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基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用

2020-01-08许伟强

通信电源技术 2020年6期
关键词:稽查用电标签

许伟强

(国网西藏电力有限公司,西藏 拉萨 850000)

0 引言

国网西藏电力有限公司基于大数据智能分析技术,构建了广泛适用的数据分析工具,打造泛在电力物联网的中枢大脑,加强对营销数据的深度分析与挖掘,实现营销稽查业务的精益化管理和智能化管控[1]。

为打造泛在电力物联网的中枢大脑,国网西藏电力有限公司构建了基于大数据分析、数据流与业务流相互融合、多源大数据治理与跨领域智能分析的智能营销稽查监控及反窃电预警分析平台,实现场景式稽查监控、稽查自适应学习、事前监控预防、事中监管干预及窃电嫌疑用户精准定位,达到可观察、可追溯、可自学、可预防的目标[2]。

1 营销稽查与反窃电现状

近年来,随着市场经济的快速推进和科学技术的日新月异,窃电现象屡禁不绝,窃电范围广、人员多、数量大,并呈现职业化、智能化蔓延趋势,高科技含量的窃电方式越来越多,窃电手段十分隐蔽;同时,用电地点分散,地形非常复杂,安装摄像等监视装置难,窃电户的防范能力极强,传统的人工化用电检查方法远远不能满足现代化的反窃电和可持续发展的要求,给正常的供用电秩序带来恶劣影响,也使供电企业蒙受巨大的经济损失。

目前,已经建设的反窃电管理应用系统在一定程度上实现了反窃电工作的管理,但还需要在如下三方面进行改进。

(1)窃电嫌疑定位准确性有待提高,改变反窃电“现场蹲守”传统工作模式,向主动式、智能化方向发展[3]。

(2)新型窃电方式的适应能力有待提升,需要在当前的系统中不断融合营销客户的用电数据和线路数据,改变“丰富的数据,贫乏的应用”现实状况[4]。

(3)系统需要有特定客户属性的分析数据为支撑,提高用户用电数据分析应用,确保整体窃电现象的提前预测机制,保证整体系统具备智能自主优化升级能力[5]。

只有不断提升系统的分析准确度和自主升级能力,才能保持系统的生命力,因此,对现有反窃电系统的升级改造势在必行。

2 基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用的建设目标和建设思路

2.1 建设目标

基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用的建设目标具体如下。打造泛在电力物联网的中枢大脑,借助窃电侦测设备,依托泛在数据采集网络,构建基于大数据分析、数据流与业务流相互融合、多源大数据治理与跨领域智能分析的智能营销稽查监控及反窃电预警分析平台。利用人工智能算法,自动识别不同行业用户的用电行为,将人工智能技术应用于用电信息采集系统。通过大数据分析技术,实现营销数据高级应用及反窃电智能管控,达到用户进行24 h 全方位闭环诊断远程定位技术,改变反窃电“现场蹲守”传统工作模式,向“主动式、智能化”方向发展的目标。同时,建立窃电行为样本库,丰富反窃电侦查手段,为供电企业的窃电侦查提供依据。

2.2 建设思路

基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用的建设思路具体如下。

(1)基于泛在电力物联网建设,充分应用云计算、大数据分析等技术,丰富数据来源,全面开展数据接入转换和整合贯通,打造数据中枢大脑,实现数据共享。

(2)构建电力人工智能算法与模型,进行多源大数据治理与跨领域智能分析,建设以“标签画像、专家经验、机器学习”为特征、以场景式在线稽查和预防式过程监控为手段,由事后稽查向事前校验预防、事中监控干预、事后稽查整改、结果反馈应用转变的营销新型稽查闭环管控模式。

(3)构建基于大数据的窃电概率预警分析模型,通过收集典型的窃电案例,建立窃电案例特征库,抽象模型因素;基于逻辑回归算法,完成模型的初步构建;基于离散弗雷歇距离算法,用近期的电量行为轨迹与该用户的典型用电行为轨迹来计算相似度,修正窃电概率分析模型的预测准确度,实现嫌疑窃电用户精准定位。

(4)构建用电客户行为属性数据及客户诉求数据应用。借助电力公司多年积累的重点敏感客户数据,包括客户业务类别数据、客户图像数据、客户语音数据、客户归属地数据(辖区、小区、线路、台区)、客户个人喜好数据、客户用电档案数据,实现该类重点客户的用电行为和隐藏窃电行为预测模型的建立,确保用电重点客户的属性数据的全面性和分析维度的准确性。

(5)构建基于物联网全息感知、泛在连接的稽查能力,通过数据流与业务流融合,实现现场稽查融合管理、稽查流程与业务系统的跨平台传递、稽查任务与具体业务的有机融合和协同处理。

(6)通过对电力稽查标签标准、流程、服务的统一,实现稽查标签的创建、管理、应用、评价全过程管理,支撑稽查业务开展。建立反违窃工作的公开透明、全程在控、灵活溯源等“人-机-平台”交叉联动的管控机制。

(7)建立事前防范、事中监管的稽查监控工作模式,推进营销业务规则的规范执行;基于稽查成效分析,评估营销业务规则适用度及实效性,支撑规则的优化迭代,提升营销辅助决策能力。

3 基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用建设

3.1 构建适应“三型两网”企业转型的稽查管控体系

适应新业务的快速发展,完善标签体系。基于对业务的管控要求,通过标签组合形成固化场景,满足不同业务、不同发展阶段的管理要求,灵活构建新增稽查主题。基于大数据技术,对稽查历史数据进行分析,动态调整稽查主题下的组合标签,实现稽查规则灵活配置和指标动态调整。增加营配贯通、量价费监测等专题方向稽查,增强专业垂直管控能力。

3.2 基于大数据分析的全方位、全过程营配稽查

基于物联网数据融合共享,借助大数据技术智能分析,构建营销业务管理平台的智能大脑,实现营销管理全业务、全过程、全方位稽查。基于专家经验自适应学习,提出事前预防建议,结合业务管理要求,实时更新异常问题预防规则,制定业务执行环节流程限制、约束性填报、异常提示等事前防范措施;建立事中监管规则库,实现营销业务实时在线监控,对发现的异常问题和超限情况,即时在线干预纠正,实现“规则在线、纠偏分析、即时整改”的监控工作模式。

3.3 基于大数据技术的机器学习智能稽查

3.3.1 数字化稽查

整合各个应用建立的标签,通过对电力数据的洞察分析,建立统一标准、统一管理、统一应用的稽查标签体系,实现稽查标签全生命周期管理,并按照标签分类,为稽查人员提供按照标签的组合定义,对数据进行浏览、检索、查看、分析,辅助稽查工作开展。利用积累的稽查经验和标签等信息,结合大数据,对稽查对象进行分析,对异常数据给出智能分析结果,辅助稽查人员对异常进行分析定位。

3.3.2 场景式稽查

创新关联监控模式,全方位、多角度开展场景式稽查。构建基于专家经验的数字化和机器学习模型,能够快速、精准地圈定问题对象,大幅提升稽查工作效率。建立典型事件经验库,利用大数据分析结果,实时动态匹配设定预警场景,重点突破预警场景匹配准确性的难点,持续开展组成变量交叉的影响分析和模型结构的优化完善。

3.3.3 机器学习式稽查

以场景式稽查中的关联指标体系作为特征指标,以长期积累稽查案例作为训练数据,建立问题表象特征与问题界定类型之间的机器学习模型,采用模型验证、融合等多种手段,提升模型准确率。

3.4 大数据的营销稽查反窃电概率预警分析模型

通过对营销业务应用数据、用电信息采集数据、营销GIS的多重分析,归纳各类数据之间的内在关联性、逻辑关系和数据表征,建立科学、精确的数据分析模型,由系统对计量装置和各级线损进行实时在线监测并自动筛选,定位出可能窃电或故障的计量装置,并对异常情况进行智能分析诊断,代替以往靠人工排查、筛选、分析的方式,为反窃电和降损增效提供更为高效、智能的技术手段。建立在线监测、在线筛选、在线分析、在线受理、在线反馈、持续改进的反窃电处理流程,主要包括如下4 点。

(1)构建基于大数据分析技术的窃电嫌疑定位模型

针对历史窃电户的用电行为特点,结合大数据分析方法,以及传统反窃电的分析思路与方法,综合运用数理统计算法,构建窃电分析模型,实现对窃电嫌疑用户的深入诊断分析与确认。

(2)构建诊断分析模型的自主优化升级模式

实现模型对反窃电嫌疑现场查处结果的自主分析,并由此迭代优化模型定位窃电嫌疑的准确度。

(3)基于大数据分析技术的反窃电管理应用系统改造

基于大数据的反窃电管理应用系统结合国家电网信息化建设技术要求和信息技术发展趋势,采用满足技术先进性与成熟性相结合的基于J2EE 的多层技术构架,以提高系统的灵活性、可扩展性、安全性以及并发处理能力。同时,通过企业服务总线、ETL 等技术为基础的应用集成、数据集成,实现基于大数据的反窃电系统与SG186 营销业务应用系统、用户用电信息采集系统、GIS 系统、短信平台等多系统的集成。

(4)实现监查闭环处理

打通在线监测与现场检查的业务流程,实现监测发现对象、分析筛查对象、检查确认对象的闭环处理,保证监测与检查的协同高效,持续推动反窃电管理水平螺旋式上升。

3.5 创建全息感知的线上线下一体化现场稽查模式

(1)“物-物”感知

基于电力用户及电力基础设施和先进的ICT技术、互联网技术,利用传感技术,对各接入信息进行实时监测,借助大数据、人工智能、物联网技术,实现用电信息的广泛采集,支撑建立全业务数据的中枢大脑。

(2)“人-物”互联

利用移动互联技术,构建“互联网+预警稽查”的O2O 营销业务管控模式,依托人工智能交互技术服务平台、智能终端设备和用电采集设备,实现业务管控风险的实时自动预警、问题整改的自动跟踪及在线闭环控制。赋能移动作业终端,融合多源数据,深化现场体检、工单处理等营销稽查功能,打通营销稽查线上线下一体化的关键节点,构建系统与现场信息互联核查的有效渠道。

(3)“人-人”互动

利用一线专家在稽查问题工作中的经验智慧,通过大数据文本分析技术,对专家的建议或经验进行分析,按周期、分类输出热词分布,由人工对所有包含热词的专家经验记录进行分析,总结归纳共性建议或经验,为稽查监控体系优化、稽查流程优化提供指导,为稽查处理经验总结积累提供支撑。充分利用95598知识库、95598 客户服务系统、用电信息采集系统及95598 智能语音精细化运营分析系统的客户诉求应用系统,开发优化稽查业务管控服务平台,初步实现稽查现场检查基础数据支撑、信息共享、经验分享功能,后期利用移动作业终端应用功能和稽查业务管控服务平台,实现业务需求申报、业务规则漏洞提交,最终达成稽查业务专家库人员的现场检查疑难杂症在线协调互动、方案解决等。

3.6 构建科学稽查评价体系,打造智能决策分析中心

(1)评价体系

通过对稽查问题的结果数据分析汇总,作为营销日常工作考评的依据,按照业务执行工作开展情况、工作质量提升情况和计划任务工作执行情况,形成评价指标体系和评分规则。建立算法库,自助选择算法,或根据系统推荐算法,实现精准计算评价,发挥考核评价对工作的指导作用和推进作用,全面提高工作的执行力和管理的穿透力,形成考核、通报、提升的闭环管理。

(2)稽查成效分析中心

对稽查场景的业务开展处理情况、场景优化历史、稽查在途情况、场景对比等进行分析;对稽查标签的命中率、稽查问题数、稽查标签处理评价信息等进行分析;按单位、人员、稽查场景、问题分类等多维度分析稽查成果,实现稽查业务开展的成效分析。

(3)营销辅助决策中心

基于营销业务质量评价与稽查成效分析,构建营销业务规则分析评估及辅助决策机制,对业务质量评价普遍偏低的业务规则,剖析执行度较低原因,支撑业务规则优化迭代;对执行情况参差不齐的业务规则,明确、统一执行标准,强化业务宣贯及执行管控;对无适用规则的新型业务等,研究并制定支撑业务规则。

(4)数据可视化分析工具

基于物联网数据融合共享基础上,综合运用多种数据分析算法、图表可视化手段,分析数据规律,实现整个数据分析过程组件化、算法定制化、分析可视化、结果标签化,最终实现标签规则、阈值数字化定义及动态调整。

3.7 构建基于大数据的营销稽查反窃电概率预警分析应用

以营销量测数据为核心,设计开发反窃电智能监测平台,充分应用移动互联、人工智能等信息技术,实现设备、信息数据的态势感知及泛在互联,实现反窃电工作的人机智能交互。

(1)构建反窃电智能监测平台

运用大数据分析技术,提取典型窃电行为特征量,构建多维度反窃电诊断模型,实现窃电智能分析预警,沉淀构建窃电案例库。通过各类渠道,收集窃电案件客户电量、线损、欠费信息等用电信息。通过反向分析,总结归纳出典型窃电案例的数据特征库,建立异常预测的数学分析模型,对查实窃电用户分析相关窃电特征,对计算模型进行训练,实现模型的完善提升。

(2)构建反窃电闭环管理体系

完善反窃电现作业规程、装备标准,集成用电信息采集系统、营销SG186 业务应用系统、移动作业终端等相关系统业务流程,实现反窃电查处全过程闭环管理。基于建立的数据异常分析模型进行数据筛查,确定嫌疑用户,并纳入监控池。建立实时监控平台,对监控池用户实现实时在线监测。通过用户用电行为分析模型,对可能异常的用户进行进一步分析预测,对电流、电压、电量等数据前后趋势进行比较,结合营销GIS 定位信息,精确定位出重大嫌疑用户,并进一步开展反窃电行动。

(3)研制智能反窃电作业设备

通过多维度窃电态势智能感知技术,强化窃电态势智能化感知,提升现场智能化作业、信息化取证水平,有效提升巡视检查到位率,夯实用电安全管理基础,提高检查效率,提升与客户的互动性。

(4)持续完善反窃电辅助功能

对违窃客户进行标签设定,纳入用电客户标签体系统一管理;积极建设用电客户行为属性管理系统,获取客户95598 服务渠道、营业厅业务办理渠道的各类营销业务数据、客户分类数据、客户行为数据,有针对性的对辖区范围内的供电客户进行用电行为、业务喜好行为进行分类管控,有效提升整体用电安全和用电消耗的管控和电力电费收入核算的基础数据支撑;对接政府的信用体系平台,建立常态失信信息报送工作机制,及时将违窃处理案件责任人的信用评价信息进行提报,营造诚信用电的社会环境,维护公司经济利益;建立典型违窃稽查案例样板功能,加强反窃电技术内部交流,做到有的放矢,促进专业水平总体提升。

4 结论

营销服务稽查反窃电是各级电能经营企业对日常运营进行监督管理的基础措施之一,稽查水平的高低直接决定着供电企业电能综合服务水平和相应社会经济效益的高低。传统营销稽查模式在实时性、可靠性、高效性等方面均不能满足现代电力营销稽查的需求。因此,利用大数据挖掘、计算机智能分析等信息化技术,结合用电客户的95598 电话服务渠道、营业厅业务办理服务渠道、微信等线上业务办理服务渠道的语音、图像、文字等多媒体的客户数据,对稽查结果进行系统、科学的深度挖掘,构建在线完善的稽查数据智能分析系统,有利于领导决策和营销稽查的顺利开展,全面提升电力企业信息化、精细化、规范化、风险管控、客户满意度等管理水平,同时实现供电企业经济效益的进一步提升。

新形势下开展防范用户违约用电、窃电行为是提高营销反窃电管理水平的有效途径。将避免目前违约用电、窃电行为分析、查处的盲目性和被动性,提高反违约、反窃电的效率与精准度,建立起从被动式“反窃电”转变为主动式“防窃电”的长效工作机制,形成一条反窃电的业务链,一环扣一环,互相衔接互相监督,有效防范和打击窃电行为,大大提升公司反窃电技术实力和管理水平,为供电企业降损增效提供技术支撑,为维护正常用电秩序和供电企业的合法权益提供有力保障,对维护社会公平、公正和建设和谐社会有重要的意义。

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