林志堅(jiān)，杜旭昕，黃朝凱，林幕群

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司汕頭供電局，廣東汕頭515000）

電力企業(yè)基于準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)電價(jià)異常分析的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

林志堅(jiān)，杜旭昕，黃朝凱，林幕群

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司汕頭供電局，廣東汕頭515000）

文章依據(jù)發(fā)生電價(jià)異常行為必然會(huì)偏離電價(jià)正常用戶用電軌跡的原理，并對用電異常指標(biāo)分析判定用戶電價(jià)異常風(fēng)險(xiǎn)等級和典型用戶用電軌跡進(jìn)行了對比；通過充分利用用戶月電量、用戶月電費(fèi)、行業(yè)類別、電價(jià)類別等結(jié)合數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法作為電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)等級評估指標(biāo)，建立了電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)等級評估模型，從而通過不同緯度設(shè)置不同閥值，建立不同緯度的電價(jià)異常風(fēng)險(xiǎn)等級模型，準(zhǔn)確的將符合數(shù)據(jù)特征的用戶及時(shí)發(fā)掘出來，減少了一定的經(jīng)濟(jì)損失；使得電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)分析工作做到有的放矢，電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)分析工作達(dá)到信息化、智能化。

電價(jià)異常；系統(tǒng)建設(shè)；數(shù)據(jù)分析；電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)；用電軌跡

電價(jià)異常分析研究的目的在于通過對計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)各類計(jì)量點(diǎn)海量、多維度準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性、邏輯關(guān)系的深入挖掘和分析，并結(jié)合營銷、營配等相關(guān)信息系統(tǒng)以及不同類型客戶的用電特征，分別建立針對不同種類、不同區(qū)域不同電壓客戶的異常用電監(jiān)測和智能分析數(shù)學(xué)模型和分析方法，并在此基礎(chǔ)上將電力從生產(chǎn)到消費(fèi)的一切行為都用價(jià)格（費(fèi)用）表示出來。利用電價(jià)在市場環(huán)境中的經(jīng)濟(jì)信號作用，指導(dǎo)、調(diào)節(jié)、控制電力生產(chǎn)與消費(fèi)，從而達(dá)到優(yōu)化資源配置，合理組織生產(chǎn)，提高社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的目的[1-2]。

1 設(shè)計(jì)思路

系統(tǒng)的業(yè)務(wù)架構(gòu)如圖1所示，通過對營銷系統(tǒng)、計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)各類海量數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性、邏輯關(guān)系的深入挖掘和分析，并結(jié)合不同類型客戶的用電特征，分別建立針對不同區(qū)域、不同類別客戶的用電行為軌跡分析數(shù)學(xué)模型和分析算法，從而實(shí)現(xiàn)由系統(tǒng)對各類電價(jià)與客戶用電行為關(guān)系、以及電價(jià)執(zhí)行異常進(jìn)行分析、診斷的功能，改變以往靠人工分析營銷報(bào)表和數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場稽查電價(jià)的做法?；谟?jì)量自動(dòng)化、營銷等相關(guān)信息系統(tǒng)的售電電價(jià)與客戶用電行為的研究和應(yīng)用將極大地提高電價(jià)執(zhí)行規(guī)范在線稽查的針對性、準(zhǔn)確性和工作效率，為企業(yè)規(guī)范電價(jià)執(zhí)行、引導(dǎo)客戶合理用電、提高經(jīng)營效益提供更為高效、智能的技術(shù)手段，為供電企業(yè)節(jié)省大量的人力物力和財(cái)力，具有廣闊應(yīng)用前景和推廣價(jià)值[2-3]。

圖1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)圖

2 系統(tǒng)建設(shè)

系統(tǒng)在架構(gòu)上主要分為三部分：持久層、業(yè)務(wù)邏輯層、展現(xiàn)層。持久層主要是對營銷、計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行同步、加工；業(yè)務(wù)邏輯層主要采用數(shù)據(jù)挖掘的方法，對用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算；數(shù)據(jù)應(yīng)用層主要對電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評估綜合數(shù)據(jù)處理的前端應(yīng)用[11-16]，負(fù)責(zé)滿足系統(tǒng)人機(jī)交互，提供電價(jià)異常行為的判定，如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.1 持久層

通過一些技術(shù)化的手段或第三方工具，如ETL工具、數(shù)據(jù)庫的DBLINK或者增量XML將用戶基本信息、量價(jià)費(fèi)數(shù)據(jù)等信息收集到電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評估系統(tǒng)中。

2.2 業(yè)務(wù)邏輯層

電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評估系統(tǒng)責(zé)對電能量數(shù)據(jù)的同步、加工、處理、監(jiān)控，并將數(shù)據(jù)整合梳理，滿足模型管理中對數(shù)據(jù)要求，并采用多種數(shù)據(jù)挖掘的方法對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算。

2.3 展現(xiàn)層

應(yīng)用管理層主要是通過模型管理設(shè)置，分析存在電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)異常的專變用戶、低壓用戶。并結(jié)合典型用戶用電軌跡輔助判斷用戶電價(jià)是否異常?？砂垂╇妴挝?、行業(yè)性質(zhì)、用電類別等多維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。

3 主要功能

3.1 區(qū)域電價(jià)異常分析

本模塊主要是按照不同的電價(jià)緯度對電量執(zhí)行情況進(jìn)行對比分析，通過對電價(jià)設(shè)置異常區(qū)間，達(dá)到能夠判別出存在“高價(jià)低接”異常范圍的目的，并設(shè)置異常權(quán)重，監(jiān)督和檢查各地的電價(jià)執(zhí)行情況。

頁面主要按供電單位對月平均售電單價(jià)進(jìn)行鉆取展示和對比分析，分析的目的是通過各營業(yè)區(qū)域不同電價(jià)類別、行業(yè)類別和12個(gè)月時(shí)間趨勢的電價(jià)對比，根據(jù)異常分值找出可能存在電價(jià)異常的區(qū)域。按電價(jià)類別，共分為稻田排灌、一般工商業(yè)、居民一戶一表和居民合表、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及所有電價(jià)6種電價(jià)分類[3]。根據(jù)這6種分類，從營銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中將符合條件的用戶數(shù)據(jù)抽過來，計(jì)算出用戶所在臺區(qū)、供電所和各區(qū)局的平均電價(jià)。并通過臺區(qū)號關(guān)聯(lián)歷史數(shù)據(jù)，獲取上期和同期的電價(jià)。

臺區(qū)之前的分局、服務(wù)班/供電所節(jié)點(diǎn)展示總電量、總電費(fèi)、戶數(shù)、戶平均電量、戶平均電費(fèi)、戶平均電價(jià)、同期電價(jià)、上期電價(jià)。每行記錄后面有按電價(jià)類別鉆取、按行業(yè)類別鉆取和時(shí)間趨勢鉆取的按鈕；按臺區(qū)電價(jià)分析時(shí)展示數(shù)據(jù)包括：同一臺區(qū)電價(jià)同比、環(huán)比；與上一級供電所的電價(jià)比較，異常分值、臺區(qū)電量電費(fèi)電價(jià)指標(biāo)、臺區(qū)電價(jià)的理論值比較。

3.2 稽查規(guī)則異常數(shù)據(jù)分析

本模塊主要展示營銷稽查電價(jià)稽查規(guī)則過濾出可能存在異常的用戶，通過對用戶基本檔案中用戶名稱、用戶地址、月電量、變壓器容量等檔案信息，憑借以往人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行稽查規(guī)則設(shè)置，對所有用戶全覆蓋。

根據(jù)用戶的電價(jià)代碼分為稻田排灌、一般工商業(yè)、居民一戶一表和居民合表和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)五種電價(jià)分類，每個(gè)分類都支持按供電局——區(qū)局——供電所鉆取到具體用戶，可以展示戶名、戶號、地址、異常描述、異常節(jié)點(diǎn)描述、異常分值、用戶類別等30多個(gè)指標(biāo)。每月從營銷系統(tǒng)抽取客戶的電量等數(shù)據(jù)，計(jì)算出不同季節(jié)、節(jié)日的用電量。通過電量、地址等指標(biāo)與模型參數(shù)對比[17-18]，更新是否關(guān)聯(lián)戶、是否新裝、是否增容、減容等字段，計(jì)算出異常分值，供業(yè)務(wù)人員判斷。

在稽查規(guī)則數(shù)據(jù)異常分析菜單鉆取到用戶的界面中展示用戶的臺賬信息和異常分值，每條記錄后面有個(gè)編輯按鈕，點(diǎn)擊后可以編輯。點(diǎn)擊可查看詳情、更改異常工單信息和是否關(guān)聯(lián)戶、是否新裝、是否增容、減容等信息。

如果用戶存在營銷異常工單則在異常工單面熟中展示用戶工單信息，若不存需要手工添加的，可以在點(diǎn)擊編輯后彈出的文本框手工輸入用戶的異常信息。彈出框上方還有添加到案例庫按鈕，對需要跟蹤用電情況的嫌疑用戶可以執(zhí)行此操作。

3.3 用電軌跡異常數(shù)據(jù)分析

此模塊主要是展示模型算法結(jié)果數(shù)據(jù)、用戶異常信息匯總，數(shù)據(jù)挖掘算法已經(jīng)嵌入到程序中，程序定期對全局各類用戶進(jìn)行電價(jià)異常分析，根據(jù)不同電價(jià)用戶、不同區(qū)域、不同用電量用戶的用電軌跡不同，采用正常數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)用電軌跡對比分析，兩類數(shù)據(jù)都是用一年的電量來作為分析[4-5]，具體流程如圖3所示。

圖3 模型產(chǎn)生流程

考慮到居民電價(jià)用戶可能存在商業(yè)電價(jià)，所以在數(shù)據(jù)挖掘分析時(shí)，對低電量或用電地址是3樓以上的用戶進(jìn)行了過濾。

在數(shù)據(jù)挖掘分析將不同電價(jià)不同供電局的用電曲線進(jìn)行聚類后，將聚類的曲線數(shù)據(jù)和聚類信息保存起來。再將同一個(gè)電價(jià)類別和供電所的用戶用電曲線和聚類中的曲線用數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行比較，找出符合的聚類曲線并且算出差異值。

程序支持通過供電局——區(qū)局——供電所鉆取到具體電價(jià)異常用戶，展示異常用戶的具體信息。每條記錄都有一個(gè)異常明細(xì)按鈕，點(diǎn)擊可查看此用戶的用電軌跡符合哪種電價(jià)的軌跡，給業(yè)務(wù)人員提供參考信息[6]，如圖4所示。

圖4 用電曲線與聚類曲線

3.4 電價(jià)模型管理

電價(jià)模型管理包括3個(gè)功能，分別是電價(jià)稽查規(guī)則模型管理、區(qū)域電價(jià)異常模型管理、模型參數(shù)管理，此功能模塊負(fù)責(zé)編輯系統(tǒng)中所有異常用戶的過濾條件，平臺中涉及到的算法參數(shù)和稽查規(guī)則都是在此模塊中設(shè)置[7]。

電價(jià)稽查規(guī)則和區(qū)域電價(jià)異常菜單中，每個(gè)電價(jià)分類建立一個(gè)模板，每個(gè)判定條件建立一個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)必須選擇所屬的模板。用表格將異常過濾條件的模板和節(jié)點(diǎn)展現(xiàn)在頁面上。點(diǎn)擊模板可直接編輯模板名字和是否有效。點(diǎn)擊節(jié)點(diǎn)可編輯節(jié)點(diǎn)的異常判斷條件。

模型參數(shù)管理菜單可以配置數(shù)據(jù)挖掘分析的各個(gè)參數(shù)，如曲線是否平滑處理、每個(gè)機(jī)構(gòu)的最大聚類數(shù)、剔除孤立點(diǎn)的半徑閾值、歐式距離判別法閾值、弗雷歇判別法閾值等[5]。點(diǎn)擊各項(xiàng)數(shù)值可直接編輯保存。

4 結(jié)束語

基于準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建的電價(jià)異常分析模型，通過模型監(jiān)測分析，并通過matlab計(jì)算出各電價(jià)的用電軌跡，找出電價(jià)軌跡異常用戶[19]；同時(shí)計(jì)算出嫌疑系數(shù)過濾異常用戶，然后進(jìn)行周期性監(jiān)控，通過對嫌疑戶用電行為分析精確定位出是否重大嫌疑戶。由于竊電方法千變?nèi)f化，在實(shí)際應(yīng)用中，還需對不斷根據(jù)新增的典型案例對反竊電模型中的各類閥值進(jìn)行不斷地訓(xùn)練和優(yōu)化[8-9]。實(shí)踐表明，綜合運(yùn)用以上建立的模型分析法，基本能夠做到及時(shí)、準(zhǔn)確地將符合數(shù)據(jù)特征的用戶及時(shí)發(fā)掘出來，可大大減少因“高價(jià)低接”造成的經(jīng)濟(jì)損失[10]。

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Design and application of analysis based on quasi real time data of abnormal price

LIN Zhi?jian，DU Xu?xin，HUANG Chao?kai，LIN Mu?qun
（Shantou Power Supply Bureau，Guangdong Power Grid Company Limited，Shantou515000，China）

Based on the principle that the occurrence of abnormal electricity price is bound to deviate from the electricity trajectory of normal users，the abnormal level of electricity price is compared with that of typical users.By making full use of the monthly electricity consumption，Electricity price category，electricity price category and other mathematical statistics analysis method as a price risk rating evaluation index，the establishment of the price risk rating model，which sets different thresholds through different latitudes，the establishment of different latitudes of abnormal price risk model，accurate Of the data characteristics of the user to discover in a timely manner to reduce a certain amount of economic losses；make the price risk analysis work done targeted，price risk analysis work to information technology，intelligent.

abnormalprice；electricity price risk；system construction；data analysis；electricity trajectory

TN99

A

1674-6236（2017）22-0058-04

2016-09-14稿件編號：201609147

林志堅(jiān)（1968—），男，廣東揭陽人，高級工程師。研究方向：營銷管理、營銷信息化和自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用。