一种电费异常侦测系统及方法与流程

本发明属于电费异常侦测，具体涉及一种电费异常侦测系统及方法。

背景技术：

1、随着社会建设的迅速发展，我国对于电力能源的需求日益提升，导致电力能源的消耗日渐庞大；在这种情况下，为保证电力企业的经济效益得到有效提升，对电力企业电费管理中的电费核算提出了更高要求，不仅要保证电费核算数据的准确性、真实性和完整性，也要根据电费核算数据和相关规定做好电费回收工作，使电力企业的经济效益得到有效提升。

2、电费核算对于电力企业的经济效益有着至关重要的影响作用，若是在电费核算过程中存在缺陷问题，将直接影响到电力企业电费管理的有效进行，为此就需要充分认识到电费核算对电费管理的重要意义，使电力企业能够采取有效措施加强电费核算管理工作；首先，电费核算是直接反映电力企业经营状况的重要途径，通过电费核算数据可以准确掌握电力企业的经营情况和财务情况，为电力企业的各项重要决策提供有利依据；其次，科学的电费核算管理可以有效改善电力企业服务群体的不足问题，使用电和供电之间的不稳定因素得到有效解决，且电费核算中的电费回收方式直接影响着电力企业的资金回收情况，是促进电力企业循环生产的重要手段；最后，充分发挥电费核算在电费管理中的作用能够有效保证供电的稳定性，使电费管理工作的效率和质量得到有效提高，为电力企业的长远发展奠定良好基础。

3、公开号为cn105469321a的一种电费异常侦测系统及方法，该专利公开了包括电气设备、监控器和处理器，所述监控器与电气设备连接，用于检测电量信息，并发送至处理器处理；包括以下步骤：建立数据库；收集历史用电信息；检测用电信息并比对。

4、在电力供应与服务领域，电费异常侦测是一个重要环节；由于电力消费的复杂性，包括不同用户、不同设备的电力消耗，以及电价的波动等因素，电费数据往往存在异常；这些异常可能源于计费错误、用户非法窃取电力资源或者设备故障，如不及时发现和处理，可能会给供电公司和用户带来经济损失。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种电费异常侦测系统及方法，能够准确、高效地侦测电费异常。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电费异常侦测系统，包括

3、数据收集模块，所述数据收集模块从电力供应系统收集用户的电费数据和档案信息；

4、数据预处理模块，所述数据预处理模块和数据收集模块通信连接，数据预处理模块对收集到的数据进行清洗、格式转换和标准化处理，以适应电费异常侦测模型的处理需求；

5、电费异常侦测模型构建模块，所述电费异常侦测模型构建模块用于构建电费异常侦测模型；

6、模型训练模块，所述模型训练模块和电费异常侦测模型构建模块通信连接，将处理后的电费数据导入到电费异常侦测模型中，利用这些数据训练模型，以便进行电费异常侦测；

7、电费异常侦测模块，在模型训练完成后，将新的电费数据导入到模型中，模型将根据已学习的特征和模式识别可能的电费异常；

8、清理核查模块，所述清理核查模块对模型侦测出的电费异常进行清理和核查，如果某项异常被确认，系统会发出警告并通知相关人员处理；

9、系统优化模块，所述系统优化模块根据实际运行情况和用户反馈，对系统进行优化改进。

10、作为本发明的一种优选的技术方案，收集到的电费数据和档案信息进行数据的清洗，包括数据去重；数据归一化；数据筛选；数据编码；检测和修复错误。

11、作为本发明的一种优选的技术方案，所述格式转换包括excel转换；csv格式转换；json格式转换；xml格式转换。

12、作为本发明的一种优选的技术方案，所述标准化处理：将电费数据和档案信息转化为标准正态分布。

13、作为本发明的一种优选的技术方案，电费异常侦测模型构建的方法包括数据源准备；数据划分；特征选择；模型选择。

14、作为本发明的一种优选的技术方案，还包括模型评估，使用测试集数据来评估模型的准确性和泛化性能。

15、作为本发明的一种优选的技术方案，所述模型评估包括以下指标：模型的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值。

16、作为本发明的一种优选的技术方案，电费异常进行清理和核查的方法包括检查电器；检查用电量；检查电表；核对用电量；检查电路。

17、本发明还公开了一种电费异常侦测方法，侦测方法如下：

18、从电力供应系统收集用户的电费数据和档案信息；

19、对收集到的数据进行清洗、格式转换和标准化处理，以适应电费异常侦测模型的处理需求；

20、将处理后的电费数据导入到电费异常侦测模型中，利用这些数据训练模型，以便进行电费异常侦测；

21、在模型训练完成后，将新的电费数据导入到模型中，模型将根据已学习的特征和模式识别可能的电费异常；

22、对模型侦测出的电费异常进行清理和核查，如果某项异常被确认，系统会发出警告并通知相关人员处理。

23、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

24、利用人工智能技术实现了高效的电费异常侦测，提高了电力服务体系的智能化水平；

25、系统能够全面收集和处理用户的电费数据和档案信息，使得用户可以更全面地了解自己的用电情况和电费变化情况；

26、通过数据可视化模块，使得用户可以直观理解电费数据的变化和异常情况，提高了数据利用效率；

27、通过实现电费异常分析，能够及时发现和处理电费异常，减少了经济损失，提高了电力服务的质量和效率；

28、系统实现了流畅稳定运行，提高了用户体验和服务质量。

技术特征：

1.一种电费异常侦测系统，其特征在于：包括

2.根据权利要求1所述的一种电费异常侦测系统，其特征在于：收集到的电费数据和档案信息进行数据的清洗，包括数据去重；数据归一化；数据筛选；数据编码；检测和修复错误。

3.根据权利要求1所述的一种电费异常侦测系统，其特征在于：所述格式转换包括excel转换；csv格式转换；json格式转换；xml格式转换。

4.根据权利要求1所述的一种电费异常侦测系统，其特征在于：所述标准化处理：将电费数据和档案信息转化为标准正态分布。

5.根据权利要求1所述的一种电费异常侦测系统，其特征在于：电费异常侦测模型构建的方法包括数据源准备；数据划分；特征选择；模型选择。

6.根据权利要求1所述的一种电费异常侦测系统，其特征在于：还包括模型评估，使用测试集数据来评估模型的准确性和泛化性能。

7.根据权利要求6所述的一种电费异常侦测系统，其特征在于：所述模型评估包括以下指标：模型的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值。

8.根据权利要求1所述的一种电费异常侦测系统，其特征在于：电费异常进行清理和核查的方法包括检查电器；检查用电量；检查电表；核对用电量；检查电路。

9.一种电费异常侦测方法，其特征在于：包括如权利要求1-8任一项所述系统中的电费异常侦测模型，侦测方法如下：

技术总结
本发明公开了一种电费异常侦测系统及方法，包括数据收集模块，所述数据收集模块从电力供应系统收集用户的电费数据和档案信息；数据预处理模块，所述数据预处理模块和数据收集模块通信连接，数据预处理模块对收集到的数据进行清洗、格式转换和标准化处理，以适应电费异常侦测模型的处理需求；电费异常侦测模型构建模块，所述电费异常侦测模型构建模块用于构建电费异常侦测模型；本发明的有益效果是：利用人工智能技术实现了高效的电费异常侦测，提高了电力服务体系的智能化水平；系统能够全面收集和处理用户的电费数据和档案信息，使得用户可以更全面地了解自己的用电情况和电费变化情况。

技术研发人员：庞伟林,关兆雄,皇甫汉聪,林浩,王永才,吴丽贤,李惠仪,吴昊,何德卫,陈健瑜,布力,陈菁,李沐栩,曹欣怡
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司佛山供电局
技术研发日：
技术公布日：2024/1/25