基于大数据的电费稽查数字化能力提升

广东电网有限责任公司汕头供电局 金文娴

随着电网规模的扩大，电力企业对电费稽查的效率、范围、内容提出更高的要求，传统的手工稽查不能满足当前营销稽查工作需要，亟需用数字化手段，快速处理复杂关联、统计、对比运算的能力，辅助业务人员分析电费数据，更快更准确完成电费稽查资料分析工作。本文基于数据云平台，运用大数据挖掘与分析技术，通过对电费收缴业务相关数据进行多维度分析，自动识别电价执行异常情况，使电费稽查工作达到事半功倍的效果，提高稽查的工作效率，推进电费稽查的规范化和智能化，扩大电费稽查的覆盖面，丰富电费稽查的方法，完善电费稽查的体系，提高电费稽查数字化水平。

在电力企业中，随着近年来企业级信息系统数据指数级增长，寻求 “找”数据、“存”数据、“管”数据、“用”数据的更优数字化管理方式，成为亟待解决的问题。在此背景下，供电企业建设了数据云平台，通过计算资源、存储资源、数据资源、工具资源的融合共享形成企业级一体化云服务平台。数据云平台以数据商城和工具商城作为基础，支撑应用商城产品，满足“普通用户”和“开发者”的需求。对于普通用户，可以查看我的工作台、应用商城、报表中心；对于开发者用户，特别是地市侧供电子公司可以进一步使用数据商城、工具商城、应用商城、报表中心联动开发应用、报表等。因此，作为大数据分析的一种探索，充分利用数据云平台提供的敏捷开发途径，对营销业务数据进行深度挖掘，扩充主营业务系统的功能，满足业务部门多变的业务需求。

1 数据云平台的能力

数据云平台是一种融合的、共享的、产品化的服务平台。数据云平台包含数据、工具和应用能力。

1.1 数据能力

数据云平台接入了主营业务系统的数据，涵盖结构化、半结构化、非结构化及离线、准实时、实时的全类型数据。数据云平台底层源表的更新频率是T+1日。

1.2 工具能力

提供了工具产品化服务能力，数据云上提供一站式服务的工具服务，包括自助分析、自由仪表板、敏捷挖掘等大数据开发分析工具，实现流程式建模和配置式开发，简单数据分析应用的构建周期缩短至小时级，复杂数据挖掘类应用构建周期缩短至天级，支撑应用商城的自动、灵活、快速生成，减轻地市侧供电子公司数据应用开发工作负担。

1.3 应用能力

应用集中化管理，克服数据应用项目“烟囱式”开发的问题，实现应用成果共享、应用申请、应用评价反馈的管理新模式，促进创新竞争共享环境，促进数据价值发现。

基于数据云平台，地市侧供电子公司开发团队可根据本地业务部门的具体需求，进行建模和开发，快速构建数据应用，内网计算机终端用户即可通过数据云平台数据商城访问这些系统或工具，使用相应的查询功能辅助完成日常的工作。

2 电价执行错误专题分析

2.1 具体业务需求

2.1.1 力率执行异常

结合用电客户合同容量、执行电价分析是否存在功率因数执行不正确情况。对力率执行异常情况总结为5类：需考核但未考核、无需考核、力率应为0.8、力率应为0.85、力率应为0.9。根据用户用电类别、用户类别、电价代码等信息，定位异常原因。

2.1.2 变损异常

检查高供低计用户是否存在未计收变损情况。对变损异常情况总结为2类：计量点为高供低计，变损异常；母计量点已计收变损，子计量点高供低计无需计收变损。根据有功变损电量、计量方式、有功变损电量等信息，定位异常原因。

2.1.3 工业用户未执行峰谷电价

检查工业用户是否未执行分时电价情况。对未执行峰谷电价的工业用户根据分时计费标志进行初步判断，进一步筛去具有发电、公交、供水、海水淡化、港口供电等特征的用户。

2.1.4 同名同址用户电价执行异常

抽取同名同址存在多台变压器且合计容量超过315kVA及以上，查看实际用电性质，是否未执行大工业电价。对同用户名称、同线路线段名称的大工业、普通工业的用户，变压器容量合超过315kVA，则用电类别为普通工业的用户视为异常。

2.1.5 确定项目范围

专题主要为营销域数据，涉及到变压器计费容量、运行容量、变损电费、合同容量等数据。根据业务需求，确定数据需求范围，包括核算运行变压器信息、核算计量点信息、用电户等，由此来确定系统源表。

2.2 分析点设计

2.2.1 力率执行异常

结合用电客户合同容量、执行电价、用户用电类别分析是否存在功率因数执行不正确情况，并根据电价政策剔除例外情况，如教学用电、地方电厂户等。对符合条件的异常情况输出“需整改”，并进一步细分为9种异常情况进行输出。异常情况如下：

（1）需考核未考核【非居民用电，容量＞100，但考核方式为不考核】；

（2）无需考核【居民用电，考核方式为考核，且剔除教学用电】；

（3）力率应为0.85【用电类别不为（居民，趸售，农业生产，稻田排灌），容量＞100，且是公变客户，但力率不为0.85】；

（4）无需考核【非居民用电，容量＜100，但考核方式不为不考核】；

（5）力率应为0.85【用电类别为（普通工业，非居民，非工业，商业），容量＞100，剔除地方电厂户，但力率不为0.85】；

（6）力率应为0.8【用电类别为（趸售，农业生产，稻田排灌），容量＞100，但力率不为0.8】；

（7）力率应为0.9【用电类别为（普通工业，大工业），用户类别为（公线专变，专线专变），容量＞160，但力率不为0.9】；

（8）力率应为0.85【用电类别为普通工业，容量在[100，160]，但力率不为0.85】；

（9）力率应为0.85【用电类别为大工业，容量＞100，计量方式为低供低计，但力率不为0.85】。

因此，面对纷繁复杂、喧哗混乱的现状，人们应增强“寻获安静”的自觉。即使外部环境一时难于安静，也要努力营造宁静的小环境，像大学就应筑上一个“静”的围城，而决不可火上加油，增添杂乱。就个人来说，要不为世俗的欲望所惑，努力保持内心的明净与宁静。有名家说：“缺少了寂寞就不可能有真正的幸福。”这里的所谓“寂寞”，就是能保持自己内心的宁静，不为各种浮华的喧闹所迷惑与裹挟。

2.2.2 变损异常

变损[1]就是高供低计用户，除了基本的电量，还要加变压器损耗。检查高供低计用户是否存在未计收变损情况，进一步细分该用户是否存在关联户，若关联账户已计收变损电费，则该户无需再计收变损；还需要剔除变压器未运行的情况，未运行变压器，则无需收变损。对符合条件的异常情况输出“需整改”，并总结为两类异常情况进行输出，并如下：

（1）计量点为高供低计，变损异常；

（2）母计量点已计收变损，子计量点高供低计无需计收变损。

2.3 工业用户未执行峰谷分时电价

检查工业用户是否未执行分时电价情况，筛选大工业、普通工业的用户和计量点，通过分时计费标志判断该工业用户是否执行分时电价。根据电价政策，剔除行业：（1）电力、热力生产和供应业；（2）水的生产和供应业行业；（3）水利、环境和公共设施管理业，并根据用户名称、电价代码名称进一步剔除该类用户，如剔除用户名称、电价代码名称中含“供水”“自来水”“水厂”的用户，对剔除后的电费数据输出“需整改”。

2.4 同名同址用户电价执行异常

党用电类别为大工业用户或普通工业专用变压器用户，检查同名同线路存在多台变压器且合计容量超过315kVA及以上的多个用户，是否未执行大工业电价，即是否存在用电类别为普通工业的用户，如有，则该户异常，输出“需整改”。

2.5 业务数据定制化展示及查询

2.5.1 力率执行异常

力率执行异常界面主要展示供电局、供电单位、用户编号、计量点编号、用户名称、用电地址、计量点用电类别、用户类别、电价名称、档案功率因数标准、功率因数考核方式、复核单中的力调标准、用电容量、计量点用途、合同容量、电费年月、异常说明、需整改字段信息。设置区县局、供电所、用电类别、电费年月、异常说明共5个过滤器，业务人员可以进一步选择对应区域、用户类别、电费年月、异常类型，进行查询或者重置。

2.5.2 变损异常

变损异常界面主要展示县区局、供电所、用户编号、用户名称、电费年月、用户类别、计量点用途、计量点编号、运行标志、计量方式、本月抄见电量、变损电量、变损计费标志、变损分摊方式、关联用户编号、关联用户名称、关联计量点用途、关联计量点编号、关联运行标志、关联计量方式、关联本月抄见电量、关联变损电量、关联变损计费标志、关联变损分摊方式、异常说明、是否存在关联户、需整改字段。设置区县局、供电所、是否存在关联户、电费年月、异常说明共5个过滤器，业务人员可以进一步选择对应区域、有无关联户、电费年月、异常类型，进行查询或者重置。

2.5.3 工业用户未执行峰谷分时电价

工业用户未执行峰谷电价界面主要展示供电局、区县局、供电所、用户编号、用户名称、用电类别、计量点编号、计量点分时计费标志、计量点用途、计量方式、电压等级、行业分类、用户类别、用电地址、合同容量、用户状态、电费年月、需整改字段。设置区县局、供电所、用电类别、电费年月、用户名称共5个过滤器，业务人员可以进一步选择对应区域、用电类别、电费年月、用户名称，进行查询或者重置。

2.5.4 同名同址用户电价执行异常

同名同址用户电价执行异常界面主要展示供电局、县区局、供电所、用户编号、用户名称、用电类别、计量方式、电压等级、行业分类、用户类别、用电地址、抄表区段、抄表区段名称、供电线路、合同容量、用户状态、同名的用户合同容量之和、需整改字段。设置区县局、供电所、用电类别、线路名称、用户名称、用电地址共6个过滤器，业务人员可以进一步选择对应区域、用电类别、线路名称、用户名称、用电地址，进行查询或者重置。

2.5.5 数据更新频率

电费稽查对数据的准确性要求较高，业务人员需要随时在专题中查看电价执行异常的原因，所以需要采用的更新频率是T+1日，与数据云平台的底层源表数据更新频率保持一致。如图1所示。

图1 编辑工作系统界面图Fig.1 Editing work system interface diagram

2.6 应用成效

结合当前电价政策，针对力调电费、变损电费、峰谷电价执行等提出4项稽查规则，利用大数据分析与挖掘技术，对电价执行异常开展多维度分析，智能定位异常类型，输出分析结果，为营销线条管理部门、基层班组提供查询数据服务，并在使用中不断根据用户的需求进行功能调整。并设置“无需整改数据的导入”路径，方便业务人员及时修正。通过这个数字化专题的建设，有助于电费稽查人员缩小检查范围，快速锁定电费异常原因，及时修正电价执行的错误，提升用电客户的满意度。接下来计划在地市、区县单位全范围推广，对营销业务的开展起到有效的辅助、促进作用，更好地服务新型电力系统建设。

3 结语

作为大数据分析的一个探索，寻找开创性途径对企业级业务数据进行充分有效利用，是近期地市侧供电子公司一项具有挑战性的数字化转型工作，本文提出一种基于大数据的电费稽查数字化能力提升的方法，详细描述相应的分析思路和技术细节，并在本单位及下属区县单位进行试应用，对日常营销业务工作起到了显著的辅助和推动作用，具有充分的创新性价值，为后续同类项目的实施数字化应用提供了思路和技术上的经验和借鉴。