基于用电信息采集系统的用户缴费预警方法与应用

黄　斌，许明前

（国网四川省电力公司 德阳供电公司，四川 德阳　618000）

基于用电信息采集系统的用户缴费预警方法与应用

黄斌，许明前

（国网四川省电力公司 德阳供电公司，四川 德阳618000）

电费回收工作是供电企业营销工作的重中之重，能否按时实现用户应收电费的百分之百回收，既是基层供电企业最重要的绩效之一，也直接决定了供电企业的经营业绩。

电力用户用电信息采集系统的全面推广应用，为实时掌握用户的用电情况提供了先进的技术手段。通过该系统能够实时掌握用户的用电情况，进而判断用户的生产经营情况，就能针对用户的不良生产情况及时反应，发出预警，确保电费回收。

1　目前常用用电客户缴费信用评价模型

1.1加权打分制用户缴费信用评价

对于供电企业，目前执行的用户信用评价方式大多为打分制，通过这种方式，可以完善电费回收风险防范管理，建立客户信誉等级制度「1」，同时也可以体现本地区的市场环境、经济特点、电费回收等情况「2」。目前，笔者所在的供电公司即采用商业资信、缴费付款情况，法律信用，安全信用，合作信用，经营行为、经营管理情况，发展能力、发展潜力等6个方面，按照不同的权重，直接对用户进行打分，并按照表1进行评价。

表1　用户分值与信用等级之间关系

这种信用评价方式简单易行，可以很快筛选出需要关注缴费信用的用电客户。

1.2基于层次分析法的电力客户信用风险评价

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）「3」「4」是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。

利用该方法，首先根据用户所处环境的宏观层面、中观层面与用户自身的微观层面出发，设置电力客户信用风险指标体系，其次建立层次结构模型，构造权重判断矩阵，最后进行层次单排序及一致性检验和层次综合排序及一致性检验，得到各方案对于总目标的总排序，就可得到不同用户信用风险的评价排序，即可关注到信用风险大的用户「5」。

2　目前评估模型和方法存在的不足

目前的评估模型是采用加权打分或者采用层次分析法得到的评估结果，其使用的数据至少为前一个月的数据，且难以做到每月更新。

以上评估方法，未加入用户实时生产经营情况，一旦用户发生问题，极有可能拖欠一个月的电费。而笔者所在的县级供电公司约550户高压客户中，约有100户左右被评级为B、C级，需要抄表人员密切关注缴费信用，但仅依靠人工关注这些B类及以下企业的缴费信用情况，在实际工作中难以做到。

3　利用用电信息采集系统数据进行实时信用评价

对于一个企业，其用电量是否正常，其用电水平是否处于正常状态，其用电曲线是否符合该行业的典型负荷曲线，均能直接反映用户目前的生产经营是否正常，即一个用电正常的企业，出现经营风险或电费缴纳风险较低，而一个用电不正常的企业，出现电费缴纳风险的可能性很大。因此，结合用户前期信用评价等级和实时用电情况，通过模型自动判断，供电企业就可以立即作出反应，上门勘查用户的实际生产经营情况，确保及时发现电费回收风险而提早实施预防措施。

3.1建立用户正常用电参考曲线

用电信息采集系统能够每15 min采集一次用户的用电信息，包括用户电能表的抄表数据、电量数据、功率数据、电压、电流及功率因数等信息，并存储于系统服务器上，其查询界面如图1。

图1　专变用户实时用电信息查询界面

由此可以得到用户的负荷曲线。不同类型的用户，在正常生产情况下，其负荷曲线规律是不一样的。下面选择最容易产生欠费的冶炼加工行业和化工生产行业来进行分析。

首先从用电信息采集系统选取了2类最典型的正常生产用户，得到了2类用户在一周5个工作日的负荷数据。为便于在不同容量的同一类型用户之间进行比较，将负荷归一化后（即每一点的负荷除以一周的最大负荷），得到如图2作为标准参考曲线。

图2　不同行业一周负荷归一化后曲线

由图2可见2类行业的典型用电特点：化工行业用电负荷较为均衡，属于连续生产，负荷日、周变化不大；而冶炼行业充分利用谷段时间避峰用电，其余时间仅运行辅助设备，负荷率较低，用户日、周负荷变化幅度较大。

3.2建立实时信用评估模型

该模型以打分制信用结果为基础，结合用电信息采集系统对用户进行实时信用评估。判断步骤如下：

（1）获取用户首次信用等级信息，如信用为A级及以上，则不进行二次信用评价；如用户信用为B级及以下，则进行二次评价。

（2）判断用户所属行业。在本文中，目前仅能评价冶炼行业和化工行业，用户所属行业，可在用户管理系统中获取。

（3）获取用户过去24 h的负荷曲线数据，正常情况下取前一天0：00到24：00的数据，并对该负荷曲线进行归一化处理。

（4）将用户所属行业标准负荷曲线与目标用户负荷曲线进行对比，即对比24 h内两者之间是否匹配。判断依据为最大值与最小值之间的比值和总量之间的比值，即

式中：Pmin为用户在24 h内最小功率；Pmax为用户在24 h内最大功率。

式中：Pi为在一天中某时刻的功率；Pbi为该行业标准曲线在一天中某时刻的功率。

判定依据：当用户为化工行业时，A1≥0.7为正常；当用户为冶炼行业时，A1≤0.1时为正常。A2≥0.8为正常，如果A2＜0.8，则不正常。

（5）如判断出用户生产波动（即不正常），则再往前取一天的数据，如仍出现波动，则需要工作人员予以关注。

4　应用实例

实例1

某冶炼加工用户前期信用评价为C级，属于重点关注对象。利用电能采集系统，可得到其一周的负荷归一化曲线如图3。

图3　某冶炼加工厂一周负荷归一化曲线

利用实时信用评估模型，对比行业参考曲线，可得出：

第一天，A1=0，A2=1.23，该用户正常用电。

第二天，A1=0，A2=0.70，A2＜0.8，用电出现告警，取前一天数据，正常，继续观察。

第三天，A1=0，A2=0.11，出现告警，取前一天数据，告警。因此，需抄表人员到用户现场核实。

根据该计算结果，抄表人员立即到用户处检查，发现用户已经停产。经了解，客户资金链出现断裂，供电企业及时采取措施，保证了电费的回收。

实例2

某化工厂的前期信用评价为C级，也属于重点关注对象。利用电能量采集系统，可得到其一周的负荷曲线如图4。

图4　某化工厂一周负荷归一化曲线

利用实时评估模型，对比行业参考曲线，可以得到：

第一天，A1=0.94，A2=1，正常用电。

第二天，A1=0.89，A2=0.99，正常用电。

第三天，A1=0.06，A2=0.82，生产出现波动，再取前一天数据，正常，暂不作出反应，观察。

第四天，A1=0.89，A2=1.01，正常用电，取消观察。

后经抄表员上门了解，该厂在第三天出现生产异常，设备故障，导致短时停机，但生产经营一切正常。

5　结束语

为了实时评估客户缴费信用，降低电费收取风险，本文利用用户用电信息采集系统，结合客户其他信用评价方式，建立了用户的实时信用评价模型和评价方法，能够实时得到用户的生产状况进而推断其缴费信用状况，有利于供电企业及时采取措施，上门催缴电费。该方法的最大滞后时间仅为24 h，实时性较强，文中2个实例也充分证明了评估模型的有效性。

电费回收是一项综合性的工程，本方法只能尽快评估出用户的生产状况，有利于工作人员做出快速反应，对催缴电费本身则依赖于工作人员自身的工作。为了确保电费足额回收，采取全额预付、安装预付费终端等方式，能够更有效的确保电费回收工作，也是确保电费回收的有效办法。D

「1」王敬敏.供电企业CRM中客户分析与评价研究「J」.中国电力，2004（4）：66-71.

「2」权明富.客户价值评价指标体系设计「J」.南开管理评论，2004（3）：17-23.

「3」王刚.用电客户缴费信用评价数学模型研究「J」.供用电，2010（2）：85-89.

「4」刘新才，曾明.基于层次分析法的电力客户信用风险评价「J」.电力需求侧管理2005，7（6）：19-21.

「5」杨立生.唐山供电公司电力客户信用评价体系研究「D」.北京：华北电力大学，2011.

Method and application of electricity fee payment warning base on power information collection system

HUANG Bin，XU Ming-qian
（Deyang Electric Power Supply Company，Deyang 618000，China）

供电企业及时获知客户的经营情况，快速评价客户的缴费信用，在实际工作中具有重要的意义。基于用户上月和以往缴费信用进行评估客户缴费信用评估，其时效性较低。利用用电信息采集系统中的用户实时用电信息对客户的生产经营情况进行评估，可对评估预警的用户及时采取措施，避免用户欠费。

用电信息采集系统；客户信用；缴费预警

It has important significance in practical work for the power supply enterprise to acquire the customer's operation situations，rapidly assess customers payment credit.Timeliness is low based on the user last month and previous payment credit assessment.Real-time electrical customer information in the electricity information collection system can be used to assess the customers production and operation which can take timely measures to early warning users to avoid user arrears.

power information collection system；customer credit；fee payment warning

F407.61

C

2015-01-20