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基于数据融合分析实现在线智能稽查的探讨

2020-08-31肖传炜

机电信息 2020年18期
关键词:数据融合电力营销

摘要:如何切实提升稽查工作效能,强化稽查工作在事前预警、事中监控和事后监督的营销业务全过程中的风险防范作用是当下一个研究热点。而利用信息化技术平台进行异常数据分析及风险防控,已成为当前稽查工作的重要手段之一。鉴于此,对在线稽查现阶段存在的问题进行探讨,并分析了如何运用数据融合分析实现在线智能稽查,具有良好的实用性和可行性。

关键词:电力营销;智能稽查;在线稽查;数据融合

0    引言

电力营销稽查是建立在合理怀疑的基础上,通过营销稽查监督机制的作用发挥,防范企业内部规章制度在执行过程中存在的差错,以达到电力营销稽查工作服务企业经营发展、对营销工作及制度执行及时性审查和评价的目的。随着智能电网建设推广力度的深入,我局实现了智能化电表全覆盖及各级电能计量数据采集系统的建立。据统计,我局现有用电客户数量145万户,每月产生海量的涉及业扩、计量、电量、电费的业务数据。对大量繁杂的营销数据进行核查分析已经成为营销稽查工作的一大难点。目前,我局基于企业级6+1系统的回流库Oracle数据库已建立,营销系统中的数据已共享于回流库,具备采用sql语言来做大数据匹对的功能。如何通过在线稽查快速有效地锁定异常数据,是我们应该思考的问题。

1    现阶段存在的问题

1.1    营销稽查手段单一,稽查发现问题的深度和广度不足

目前,稽查人员只关注运用营销系统本身各业务间的逻辑关系和书面资料与系统信息、现场实际情况进行对比等传统方式进行稽查。这种人工抽查或逐个排查异常样本的方式存在着较强的主观性,需要稽查人员具备丰富的工作经验和较强的专业素质。传统落后的稽查手段导致样本核查过程中存在不确定性,而且样本占比十分有限,不能真实地反映企业潜在的经营风险。

1.2    原有的在线稽查规则相对固化,制约了新管控要求下的监控力度

营销服务工作在不断发展和变化,而原有的在线稽查监控规则相对固化,目前无法根据营销工作的发展而实时进行调整和增加,缺乏对新业务、新流程开展监控分析的能力,从而無法实现营销业务监督的全覆盖。

2    数据融合实现智能稽查的思路

针对目前稽查模式存在的问题样本针对性不强、问题样本发现率偏低,以稽查的两个切入点为总抓手,一个有效整改为根本点,营销数据融合分析为支撑点,加强数据的深度挖掘,横向集成和综合分析,实现智能稽查。智能稽查的核心在于营销数据的特征融合,通过对新业务、新制度及日常经验的提炼及总结,对稽查发现问题进行统计分析,找出营销业务中多发性的异常样本,形成在线稽查自定义规则库,通过自定义规则+固化规则数据融合分析,实现精准稽查。据此,本文在原有的基准数据下构建规则R,在规则R条件下,对集合中的数据进行分析。

3    数据融合分析稽查案例

通过运用数据融合分析,我们开展了一系列的智能稽查工作,取得了一定成效,以下是几个实践案例。

3.1    案例1:用户需量值异常稽查

规则R1:筛查上月已发行电费且按最大需量计基本电费的用户,如电费信息中各计量点计费需量值之和÷(合同容量-

冷备用变压器容量-停用变压器容量)<0.4,则该户视为异常。

规则R2:筛选规则R1样本清单中上月发行电费用户,发生过增容/减容流程并已办结归档,则该户视为异常。

规则R3:筛选规则R2样本清单中上月归档的增容/减容的大工业用户,如果其计量点变更前后的基本电费计算方式不一致,则视为异常。

通过规则R∈{R1、R2,R3}对营销系统数据进行分析,筛选出存在异常的用户清单,开展进一步核查。

经核查,发现某用户供电方式为高供高计,用电容量为1 000 kVA,2019年11月5日申请办理高压增容1 250 kVA流程时,同时申请办理变更基本电费计费方式:由原来按最大需量值计算基本电费改为按实际最大需量值计费。业务经办人员贪图方便,在高压增容流程现场勘查配图环节,同时变更基本电费计费方式。由于变更基本电费计费方式为季度生效,该业务流程归档时间为2019年12月,故12月的基本电费仍按11月的400 kVA最大需量值来计算基本电费,导致电费差错产生。

3.2    案例2:两部制电价用户执行异常

规则R1:筛查已发行的计量点信息,当计量点对应用户的核算变压器容量之和大于等于315 kVA,而该计量点未计收基本电费,则视为异常。

规则R2:筛查已发行的计量点信息,当计量点对应用户的核算变压器容量之和小于315 kVA,而该计量点计收基本电费,则视为异常。

规则R3:剔除市场化交易自动生成用于每月扣减价差电费的虚拟计量点用户。

通过规则R∈{R1、R2、R3}对营销系统数据进行分析,筛选出存在异常的用户清单。

经核查,发现某用户用电容量为565 kVA,执行大工业电价,基本电费为按变压器容量计算。2019年4月4日,该用户申请办理非永久性减容一台315 kVA变压器并于2019年4月4日现场停电加封。停运后现场运行容量为250 kVA,但执行电价仍为大工业电价。根据发改办价格〔2016〕1583号文件要求:减容(暂停)后容量达不到实施两部制电价规定容量标准的,应改为相应用电类别单一制电价计费,并执行相应分类电价标准。用户暂停后容量为250 kVA,低于315 kVA的容量标准,应按普通工业单一制电价计费。按照2019年4月电价明细,判断实际少收该用户电费数万元,及时进行了电费追收,为企业挽回了经济损失。

3.3    案例3:用户功率因数考核执行错误

规则R1:计量点用电类别为居民,功率因数考核方式不等于不考核。

规则R2:用户计量点运行容量大于等于100 kVA时,其下计量点用电类别不为居民,且功率因数考核方式等于不考核。

规则R3:用户用电类别不为居民,运行容量小于100 kVA,其下功率因数考核方式不等于不考核。

规则R4:用户运行容量大于等于100 kVA,其下计量点用电类别为商业、工商业、非居民、非工业,功率因数标准不等于0.85。

规则R5:用户运行容量大于等于100 kVA,其下计量点用电类别为趸售、农业生产、稻田排灌,功率因数标准不等于0.8。

规则R6:用户用电类别为工业,用户类别为专变,运行容量大于160 kVA,其下计量点用电类别为工业,且功率因数标准不等于0.9。

规则R7:用户用电类别为普通工业,100 kVA≤运行容量≤160 kVA,其下计量点用电类别为普通工业,功率因数标准不等于0.85。

通过规则R∈{R1、R2、R3、R4、R5、R6、R7}對营销系统数据进行分析,筛选出存在异常的用户清单。经核查,发现一批用户存在功率因数考核执行错误的情况。

3.4    案例4:用户供电电压执行错误

规则R1:用户电压等级<10 kV,计量方式为高供高计/高供低计用户,或者用户类别为专线专变/公线专变用户,视为异常。

规则R2:用户电压等级≠220 V或380 V,计量方式为低供低计用户,或者用户类别为公变用户,视为异常。

规则R3:用户电压等级为空,视为异常。

规则R4:剔除光伏发电户或地方电厂户。

通过规则R∈{R1、R2、R3、R4}对营销系统数据进行分析,筛选出存在异常的用户清单。经核查,发现一批用户存在供电电压执行错误的情况。

4    结语

基于数据融合分析实现电力智能稽查,对用户用电情况进行多角度的监控分析,能够有效实施精准稽查,落实智慧减负,堵塞业务管理漏洞,提升全局营销管控能力,为创建智能化营销稽查示范标杆,打造现代化服务体系,助力创建全国最好、世界一流企业提供了坚实的保障。

在本文研究的基础上,下一步将通过调整自定义规则库异常判定阈值和优化异常判定方法加以辅助稽查,以进一步提升稽查准确率。

[参考文献]

[1] 钟聪,罗陆宁,戴斌.基于营配数据分析的电力营销在线信息化稽查探讨[J].中国电力企业管理,2014(4):104-106.

[2] 林幕群,彭显刚,林利祥,等.基于数据挖掘技术的电价执行在线稽查模型[J].广东电力,2016(1):108-112.

收稿日期:2020-04-20

作者简介:肖传炜(1990—),男,广东中山人,助理经济师,主要从事电力营销稽查工作。

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