电力缴费渠道实时监控策略研究及平台设计

2018-06-06邹云峰

电力需求侧管理 2018年3期

吴飞，张昕，孙莉，邹云峰

（国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，南京 210000）

客户缴费渠道建设是确保电网企业电费足额、及时回收，保障企业经营成果的重要手段。随着经济社会的发展，电力体制改革的进一步深化，客户用电服务需求呈现越多样化趋势。在用电客户电费收取上，国家电网公司建设的一体化缴费接入管理平台［1—2］支持电网企业、金融机构和非金融机构等缴费渠道的接入［3—4］，为电力客户提供了便捷灵活的缴费方式。技术的发展支撑着服务的多元化、专业化、精益化，多样的缴费渠道在方便客户的同时，也对其本身的支撑能力提出了更高的要求。

1 一体化缴费接入管理平台

为统一标准、整体规划，国家电网公司建设了一体化缴费接入管理平台［5］，总体框架结构如图1所示。一体化缴费接入管理平台通过缴费手段管理服务适配器，将不同通信规约的缴费渠道按照统一格式进行通信规约转换，形成标准的报文数据，实现对外缴费终端和金融、非金融渠道商缴费系统与电力营销业务管理系统的集成接入，有效促进电力营销业务的拓展，提高电力客户缴费的灵活性和便利性，克服了传统电力缴费中存在的空间和时间的限制，缩短供电企业电费回收的周期，加快资金流通的速率。

一体化缴费接入管理平台支撑着电网企业多渠道缴费业务的开展，运行状态良好［6—7］，但也存在以下问题。

（1）一体化缴费接入管理平台对于各缴费渠道的软硬件与网络监控以人工巡检方式为主，出现缴费失败情况时难以及时判别问题原因，需耗费较高人力与时间成本进行问题排查解决，存在客户服务风险。

（2）除电网企业本身缴费渠道外，其他渠道在收取客户电费后，电费资金并非直接进入电网企业账户，电费资金在从客户到渠道、最终到电网企业账户流转过程中，对电费资金的流动无任何监控，存在电费回收风险。

（3）各地区电力客户的缴费习惯不尽相同，各缴费渠道的分布未考虑到客户需求，服务资源分配不合理，不能充分满足客户需求。

有鉴于此，亟需开发一个智能化的电力缴费渠道实时监控平台，制定相应的监控预警策略，实现对渠道监控预警，掌握渠道运行状态、业务交易量以及电费资金流转状况，及时调整缴费渠道规划，保障一体化缴费接入管理平台的安全稳定的运行。

图1 一体化缴费接入管理平台框架

2 缴费渠道实时监控策略研究

针对各缴费渠道目前可能存在的客户服务风险与电费资金回收风险，结合一体化缴费接入管理平台可获取的缴费日志等数据，电力缴费渠道实时监控主要包含渠道连通性、业务交易量、交易安全3个方面内容。具体监控内容如表1所示。

表1 缴费渠道实时监控内容

表1中列举的3方面监控内容，具体监控策略如下。

（1）渠道连通性采取实时监控方式，实时展示渠道前置机的CPU、网络等运行状况，监控过程中对异常渠道进行预警，反馈给系统运维人员进行渠道维护，同时告知业务人员暂停该渠道的业务使用。

（2）各渠道代收、预收等缴费金额及缴费笔数，采用实时监控策略，帮助业务人员便捷、直观掌握某一缴费终端的业务交易量。除此之外，对同一渠道，从一定时间维度分析该渠道的交易量变化趋势，预估后期该渠道的业务交易量，对实际与预估情况偏差较大渠道进行重点分析。

（3）针对交易安全，利用先验知识对渠道历史数据进行分析挖掘，对资金截留风险、信息泄露风险等，拟定冲正套现、查缴比异常、重复代扣等风险模式，采用有监督的模式识别技术分析历史数据，根据异常交易特征，对异常交易进行识别；建立数据置信区间，对超过置信区间的异常交易进行识别；设置系统判定条件，对符合条件的异常交易进行识别，最终判别存在的风险模式，并评判各风险模式的风险值大小［8］。

渠道实时监控同时给每个监控指标配置异常告警阈值以及各告警策略，对监控结果进行异常判定，将问题以系统自动发送消息形式进行传递、处理、反馈，来提高供电企业质量、服务、品质等的管控效率。借助缴费日志数据和二次分析结果，构建渠道综合评价模型［9］，帮助业务人员管理渠道电费回收、调整缴费渠道规划，保障缴费渠道的安全、稳定的运行。

3 缴费渠道实时监控平台设计

3.1 总体设计

以某省为例，缴费渠道实时监控平台总体框架如图2所示，业务逻辑层支持各级业务人员、技术人员的接入，应用展示层实现应用功能的展示，业务逻辑层提供缴费渠道监控信息的处理服务，数据层由数据映射和数据源构成，数据映射完成对数据源的访问封装，并使得业务逻辑层的设计和实现更集中于系统本身的功能。

3.2 技术路线

缴费渠道实时监控平台建设基于一体化缴费接入管理平台的缴费数据，具有数据量大、数据结构复杂等特点，监控上要求实时展示，因此对平台本身计算能力提出了较高的要求。为满足实时监控要求，平台设计采用分布式架构，利用当前主流的Hadoop和Spark大数据平台［10—13］，实现大数据的分析计算，数据流转流程示意图如图3所示，经过数据采集、数据预处理、建模分析和数据存储，最终实现前端的数据展示。

图2 缴费渠道实时监控平台总体框架

图3 数据流转流程示意图

利用Sqoop、Flume和Kafka等技术，从一体化缴费接入管理平台中采集数据，通过Hadoop MR和Spark streaming流式计算方法对数据进行预处理［14—15］，将采集到的多源异构数据按照统一数据规范进行标准化及关联，整合数据形成数据基础。数据预处理过程不仅会将采集到的明细数据进行整合，同时也会对明细数据进行计算分析，生成后期用于展示的统计数据。数据存储时，明细数据存储在分布式数据库Hive中，同时将Hive表关联HDFS文件，通过Hive SQL实现数据的统计查询及分析，统计数据存储在关系型数据库MySQL中，最终利用JDBC抽取明细和统计数据进行页面展示。针对监控策略中交易安全监控内容，监控平台会抽取已存储的数据，利用SparkR和Mahout的算法库中的算法或其他算法模型，实现系统需要的模式识别、人工神经网络等模型运算［16—17］，并将运算结果进行数据存储。