一种海量用户电费异常的自动识别方法及系统与流程

本公开属于电力营销，具体涉及一种海量用户电费异常的自动识别方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、电费核算智能化是电网工作人员的重点工作任务之一，要求通过完善电费核算异常审核体系、优化审查规则、部署应用电费试算等措施，持续提升智能核算水平。

3、据发明人了解，目前的非市场化电费核算自动化流程判定为异常后，自动化工单会停留在当前环节，转交人工处理。市场化电费核算包括制定抄表计划、抄表数据准备、自动化抄表、抄表数据复核、电量计算、交割电量确认、分割电量确认、电费计算、电量电费审核以及电费发行九个环节，整体业务运转由人工线上进行处理，未自动化开展；针对审核规则管理，未建立相应的组织管理机制，没有明确的管理分工，只是简单地通过层层上报汇总后，交由系统方进行开发实现；规则的调整优化没有形成长期书面记录，缺乏对中间过程的管控以及使用情况的跟踪。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本公开提出了一种海量用户电费异常的自动识别方法及系统，通过构建智能审核引擎，提升审核智能化水平，提高电费审核自动化率和精准度，有效减轻一线审核人员的人工审核工作量，提升电量电费风险防控能力，同时促进电费发行自动化率有效提升。

2、根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种海量用户电费异常的自动识别方法，采用如下技术方案：

3、一种海量用户电费异常的自动识别方法，包括：

4、获取用户电费的数据信息；

5、对所获取的用户电费数据信息进行审核核算,完成用户电费异常的自动识别；

6、其中，在审核核算的过程中，采用配置审核规则进行用户电费数据信息异常的初步筛查，基于大数据核算规则对初步筛查后的用户电费数据信息进行自动核算，完成海量用户电费异常的自动识别。

7、作为进一步的技术限定，所述配置审核规则包括目录电价电费审核、基本电费审核、功率因数调整电费审核和代征费审核；将所获取的用户电费的数据信息依次进行配置审核规则的审核，进行用户电费数据信息异常的初步筛查，将筛查出的异常的用户电费数据信息直接进行数据的标记，将标记后的用户电费数据信息识别为异常数据信息。

8、进一步的，所述目录电价电费审核是根据现行电价政策所进行的电费审核，包括分类电价标准执行正确的审核、电价类别执行正确的审核、丰枯峰谷浮动电价执行正确的审核和目录电费计算正确的审核；所述基本电费审核是根据现行基本电费管理要求所进行的电费审核，包括基本电费收取范围正确的审核、基本电费计量容量正确的审核、基本电费收取标准正确的审核和基本电费正确的审核；所述功率因数调整电费审核包括功率因数调整执行范围正确的审核、功率因数标准正确的审核、功率因数计算正确的审核和功率因数调整电费正确的审核；所述代征费审核是根据现行电价政策所进行的代征费审核，包括代征费征收范围正确的审核、代征费征收标准正确的审核、代征电量正确的审核和代征电费正确的审核。

9、作为进一步的技术限定，所述基于大数据核算规则采用基于客户细分的核算规则优化模型，根据初步筛查后的用户电费数据信息，基于不同的用户群体构建数据稀疏矩阵，通过关联分析进行所构建的稀疏矩阵中核算规则的有效性检验分析，筛选出稀疏矩阵中有效的核算规则，采用后项剔除法对所筛选出来的稀疏矩阵中的有效核算规则进行综合分析，确定有效核算规则的阈值范围，实现用户电费异常的识别。

10、作为进一步的技术限定，所述基于大数据核算规则采用基于机器学习的核算规则阈值动态调整模型，基于动态调整模型调整设置阈值，筛查疑似异常的用户用电电费，实现用户电费异常的识别。

11、作为进一步的技术限定，所述基于大数据核算规则采用基于一户一模型的自动化审核机制，按户分析所采用的核算规则对用户电费异常识别的有效性，通过规则有效性评价模型将用户现行核算规则分成有效规则和无效规则；通过数据统计分析分别进行所述有效规则和所述无效规则的阈值优化，提升用户电费的异常排查的命中率，减少疑似异常电费用户的数量。

12、作为进一步的技术限定，在自动核算的过程中，基于负荷预测进行用户电量的预测，通过对预核算的电量与预测电量之间的比较，提前发现电量异常的用户，自动识别电费异常的用户。

13、根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种海量用户电费异常的自动识别系统，采用如下技术方案：

14、一种海量用户电费异常的自动识别系统，包括：

15、获取模块，其被配置为获取用户电费的数据信息；

16、识别模块，其被配置为对所获取的用户电费数据信息进行审核核算,完成用户电费异常的自动识别；

17、其中，在审核核算的过程中，采用配置审核规则进行用户电费数据信息异常的初步筛查，基于大数据核算规则对初步筛查后的用户电费数据信息进行自动核算，完成海量用户电费异常的自动识别。

18、根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：

19、一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的海量用户电费异常的自动识别方法中的步骤。

20、根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：

21、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的海量用户电费异常的自动识别方法中的步骤。

22、与现有技术相比，本公开的有益效果为：

23、本公开针对电费异常的自动识别进行了相关研究，针对不同群体、不同类型，构建了多样电费核算模型、自动化审核发行机制、电费负荷预测分析和数据回测分析，全方位对电费进行核算核查，及时识别异常，进一步提高电费回收效率。

技术特征：

1.一种海量用户电费异常的自动识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的一种海量用户电费异常的自动识别方法，其特征在于，所述配置审核规则包括目录电价电费审核、基本电费审核、功率因数调整电费审核和代征费审核；将所获取的用户电费的数据信息依次进行配置审核规则的审核，进行用户电费数据信息异常的初步筛查，将筛查出的异常的用户电费数据信息直接进行数据的标记，将标记后的用户电费数据信息识别为异常数据信息。

3.如权利要求2中所述的一种海量用户电费异常的自动识别方法，其特征在于，所述目录电价电费审核是根据现行电价政策所进行的电费审核，包括分类电价标准执行正确的审核、电价类别执行正确的审核、丰枯峰谷浮动电价执行正确的审核和目录电费计算正确的审核；所述基本电费审核是根据现行基本电费管理要求所进行的电费审核，包括基本电费收取范围正确的审核、基本电费计量容量正确的审核、基本电费收取标准正确的审核和基本电费正确的审核；所述功率因数调整电费审核包括功率因数调整执行范围正确的审核、功率因数标准正确的审核、功率因数计算正确的审核和功率因数调整电费正确的审核；所述代征费审核是根据现行电价政策所进行的代征费审核，包括代征费征收范围正确的审核、代征费征收标准正确的审核、代征电量正确的审核和代征电费正确的审核。

4.如权利要求1中所述的一种海量用户电费异常的自动识别方法，其特征在于，所述基于大数据核算规则采用基于客户细分的核算规则优化模型，根据初步筛查后的用户电费数据信息，基于不同的用户群体构建数据稀疏矩阵，通过关联分析进行所构建的稀疏矩阵中核算规则的有效性检验分析，筛选出稀疏矩阵中有效的核算规则，采用后项剔除法对所筛选出来的稀疏矩阵中的有效核算规则进行综合分析，确定有效核算规则的阈值范围，实现用户电费异常的识别。

5.如权利要求1中所述的一种海量用户电费异常的自动识别方法，其特征在于，所述基于大数据核算规则采用基于机器学习的核算规则阈值动态调整模型，基于动态调整模型调整设置阈值，筛查疑似异常的用户用电电费，实现用户电费异常的识别。

6.如权利要求1中所述的一种海量用户电费异常的自动识别方法，其特征在于，所述基于大数据核算规则采用基于一户一模型的自动化审核机制，按户分析所采用的核算规则对用户电费异常识别的有效性，通过规则有效性评价模型将用户现行核算规则分成有效规则和无效规则；通过数据统计分析分别进行所述有效规则和所述无效规则的阈值优化，提升用户电费的异常排查的命中率，减少疑似异常电费用户的数量。

7.如权利要求1中所述的一种海量用户电费异常的自动识别方法，其特征在于，在自动核算的过程中，基于负荷预测进行用户电量的预测，通过对预核算的电量与预测电量之间的比较，提前发现电量异常的用户，自动识别电费异常的用户。

8.一种海量用户电费异常的自动识别系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的海量用户电费异常的自动识别方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的海量用户电费异常的自动识别方法中的步骤。

技术总结
本公开属于电力营销技术领域，具体涉及一种海量用户电费异常的自动识别方法及系统，包括：获取用户电费的数据信息；对所获取的用户电费数据信息进行审核核算,完成用户电费异常的自动识别；其中，在审核核算的过程中，采用配置审核规则进行用户电费数据信息异常的初步筛查，基于大数据核算规则对初步筛查后的用户电费数据信息进行自动核算，完成海量用户电费异常的自动识别。

技术研发人员：梁波,李函奇,解磊,王所钺,杨洋,杨琳琳,刘霄慧,孙小斌,郭珂,陆媛,张嘉琪,宋夏炎
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12