电力抄核收异常数据识别与风险防控体系构建研究

詹英丽

国网湖北省电力有限公司武汉供电公司湖北武汉 430300

摘要：随着我国电力行业信息化以及智能化程度持续提高，电力抄核收业务对于保障供电企业经营管理以及用户计费精确性起着关键作用，然而在电力抄核收整个过程里，因为人为因素、设备故障、数据传输误差以及系统漏洞等影响，异常数据频繁出现，给企业的经营安全、财务核算以及客户服务给予了潜在风险。本文针对电力抄核收异常数据的识别以及风险防控体系构建展开研究，全面分析异常数据的成因以及特征，给出以大数据分析、机器学习与风险控制模型作为核心的识别与防控策略，在方法上，本文结合电力企业实际运营数据，构建了多维度数据特征模型，运用逻辑回归与随机森林算法对异常数据进行识别以及分级预警。从制度建设与技术保障两个方面提出防控体系设计思路，研究结果显示，科学的识别模型与完善的防控体系可提升电力抄核收管理效率，降低运营风险，为电力企业达成数字化精益管理提供支持。

关键词：电力抄核收；异常数据识别；风险防控；大数据分析；智能管理

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