互聯網環境下電力用戶購售電風險管控，不同于傳統電力用戶信用評價，互聯網模式下的信用評價將結合購售電各方信用歷史、經營狀況、行為偏好、履約能力、身份特質、社會關系、社會經濟環境等多維度的信息，分別從電力互動消費平臺、政府公共數據服務平臺、互聯網數據挖掘等途徑獲取數據資源，運用大數據及云計算技術客觀呈現用戶信用狀況，是對海量信息數據的綜合處理和評估的結果。

如圖7-13所示，互聯網環境下電力用戶信用評價方法基于用電大數據，利用用戶畫像技術，獲取用戶屬性標簽、用電行為標簽和互聯網行為標簽，建立負荷相似度模型、需求響應評價模型和履約能力評價模型，形成信用評價等級。該方法充分考慮用戶的身份特征、用電行為波動情況、繳費歷史和需求響應配合程度，使用戶的信用評價信息充分體現對用戶用電行為的可預測性，不僅幫助降低消費風險，而且有助于售電主體充分掌握用戶的用電規律，制定有效的個性化服務策略。主要過程和方法包括以下方面。

圖7-13 電力用戶信用評價

1、電力用戶畫像

根據電力用戶畫像標簽體系和畫像建模方法，形成用戶畫像的靜態標簽和動態標簽，分別對應為互聯網環境下電力用戶信用評價的靜態要素和動態要素，其中靜態要素包括用戶人口、住房面積、房屋市場均價、加熱類型等用戶身份特征等要素，評價中主要反映了用戶上傳信息的完整程度;動態要素包括用電行為、需求響應、履約能力等，體現了用戶用電行為和消費行為的可預測性、對需求響應策略的積極性度等。

2、靜態要素評價模型

靜態要素的信用評分模型為：售電主體設定各靜態要素總分為M，各項最高分值相等，用戶只要真實填寫，即可得分，總分S₁為各要素分值之和。

3、動態要素評價模型

（1）用電行為相似度評價模型。用戶用電行為相似評價模型的基本思想和內容是比較用戶日負荷曲線的變化程度，如果用戶一個月內每日負荷曲線變化較小，反映了該用戶用電行為穩定，末來用電量和用電模式具有較強的可預測性，則用戶可信度

計算方法為：售電主體設定最高分值M，計算用戶最近一個月內任意兩條日負荷曲線的相似度，累加并求平均值r，結果與最高分值相乘，即為該用戶用電行為信用分值S₂。負荷曲線相似度計算方法為：

（2）需求響應評價模型。需求響應評價模型的基本思想和內容是：分析用戶在售電主體需求響應策略驅動下，調整用電模式的敏感程度。比如在當分時電價政策改變后，用戶的負荷曲線變化大，反映了該用戶能夠很好配合售電主體的負荷調度策略，則信用度高。

計算方法為：設定需求響應最高分值M，取最近一次電價調整前后用戶日均負荷曲線中各小時的平均負荷組成用戶日負荷向量L_i和L_j計算負荷曲線相似度S。計算電價調整前后峰谷負荷變化率：

式中：P_jf為電價調整后峰值功率;P_jg為電價調整后谷值功率;P_if為電價調整前峰值功率;P_ig為電價調整前谷值功率.

則電力用戶需求響應評分值為：

（3）履約能力評價模型。履約能力評價模型體現了用戶購電繳費違約情況。計算方法為：設定履約能力最高分值M，每逾期欠費一次減N分，減到0為止，總分記為S_4。

（4）用戶信用評價模型。綜合靜態要素評價模型和靜態要素評價模型，用戶的信用評價模型可定義為：

式中：W₁、W₂、W₃、W₄：為售電主體設定的各要素權重值。