程清潔 鄭洋 張茂楊尚辰

摘? ?要：安徽省電力有限公司采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，根據(jù)不同行業(yè)和不同用電量對現(xiàn)有用戶進行歸類，建立相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)模型，對電力營銷價格進行多維監(jiān)測和分析，提高電價的準確性，并及時、準確地糾正偏差，實現(xiàn)售電均價水平。

關(guān)鍵詞：電力公司;分時電價;電價精算

中圖分類號：F426.61;F274? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）35-0137-03

一、電價精算研究意義

研究電價精算，一方面是搭建售電業(yè)務(wù)、購電業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型，并從業(yè)務(wù)模型抽象出電價分析所需數(shù)據(jù)信息，建立電價數(shù)據(jù)多維寬表，實現(xiàn)電價數(shù)據(jù)多維自助組合分析;另一方面可以打通財務(wù)數(shù)據(jù)鏈路，基于業(yè)務(wù)內(nèi)容匯聚多源數(shù)據(jù)，建立電價數(shù)據(jù)多維立方體，構(gòu)建企業(yè)級信息搜索入口，實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)部門的電價數(shù)據(jù)敏捷查詢，滿足日常電價管理數(shù)據(jù)需求以及對外報送電價數(shù)據(jù)需求。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)最新成果，全面提升數(shù)據(jù)挖掘能力，打破原有分析系統(tǒng)的定制化固有設(shè)計，敏捷響應(yīng)多主題數(shù)據(jù)分析需求和不同用戶習慣，實現(xiàn)個性化多維自助分析，以及數(shù)據(jù)秒級查詢的敏捷多維自助查詢。以先進信息化手段支撐電價多維精益管理水平提升，推動公司經(jīng)營發(fā)展的提質(zhì)增效。

為適應(yīng)輸配電價改革，進一步提供公司電價管理水平，梳理購電側(cè)、售電側(cè)、輸配電價及分布式光伏業(yè)務(wù)需求，以業(yè)務(wù)管理水平的提升為需求主線，實現(xiàn)跨專業(yè)、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)深度挖掘分析，為部門的日常管理工作提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐，增強電價管控，落實政府各項監(jiān)管政策，支持公司和電網(wǎng)持續(xù)健康發(fā)展。

二、電價精算模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析

（一）模型構(gòu)建

銷售電價異常數(shù)據(jù)模型是通過將2016—2018年數(shù)據(jù)聚類，獲得異常因素特性。安徽省電力公司以2018 年數(shù)據(jù)為對象，對部分地區(qū)全部電價數(shù)據(jù)進行分析，得到各類影響因素對電價的整體影響情況。

目前基本電費含量較低，峰谷減增收的疑似問題數(shù)量占比較高。銷售電價權(quán)重因子閾值預測模型將2016年1月至2018年5月數(shù)據(jù)作為樣本，通過隨機森林和聚類相結(jié)合，得到閾值系散點分布圖的閾值。發(fā)現(xiàn)基本費含量較低、峰谷增減收、居民大電量、農(nóng)排大電量四個類別異常數(shù)據(jù)比較集中，通過聚類和回歸，得到了異常閾值。優(yōu)化分析模型結(jié)合以上分析結(jié)果進行評估，優(yōu)化特征、參數(shù)，逐步提高用戶異常用電情況的準確定位，當異常經(jīng)過確認后，對存在異常用電的用戶發(fā)起督辦流程，并實現(xiàn)動態(tài)跟蹤，及時對督辦工作進行監(jiān)督、管控，確保督辦流程的有序高效開展。結(jié)合數(shù)據(jù)分析及治理步驟，循環(huán)開展，逐步完善細化分析模型，提高分析精度與準確性。

（二）數(shù)據(jù)分析

1.電價信息顆粒度分析

通過結(jié)構(gòu)、趨勢、差異等分析方法，對量、價、費進行全方位的系統(tǒng)分析。根據(jù)用電類別，可實現(xiàn)省、市、縣的穿透查詢，進行深入透徹的顆粒度分析，追根溯源，幫助管理者及時發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，如圖1所示。

2.賬務(wù)一致性顆粒度核查

賬務(wù)一致性核查，通過系統(tǒng)基礎(chǔ)參數(shù)配置以及系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)獲取和運算，對各基層單位的購電收入、售電量及相關(guān)報表的財務(wù)數(shù)據(jù)進行比對，計算相關(guān)指標達標率并排名，以此穿透各單位明細數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

3.電價數(shù)據(jù)多維自助分析

搭建售電業(yè)務(wù)、購電業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型，并從業(yè)務(wù)模型中抽象出電價分析所需數(shù)據(jù)信息，建立電價數(shù)據(jù)多維寬表，實現(xiàn)電價數(shù)據(jù)多維自助分析，模型如圖2所示。

（1）支持年度及月份時間段選擇。支持年份、起始月份與截止月份自主設(shè)置。

（2）支持各單位按照上網(wǎng)電廠、發(fā)電類型隸屬集團、購電來源等維度和口徑，支持匯總查詢跨時間段的購電量（上網(wǎng)電量、結(jié)算電量等）、購電費（應(yīng)付購電費合計、購電成本、進項稅額），購電單價等信息。購電信息自由組合分析，按需輸出多維數(shù)據(jù)報表和分析圖形。

供電公司在模型指標體系的基礎(chǔ)上，可根據(jù)機器學習技術(shù)實現(xiàn)電力價格分析模型的自學成性、自強性和電價異常規(guī)律的優(yōu)化，提高電力分析的準確性，同時可以監(jiān)測用戶用電、非正常使用、盜竊等行為準確位置發(fā)現(xiàn)和其他行為。

三、取得的成效

提高了數(shù)據(jù)共享，多維分析及工作效率性。數(shù)據(jù)共享融合改變了以往財務(wù)人員獲取電價數(shù)據(jù)的方式，很大程度上減少了財務(wù)月度數(shù)據(jù)手工校對工作量，提高了數(shù)據(jù)的準確性與工作效率。其電價精算系統(tǒng)的建立，根據(jù)不同層次的管理視角，將應(yīng)用結(jié)構(gòu)分為省、市、縣三級，滿足了各級公司財務(wù)管理人員工作的需要。

功能廣泛，掌握財務(wù)動態(tài)，嚴格控制指標。通過對電價精算分析系統(tǒng)的賬戶表單比較，及時揭示了電價管理的不足，對風險點提出了警告，推廣了前端業(yè)務(wù)標準，并提高了精算電價管理水平。財務(wù)人員運用電價分析和預算執(zhí)行偏差分析，為管理者優(yōu)化電力結(jié)構(gòu)、提高電價、精細預算評估、創(chuàng)造利潤空間提供了決策支持，使得公司效益顯著提高。

政策研究，準確計量，支持公司經(jīng)營發(fā)展。電價精算分析體系的建立，根據(jù)實際數(shù)據(jù)建立模型，合理預測價格變動趨勢幫助公司發(fā)展，促進電價指標與公司經(jīng)營指標緊密聯(lián)系，使每月指數(shù)偏差率維持在國家網(wǎng)絡(luò)評估的范圍之內(nèi)。同時，按照安徽省實際情況，設(shè)計合理的電價運行模型預測模型，加強電網(wǎng)企業(yè)電價政策的實時分析和仿真，以助于企業(yè)運營水平的不斷提高。

以實踐出發(fā)，有助于提高電價。電力價格精算分析管理系統(tǒng)是根據(jù)公司的實際情況制定，幫助公司發(fā)展業(yè)務(wù)。以實踐工作為務(wù)求，將國家相關(guān)政策、公司要求與公司業(yè)務(wù)管理相聯(lián)系，通過提升管理水平，助力公司發(fā)展。

結(jié)語

在根據(jù)歷史電力營銷業(yè)務(wù)檔案和電價數(shù)據(jù)分析上，我們采用聚類算法和回歸算法，對不同行業(yè)和不同用電類型進行了大范圍的數(shù)據(jù)分析，以準確定位電價因素的根源。針對影響因素提出了相應(yīng)的對策，以協(xié)助相關(guān)電費政策的科學規(guī)范實施。經(jīng)過電力精算分析表明，利用峰值和河谷分時電價可以更有效地降低負荷波動，達到峰值充填;利用峰谷分時電價可以提高整體用戶滿意度，對改善電力公司形象有著重要意義。作為輸配電價改革試點單位，安徽公司適應(yīng)電改新形勢要求，拓展電價分析管理的縱深度，不斷完善電價分析機制，通過對電價分析模塊的深化應(yīng)用，實現(xiàn)關(guān)鍵指標實時監(jiān)控，數(shù)據(jù)挖掘全面到位，專項分析靈活簡便目標，助力輸配電價改革工作有序推進。

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