[发明专利]基于大数据的售电公司信用评估方法及装置

权利要求书

1.一种基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：建立信用评价指标体系，针对所述信用评价指标体系中的指标，设有相应的评价指标权重w_i，采用模糊BWM方法确定评价指标权重w_i；

步骤2：基于所述信用评价指标体系，建立经典域物元矩阵和节域物元矩阵；所述经典域物元矩阵将信用等级分级；

步骤3：基于所述经典域物元矩阵和节域物元矩阵，建立关联函数；

步骤4：根据所述信用评价指标体系，采用网络爬虫技术从电力交易平台提取待评估售电公司的所有指标数据，作为评估售电公司信用的当前样本数据；

步骤5：基于所述关联函数，计算当前样本数据与各信用等级的综合关联度，将对应综合关联度最高的信用等级，确定为当前样本数据的信用等级。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述建立信用评价指标体系的过程包括以下步骤：

采集售电公司在电力交易平台的注册信息及历史交易信息数据；

对采集的数据提取售电公司的信用变量数据；

对售电公司的信用变量数据进行分类处理；

根据信用变量数据的类别构建信用评价指标体系的一级评价指标、二级评价指标、三级评价指标、四级评价指标。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述基于所述信用评价指标体系建立节域物元矩阵的过程包括以下步骤：

针对信用评价指标体系中的指标，从采集的数据获取每个指标上的取值，得到单个指标的拓广量值范围并形成该指标的节域；

根据所有指标的拓广量值范围，形成包含所有指标拓广量值范围的节域物元矩阵。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述基于所述信用评价指标体系建立经典域物元矩阵的过程包括以下步骤：

以节域物元矩阵为基础，将单个指标的拓广量值范围的下限设定为0，上限设定为1，形成无量纲化的经典域0,1；

根据待评价的信用等级数量对经典域进行分解得到经典域物元；

根据所有指标的经典域物元将节域物元矩阵转化为经典域物元矩阵。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：所述基于所述经典域物元矩阵和节域物元矩阵，建立关联函数的过程包括以下步骤：

从电力交易平台中提取待评价的售电公司在信用评价指标体系中各个指标的取值，形成待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵；

通过插值法将待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵进行无量纲化处理，得到无量纲的待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵；

根据无量纲化的待评的经典域物元矩阵和节域物元矩阵构建关联函数。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的售电公司信用评估方法，其特征在于：步骤2中，所述经典域物元矩阵为：

式中，信用等级共分为j级，R_L1表示第1级信用等级对应的经典域物元矩阵，R_Lj表示第j级信用等级对应的经典域物元矩阵，U表示待评价事物，c_n表示第n个评价指标，〔a_nj,b_nj〕表示第j级信用等级下，第n个评价指标所对应的标准量值范围；

所述节域物元矩阵为：

式中，R_L表示节域物元矩阵，c_n表示第n个评价指标，〔a_n,b_n〕表示第n个评价指标所对应的拓广量值范围，指标的取值范围根据历史情况中全国范围售电公司相应指标的综合水平确定。