权重矩阵，采用AHP层析分析法计算各标签属性项的权重；构建各待评价发电企业与各标签属性项的属性值对应的评价矩阵，基于评价矩阵及各标签属性项的权重并利用TOPSIS模型进行处理，得到各待评价发电企业的得分；将待评价发电企业的得分匹配发电企业的得分与标签之间的标准关联，对待评价发电企业进行打标签。本发明可对不同发电企业交易行为打上准确的标签。

技术领域

本发明属于电力技术领域，具体涉及一种发电企业交易行为画像的标签构建方法。

背景技术

在竞争性电力市场中，不同的发电企业以不同的属性条件参与电力市场，导致电力市场的竞争纷繁复杂。因此，如何有效评价发电企业的状态，对电力市场的运营风险控制具有至关重要的作用。

标签是对主体对象的符号化表示，可直接反映主体对象的状态。标签按照产生和计算方式的不同可以划分为属性标签、统计标签和算法标签，主体对象本身的性质是属性标签；主体对象在业务过程中产生原子指标，原子指标与修饰词、计算方法可以组装出统计标签；主体对象在多个业务过程的规律特征通过一定的计算方法可以计算出算法标签。

对于属性标签，属性是对主体对象的基本性质的刻画，属性的变化非常缓慢，有些甚至是固定不变的，属性是一类主体对象区别于另一类主体对象的差异所在。

对于统计标签，是在特定场景下，维度和度量的结合，构建出主体对象所在场景的维度、度量矩阵、就可以根据经验和实际业务需要组装统计标签。例如：发电企业的月交易额。

对于算法标签，是不可以直接获取的，需要通过复杂逻辑分析推理得出，是通过分析主体对象在多个场景下发生多个事件的规律性得出的有关数据信息，例如：信用指数、市场活跃度、上证指数等。

标签的构建需要充分考虑两大前提：一是标签必须是业务上需要的，能体现业务价值，帮助业务人员做出业务判断或者能创造性的激发新业务场景的数据项，在业务中往往会称其为属性、特征、指标或者参数等；二是必须要探查根据业务需求提炼、整理出的标签是否具有数据可行性，是否有原始数据可以用于加工成标签等。

因此，如何对发电企业交易行为画像进行标签构建，对发电企业的市场评价、风险控制具有重要的应用价值。

发明内容

基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本发明提供一种发电企业交易行为画像的标签构建方法。

为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种发电企业交易行为画像的标签构建方法，包括以下步骤：

S1、确定发电企业交易行为画像的标签属性项；标签属性项包括基础属性项、负面信息项、发电情况项、结算行为项和交易表现项中的至少两个；

S2、两两比较各标签属性项对于评价发电企业交易行为的重要程度，建立属性项权重矩阵；

S3、基于属性项权重矩阵，采用AHP层析分析法计算各标签属性项的权重；

S4、构建各待评价发电企业与各标签属性项的属性值对应的评价矩阵，基于评价矩阵及各标签属性项的权重并利用TOPSIS模型进行处理，得到各待评价发电企业的得分；

S5、将待评价发电企业的得分匹配发电企业的得分与标签之间的标准关联，对待评价发电企业进行打标签。

作为优选方案，所述步骤S2中，属性项权重矩阵A为