用电信息采集标签的生成方法和基于此的工单派发方法与流程

本发明涉及标签生成方法，特别涉及一种用电信息采集标签的生成方法和基于此的工单派发方法。

背景技术：

在用电信息采集系统大力推广的大背景及趋势下，用电信息采集规模日渐庞大，数据深化应用不断加强，对系统的运行维护工作也随之扩大，目前全省平均每天产生的故障工单超过7000条，远远超出目前配备运维人员的工作能力，迫切的采集运维需求与相对低下的采集运维效率的矛盾日益凸显，主要体现在以下几个方面：

(1)同一个异常存在重复派工；

(2)存在无效派工；

(3)分析异常、派发工单业务工作量大；

(4)缺乏引导式处理功能，使异常工单处理问题较被动；

(5)人工干预环节多，系统自动化处理水平低。

技术实现要素：

本发明的一个目的在于解决上述现有技术存在的重复派工、派单自动化水平低的问题，提供了一种用电信息采集标签的生成方法和基于此的工单派发方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种用电信息采集标签，包括标签对象、标签名称、标签类型、生成方式以及应用环节；

所述标签对象包括工单对象、用户对象、台区对象、终端对象以及标记对象；所述标签类型包括手工标签、规则标签和模型标签；所述生成方式分为手动生成和自动生成，所述自动生成包括规则生成和模型生成；所述应用环节包括但不限于远程处理、现场反馈、运维反馈、归档以及派工。

本发明还提供了一种用电信息采集标签手动生成方法，通过现场反馈给标签对象手动生成标签，所生成标签为手动标签。

本发明还提供了一种用电信息采集标签规则生成方法，包括：建立系统数据库，用于存储手工标签的特征信息，并将特征信息数据化；建立业务规则，将业务规则转化为数据规则；在系统数据库中查找符合某一数据规则的数据化特征信息对应的手工标签；为该手工标签对应的标签对象进行业务规则标记，若标签对象上的业务规则标记数量记超过预设值，则系统数据库自动为该标签对象生成标签，所生成标签为规则标签。

本发明还提供了一种用电信息采集标签模型生成方法，包括：收集历史故障工单的故障信息；通过机器学习算法训练得到机器学习模型；在标签对象产生新故障时，读取故障信息，输入所述机器学习模型，机器学习模型输出模型计算结果，再将模型计算结果生成为标签；所生成标签为模型标签。

进一步地，所述故障信息包括但不限于故障类型、故障异常现象、故障原因、故障影响范围、故障处理时间、故障处理所需物料。

本发明还提供了一种基于用电信息采集标签的工单派发方法，根据用电信息采集标签模型生成方法建立故障原因预测模型，将历史故障工单的故障异常现象和故障原因输入故障原因预测模型，生成异常原因预测标签；根据用电信息采集标签模型生成方法建立工单综合评级模型，将历史故障工单和工单评级指标输入工单综合评级模型，生成工单综合评级标签；根据异常原因预测标签判断是否派发工单；根据工单综合评级标签判断工单派发的优先级。

进一步地，所述工单评级指标包括：

(1)故障影响度：根据故障异常现象、故障对象、线路关系评估故障的影响范围，并综合考虑是否有重要客户，对故障产生的影响进行度量化；

(2)故障处理难度：从故障自身属性及历史故障工单处理情况进行建模分析，对不同特征故障的处理难度进行预测；

(3)故障处理时间：结合历史工单处理情况，对故障工单的处理时间进行分析，实现对每个故障工单处理时长的预测。

本发明的实质性效果：本发明通过机器学习技术结合标签库系统自动化生成模型标签，实现标签的自动生成和更新；根据生成的异常原因预测标签和工单综合评级标签，判断是否派单和派单优先级，克服了原有派单方式易导致重复派单、无效派单、派单效率低下的情况。

附图说明

图1为本发明的实施例四的模型标签生成过程示意图。

图2为本发明的实施例四的异常原因预测标签生成示意图。

图3为本发明的实施例四的工单综合评价标签生成示意图。

图4为本发明的实施例五的工单派发过程。

具体实施方式

下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。

实施例一：

一种用电信息采集标签，包括但不限于标签对象、标签名称、标签类型、生成方式以及应用环节。标签对象包括工单对象、用户对象、台区对象、终端对象以及标记对象。应用环节包括但不限于远程处理、现场反馈、运维反馈、归档以及派工。用电信息采集标签设计的考虑因素包括标签对象、标签类型、业务属性、生成环节、应用环节，即每一个用电信息采集标签，都应该包括这几个维度的信息。其中：用电信息采集标签对应“用户-台区-终端-表计-工单”五个标签对象，工单标签包括：异常原因预测、工单重要性和处理优先级。

表1用电信息采集标签信息表

标签类型：标签按照生成方式，可分为手工标签、规则标签和模型标签三种类型。其中规则标签和模型标签为系统自动生成标签，可以通过简单或复杂的计算直接生成的标签。其中，规则标签基于规则定义，通过sql语句查询出符合该规则定义的所有对象并标记上该标签；模型标签则是运用机器学习相关算法对采集大数据进行分析挖掘得到的标签，如异常原因预测、判断故障工单优先级等均为模型标签。

生成环节：手工标签的生成环节主要集中在远程处理、现场反馈，规则标签和模型标签的生成环节为系统的标签调度执行时间，可以自定义更新周期。

应用环节：标签设计的应用环节，包括采集运维全流程异常生成、远程处理、现场反馈和运维反馈。结合每个流程业务的特点，将特定的标签应用于相应流程。

实施例二：

一种用电信息采集标签手动生成方法，通过现场反馈给标签对象手动生成标签，所生成标签为手动标签。手工标签为静态标签，即通过系统内的数据无法判断，需要通过现场反馈给对象标记的标签。比如“长期门闭”标签，在现场运维反馈时，如果发现该用户符合这个标签所描述的属性特征，则由运维人员在系统中手工给这个用户标记上该标签。标记后该用户将在有效期内“绑定”这个标签，之后在系统查询所有与该用户有关的信息时，都将能够看到这个标签。

实施例三：

一种用电信息采集标签规则生成方法，包括：建立系统数据库，用于存储手工标签的特征信息，并将特征信息数据化；建立业务规则，将业务规则转化为数据规则；

在系统数据库中查找符合某一数据规则的数据化特征信息对应的手工标签；为该手工标签对应的标签对象进行业务规则标记，若标签对象上的业务规则标数量记超过预设值，则系统数据库自动为该标签对象生成标签，所生成标签为规则标签。

根据系统数据库中已有数据源，按照标签的含义设计业务规则，并由系统维护人员将业务规则转化为数据规则，通过数据查询出符合该数据规则的对象群体，并对这些对象批量标记该标签。由标签库系统平台实现对符合规则的对象实现打标签的过程。比如“拆迁用户白名单”标签，以往需要通过申报白名单，通过标签库平台，可以根据规则从系统数据表中查找出这些用户，自动打上该标签。在标签库系统中开发相应的功能模块，支持直接由前端填写简单的sql语句，以及选择调度周期，则系统会定期直接为符合该规则的对象打上标签。规则标签的业务生成流程为，由业务人员或者系统运维人员提出标签需求，由系统运维人员创建生成标签。

实施例四：

一种用电信息采集标签模型生成方法，包括：收集历史故障工单的故障信息；通过机器学习算法训练得到机器学习模型；在标签对象产生新故障时，读取故障信息，输入所述机器学习模型，机器学习模型输出模型计算结果，再将模型计算结果生成为标签；所生成标签为模型标签。

针对需要深度挖掘、高度提炼的标签，比如“预测电能表时钟异常”、“工单处理优先级高”、“故障影响范围广”等标签，通过系统中的数据无法直接获得，需要运用机器学习算法建立模型并生成标签。模型标签的自动生成过程如图1所示，首先通过历史数据和机器学习算法，训练得到机器学习机器学习模型；在标签对象产生新故障时，读取故障信息输入机器学习模型中，输出模型计算结果存放到结果表中，最后通过标签库平台，将模型结果转化为标签，实现模型标签的生成。模型标签针对不同的主题，需要建立不同的模型。

模型建立过程：通过机器学习方法生成模型标签，采用的算法包括因子分析、关联法则、深度神经网络、支持向量机等，涵盖了数据预处理(数据清洗、降维等)、聚类、各子主题预测建模可能涉及的算法。通过机器学习算法，最终训练得到主题需求的模型结果，并将对象的参数输入模型，自动得到预测结果，从而最终实现模型标签的自动生成。

通过机器学习算法实现标签自动生成的过程包括以下内容：

a)指标体系构建，根据主题构建模型的指标体系；

b)机器学习算法选择，使用关联规则、支持向量机、深度神经网络等机器学习算法，对于同一个主题，至少选择两种及以上合适的算法，并对结果进行比较择选选择最终模型结果；

c)深度学习框架选择：在选择深度学习算法进行建模时，因为算法计算量过大，需要选择已有的深度学习框架，包括tensorflow、caffe、keras、mxnet等；

d)算法工具选择，根据实际数据环境，选择对应的算法开发解决方案，如基于oralce，通过数据挖掘工具r/python，通过odbc/jdbc接口连接数据库，完成算法的运算及读写操作；如基于国网hadoop大数据平台，则选择sparkr或rhive解决方案。具体的方案选择，根据项目实际情况确定；

e)标签生成，通过机器学习算法得到的模型，数据输入模型后，自动得到模型输出结果，并自动生成标签，写入现有的标签库表，供标签库系统进行展示和调用，从而实现高级标签的自动生成。

实施例五：

一种基于用电信息采集标签的工单派发的方法，根据用电信息采集标签模型生成方法建立故障原因预测模型，将历史故障工单的故障现象和故障原因输入故障原因预测模型，生成异常原因预测标签，如图2示。根据用电信息采集标签模型生成方法建立工单综合评级模型，将历史故障工单和工单评级指标输入工单综合评级模型，生成工单综合评级标签，如图3示。根据异常原因预测标签判断是否派发工单；根据工单综合评级标签判断工单派发的优先级。

据统计，目前采集故障异常现象共七大类59种，故障原因98种。故障分析定位非常困难，普通的运维人员通常不具备定位故障原因并确定消缺方案的技术能力。知识库提供了针对不同的异常现象，可能导致的故障原因有哪些，但是列举了所有的故障原因，运维人员需要一个个排除，难以准确定位，同样面对效率较低的问题。采集历史上故障工单的故障类型、故障异常现象、故障原因、故障影响范围、故障处理时间、故障处理所需物料等因素，根据用电信息采集标签模型生成方法生成故障原因预测模型，在新的故障工单生成时，通过读取相关的故障信息，模型给予判断可能的故障原因，通过模型输出的结果，生成异常原因预测类标签，如“现场无电能表”、“电能表时钟异常”、“批次性故障”等。将标签在工单中直接备注，实现精准定位故障原因的目的，切实提高运维工作效率。

通过机器学习算法，对采集故障工单进行综合评级，例如“工单重要性高”或是“工单重要性等级为5级”或是“优先处理级别高”。故障工单进行综合评级从故障工单的故障影响度和故障处理难度两方面进行综合考虑。如图3示，工单综合评级指标包括但不限于：

(1)故障影响度：根据故障异常现象、故障对象、线路关系评估故障的影响范围，并综合考虑是否有重要客户，对故障产生的影响进行度量化；

(2)故障处理难度：从故障自身属性及历史故障工单处理情况进行建模分析，对不同特征故障的处理难度进行预测；

(3)故障处理时间：结合历史工单处理情况，对故障工单的处理时间进行分析，实现对每个故障工单处理时长的预测。

也可以将故障影响度和故障处理难度进行登记划分，形成标签，如“故障影响范围大”、“故障影响范围小”、“故障处理难度高”、“故障处理难度低”等标签。

如图4示，原先的处理流程中无标签信息，异常发生时一般直接派发工单进行处理，容易导致重复派单、无效派单等情况出现。通过标签信息，可以优化派单过程，如：

工单1显示“欠费停电”、“拆迁拆违”标签，派发处理措施为在工单派发环节不予派工，有效减少无效运维；

工单2显示“业扩流程冲突”，派发处理措施为依据此类信息，判断不宜归档将此工单挂起，一定时间内工单对应设备将不产生异常，避免重复处理；

工单3增加“优先处理级别高”标签，说明该异常工单非常重要，优先派发处理该工单，如此便避免了重复派单、无效派单等情况出现。

以上所述实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其他的变体及改型。