基于交易用户的智能复核辅助工具.pdf

2023年12 月计算机应用文摘第39 卷第2 3期基于交易用户的智能复核辅助工具蔡燕芬,王泽萍,李慧羿,陈书娴,马嘉琳（广东电网有限责任公司汕头供电局，广东汕头5150 41)摘要：随着电力市场改革的不断深入，电费计算方式越来越多样化、复杂化，对电网企业的电力营销能力、计算效率等提出了更高的要求。交易用户复核是电力营销中的重要环节之一，目前电力营销系统无法对交易用户的业扩工单内容准确性进行监控。文章提出了基于交易用户的智能复核辅助工具，该工具可通过分析、整理市场化交易中用户电量和电费异常原因，应用大数据智能匹配筛查异常数据，从而辅助完成交易用户业扩工单的核查清理、表码核查、档案核查等，进而提高复核效率，并降低人工成本及误差。关键词：电力营销；智能；复核工具中图法分类号：TP311Intelligent review assistance tool based on transaction userCAI Yanfen,WANG Zeping,LI Huiyi,CHEN Shuxian,MA Jialin(Shantou Power Supply Bureau,Guangdong Power Grid Co.,Ltd.,Shantou,Guangdong 515041,China)Abstract:With the continuous deepening of electricity market reform,the calculation methods ofelectricity bills are becoming increasingly diverse and complex,which puts forward higherrequirements for the power marketing ability and calculation efficiency of power grid enterprises.Transaction user review is one of the important links in power marketing,and currently,the powermarketing system cannot monitor the accuracy of the business expansion work order content oftransaction users.This article proposes an intelligent review auxiliary tool based on transaction users.This tool can analyze and organize the reasons for abnormal user electricity and electricity bills inmarket-oriented transactions,apply big data intelligent matching to screen abnormal data,and assistin completing the verification and cleaning of work orders,table code verification,file verification,etc,for transaction users,thereby improving review efficiency and reducing labor costs and errors.Key words:electricity marketing,intelligence,review tool文献标识码：A1引言相关文件明确提出各地要有序推动工商业用户全部进人电力市场，随着电力市场改革的深人，电费计算方式的多样性不断提高，对电网企业营销服务内容、电费结算效率、队伍能力素质提出了更高要求，交易用户复核工作面临极大的压力 1目前，营销系统无法监控交易用户业扩工单内容的准确性,为确保交易用户电量电费的准确发行,交易班成员只能在核算周期前逐单清理业扩工单，该过程耗时长且效率低。同时，交易用户的电费必须基于核查规则进行复核,无法针对特殊用户核查,且存在核查规则更新不及时与系统版本更新等造成的异常影响,核查精准度较低 2 ,2功能设计2.1市场化交易工单体检辅助分析市场化交易工单体检辅助分析包括变压器数据分析、共用表分析、关联交易户分析、市场交易户归档工单分析、市场交易户档案分析及无功电量异常分析等，旨在为工单体检提供基础数据。(1)变压器数据分析：通过市场化交易用户清单关联客户档案信息并运行变压器档案信息，构建市场化交易用户的变压器数据模型,其中包含变压器容量、变损算法、损耗类型、考核功率因数和主备性质等。(2)共用表计分析：将市场化交易用户清单与客户档案、电能表档案信息相结合，分析地方电厂或光2023 年第2 3 期伏发电客户与其他用电类别用户的共用电能表（资产编号一致)明细清单(3)关联交易户分析：将市场化交易用户清单与客户档案、计量点关系信息相结合，分析交易用户的关联用户信息，核查交易用户与关联用户的总分关系，具体字段为交易用户户号/名称、交易用户抄表区段、关联用户号/名称、关系类型名称（总分关系）、子（分）表户号和子（分）表计量点等。(4)市场交易户归档工单分析：将市场化交易用户清单与客户档案、全量工单（业扩管理、运行管理、电价电费管理等分类工单）信息相结合，分析交易用户的工单数据，具体字段为工作单编号、业务分类、业务类别、业务子类、用户编号、用户名称、工单状态、申请时间、完成日期及工作单摘要等。(5)市场交易户档案分析：将市场交易用户清单与结算户信息、抄表信息、欠费记录信息、业扩工单信息等相结合，分析交易用户的电量电费，具体字段为用户编号、用户名称、客户名称、结算户名称、电压、计量方式、抄表区段、抄表周期、抄表时间、实际抄表方式、欠费金额、抄表方式、基本电费计算方式、功率因数考核方式、需量核定值与变压器容量等。2.2市场化交易工单智能化异常分析市场化交易工单智能化异常分析包含开发多维分析、异常归因分析、变压器异常风险专项分析、电费回收风险专项分析等功能应用，旨在提高市场化交易工单的异常分析能力。(1)多维分析：主要对单位、时间、工单环节、工单环节处理人、异常原因等进行多维统计分析。(2)异常归因分析:基于大数据分析、聚类算法等技术对存在电费异常的工单数据进行分析与挖掘,并对异常原因（如设备、档案、行业与电价不匹配等）进行有效识别与归类,从而通过归因溯源分析使问题“前置”,进而增强系统的问题发现能力、预防能力、管控能力。(3)变压器异常风险专项分析：针对涉及设备（变压器)的异常风险进行专项分析，结合计量和营销数据,分析电费及变压器的异常影响；通过各实体间的脉络关系，针对电费和变压器异常造成的影响进行深度关联分析,从而将处理方案与历史经验相结合,并将其添加至“标准处置方案”中。(4)电费回收风险专项分析：针对与电费回收风险相关的异常风险进行专项分析，通过各实体间的脉络关系，针对历史欠费用户和高风险标签用户的欠费影响因素进行深度关联分析,并其进行归类，从而针对不同欠费等级和不同欠费原因的用户制定应对策略，进而实现客户欠费原因的深度挖掘和应对策略的计算机应用文摘精准制定；将处理方案与历史经验相结合，并将其添加至“标准处置方案”中,有助于提高电费回收风险防范工作的准确性和有效性。2.3市场化交易工单体检市场化交易工单体检采用综合评分法构建电费业务健康状态评价模型，该模型包含异常分类维度、分类的权重、计算方式、健康评定设置等。支持一键工单体检且可生成体检报告,其中体检报告包括体检操作人、体检工单、体检分数、分数明细、问题解决推荐方案等信息。市场化交易工单体检可采集营销、计量等系统的实时业务工单和电量电费等数据，并在此基础上进行多源数据的融合管理。由于当前数据类型、数据结构、数据范围等较为复杂，业务人员无法直接将其用于数据分析,只有将营销、计量系统等原始数据按照业务的需求进行融合、优化、过滤，才能为后续营商环境的数据分析和指标数据看板的操作提供输人基础 3。市场化交易工单体检可通过数据集管理建立指标统计数据集信息，从而为业务人员提供支持。业务人员可自行根据业务专题需求进行数据选择和计算指标的过滤及增加等，从而合并数据进行关联分析。3技术原理、关键点及实现3.11项目技术原理项目技术原理包含信息采集、异常复核分析库、复核信息库和智能复核,其中信息采集利用统一云化ETL、C D C、文件采集等方式采集所需的用户信息；异常复核分析库结合用户复核异常类型，对异常根源进行归类并创建异常复核分析库；复核信息库利用SQL,筛选海量数据从而融合并构建交易用户复核信息库；智能复核利用综合评价法和SQL相结合的方式,实现交易用户智能复核辅助工具的创建。3.2扶技术关键点及创新点3.2.1技术关键点基于人机交互，本项目利用多维数据采集方式获取交易用户档案、工单、抄表和计费信息，利用多源数据融合管理方式创建交易用户复核信息库，采用多维异常分析方法构建交易用户智能复核分析库，利用综合评价法完成智能复核辅助工具的创建 4 53.2.2创新点本项目的创新点如下：（1）首创交易用户业扩工单的智能清理；（2)实现交易用户电量电费异常的精准定位；（3)首创业扩工单的智能清理与计费智能复核相结合的交易用户复核工具；（4）通过机器人定时5758下发异常数据至基层，辅助基层业务人员完成电费复核,为基层减负。3.3计算机程序的开发计算机程序的整体分层设计如图1所示。前端展示层数据校验图表展示后端服务层数据库数据库管理数据获取数据清洗数据存储数据读取数据挖掘结果处理数据格式化海量电费执行信息数据图1程序分层设计架构图3.3.1大数据处理平台作为Apache旗下的Java语言开源软件框架，Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，该平台允许开发者在大型计算机集群上通过简单的编程模型对大型数据集进行分布式处理。本文提出的复核辅助工具基于Hadoop进行数据处理系统的搭建,其中数据处理系统将完成原始数据收集、数据清洗、数据标准化和数据存储等数据处理工作。本文根据用户交易数据的异常类型建立异常分析模型,并基于该模型对预处理后的数据进行分析,最后将分析结果交由服务端Java 程序进行进一步的处理 6 7 。其中,分布式文件系统（HDFS）用于海量大数据的存储,作业调度和集群资源管理框架（YARN)用于解决资源任务的调度，分布式计算编程框架（M A PR ED U CE）则用于解决庞大量级数据的计算分析问题。3.3.2服务端程序本文提出的复核辅助工的服务端程序使用SSH（St r u t s 2+Sp r i n g+H i b e r n a t e）组合,并基于Java8进行开发,其中服务端程序主要对数据分析系统的分析结果进行存储、展示等逻辑处理。3.3.3展示模块展示模块通过成熟的开源框架Vue.js并基于原计算机应用文摘生JavaScript语言和HTML5技术进行开发,这些框架与技术具有交互能力强、开发维护方便、跨平台等优点。展示模块主要收集核查人员输入的数据，并与服务端程序进行数据交互，从而展示分析结果，进而对复核中的重要异常信息进行报警。MVVM框架原生JavaSeriptMVC框架数据处理平台对接模块数据处理平台2023年第2 3期HTML54结束语白名单工具电力体制的改革对市场化交易用户提出了较高ETL的管理要求,基于交易用户的智能复核辅助工具具有通用和可推广等优点，能主动适应市场变革，使电费抄核收管理更“集约、智能、高效”，从而为市场化交易用户复核提供精准、可靠的数据支撑，进而辅助基层业务人员完成电费复核，为基层减负。按照约8 项需求方向进行基于业务的个性化查询、分析、统计、导出等，业务人员线下处理每个需求约耗费0.5人/天，共耗费4人/天；而基于本项目的支撑分析能力，营商环境信息的查询处理预计每月可减少12 0 人/天的工作量,预计该项目的适用范围未来将扩展至全局用户。参考文献：1】陈燕英.浅谈如何提高电费复核质量J.科技创新与应用,2 0 12(9);10 1-10 2.2黄慧静.浅谈如何加强电费复核力度与抄表计划管理J.财经界,2 0 10(14):6 5.3】谭友奇，廖舒戈,林辉，等.电费复核计算器系统设计J.农村电工,2 0 0 9,17(11):2 6.4李淼淼，李冉，李昕璇.电力行业大数据内部审计探讨J.合作经济与科技,2 0 2 3（12):16 2-16 4.5费伟伟.大数据在电力运营监控中的应用 J.集成电路应用,2 0 2 3,40(4):2 12-2 13.6刘依伶.基于数据挖掘下电费精准核算算法优化设计分析J.电气技术与经济,2 0 2 2（5）：19 6-19 8.7 金文娴.基于大数据的电费稽查数字化能力提升 J.数字技术与应用,2 0 2 2,40(7):47-49.作者简介：蔡燕芬（19 7 7 一），本科，工程师,研究方向：市场营销抄核收及现货交易。