关于电费回收的电力大数据分析技术探讨

关于电费回收的电力大数据分析技术探讨

畅晋梅

国网山西省电力公司晋城供电公司 山西 晋城 048000

摘要：电力能源是社会的一项宝贵资源，电力企业中电力能源再生产与扩大再生产的顺利实现，就需要社会各界按时缴纳电费，确保电力企业供电成本资金的顺利回收。从再生产、可持续发展的角度而言，电力回收管理是现代电力企业一项重要工作。随着现代科学技术的发展，电费回收工作从传统的上门抄表模式逐步向基于互联网技术的在线收缴模式过渡，根据实际效果来看，互联网技术中大数据技术的充分使用，可以促进电费回收管理模式的彻底变革，减轻一线工人的劳动强度，大幅度提升回收率。

关键词：：大数据技术；电力企业；电费回收管理

引言

社会改革开放的不断深化，国内市场经济得到了快速发展，其中供电企业对社会经济增长的促进具有重要作用。近些年，随着全国电力用户不断增加，电费拖欠现状也越来越严重，这对供电企业的经济效益产生了一定的影响，因此有效的电费回收与风险管控就尤为重要。本文运用大数据挖掘理论知识，对企业电费回收业务进行风险分析，找出高风险用户以及业务难点，然后按照“一户一策”方案进行解决，以期对电费回收风险预测能有所优化，从而提高电费回收率，防范电费风险。

1大数据对电力营销管理带来的意义

随着人们生活方式的改变，电视等传统媒体的作用出现了一定的弱化，传统广告的营销效果也相对不足。然而，在大数据背景下，出现了更多方式的广告传播方式，拓宽了用户了解电力公司的方式和途径,促进了公司运营过程中各个部门之间的合作,用户可以更加直观地感受到电力营销管理带来的便利,提高电力应用的满意度。同时,对于电力公司来说,也有利于降低企业营销管理成本,节省人力、物力,提高电力公司经济效益。随着大数据应用的广泛性,大数据在经济社会中的正面效应正在逐步显现出来。在电力营销管理方面。一方面,降低了电力公司在运营过程中的经营失误和损失。另一方面,拓宽了电力公司与用户之间的沟通交流渠道，更好地收集用户对于电力营销管理方面存在的意见和建议,促使电力公司能够根据市场需求，不断完善自身营销模式来满足人们的需求。因此,在大数据环境下,缩短了电力公司与用户之间的距离,实现了电力营销管理与用户之间的良好互动，用户提供了更加方便快捷的服务，促进电力公司长远发展。

2现状

电费作为电网企业最重要的经营指标之一，反映了电网企业的经营管理的成果。目前，先用电后缴费仍是广东省主要的用电方式，能否及时有效对欠费客户开展电费催收工作直接影响了电力公司的经济运行状况。而电网企业虽掌握着大量的客户用电数据，却缺乏对海量信息进行挖掘分析，现行的电力营销系统主流功能仍停留于对用电数据的记录，员工也仍停留在仅根据客户数据的记录本进行电费催收的阶段，无法实现对现存数据的智能化分析，并且通过人工筛选对客户进行分类催收，存在工作量较大且电费回收效率低的问题。

3使用大数据技术，加强电费回收管理

3.1基于大数据挖掘电费回收模型构建

用户数据质量下降是电信公司电力利润风险下有效挖掘分析的基础。因为风险预测中数据控制机制的强度直接影响到数据分析的准确性和实时性。本文为大型数据挖掘程序、CCET分析原理的应用提供了重要依据。该政策主要反映了数据与结果的相关性、数据与数据的趋同以及结果与实践之间的相互作用。根据此政策进行流程优化后，还有一个趋势分析，表示电力公司对用户级别的评估。基于大数据电费回收模型，数据挖掘解决方案可分为企业解释、数据挖掘、模型构建、数据存储和预处理、模型风险评估五个阶段。

3.2层次分析法

层次分析法是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性与定量分析。主要是将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多准则的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出总排序，以作为多指标、多方案优化决策的系统方法。具体运算方法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后应用加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即最优方案。

3.3推广节能服务工程

开发客制化的节能服务，例如b .电源管理，帮助客户降低能源成本，进一步降低电力回收的风险。将电力成本回收预警系统的分析结果纳入运营公司的营销系统，调整营销系统实施的政策和业务流程，修订相应的管理系统，合理选择试点项目。营销系统会根据警报分析结果自动向电网员工发送警报，多次提醒高风险客户收回能源成本，并发送差异开单警报。这有助于电费升级循环，直到完成电费回收。

3.4数据存储和预处理

数据存储是应用程序中大量不同类型的存储之间的协作，可实现数据的存储和外部功能。因此，Power企业用户的数据存储通常存储在云中，以便于以后传输数据。包括最新的数据库NOSQL和高级存储技术。这些系统基于Hadoop平台，而其他系统则基于网络操作平台，从而避免了高容错能力。

3.5实施大数据量分类管理

设置回收风险预警系统，按时间节点对客户进行分类，将客户从16日至31日分成四类进行回收，并应用各种回收政策。毕业典礼的28号和31号是a级。24-27 .交付费用为b类。交付费用估计为20日至23日。12月16日至19日在c类下交付的用户。完成后，d类a、b、c、d:在系统完成每月表单副本并生成客户的电费帐单后，系统将查询电力回收预警系统中具有高循环风险的客户列表，并人工筛选第一次召回催函，以便在导出列表并合并实际服务资源的承载能力时通知某些用户。a、b、c:高风险客户可以在第一次催函结束时，首先由跟踪和跟踪人员按照a类、b类:发送多次催函但仍未及时收到电费的客户，可按规定安排停电通知，并确保通知客户。a类:对系统应用“故障敏感度”筛选器，该筛选器在导出列表中显示客户“故障概率”的综合概览。收到关机通知并满足停机时间要求的客户被排除在极有可能发生故障的客户之外，并被纳入资金不足的停电审批流程。

3.6为高风险的“一对一”解决方案用户回收能源成本

电力用户面临高损耗风险的电力风险客户正在开发1: 1的电力风险解决方案，以确保收回率。对根据电源用户的电源风险分类构成高风险的a类用户进行了专门分析。根据数据挖掘的一些基本数据，根据用户配置文件、电源负载数、供电时间以及用户企业的变化，逐案进行检查。为电力负荷极低且经常收费过低的客户实施一对一策略，然后对旧电费采取惩戒措施。为不同类别的用户制定电源管理战略，利用数据挖掘进行风险预测，降低电力回收风险，提高业务价值。

结束语

电费回收管理是我国供电企业的一项难题，电费回收不及时就会给电力企业的资金周转、正常生产工作带来一定的风险，也会损害国家利益。现代信息技术的发展，给供电企业电费回收管理带来了新的模式，大数据技术的使用，就可以有效规范业务流程、缕清各种矛盾，增强这项工作的可操作性，也有助于供电企业针对特定客户实施个性化服务，提升电费回收率，做好电费收缴工作，为供电企业的可持续发展做好相应的基础性工作。

参考文献

[1]郑利嘉.“互联网+”在电力企业电费分析系统中的应用探究[J].技术与市场,2019,26(12):233-234.

[2]余诗博.基于移动互联网技术与大数据分析下的电费回收探索[J].农电管理,2019(09):46-47.

[3]曾少凡.基于大数据的电力营销管理创新分析[J].计算机产品与流通,2019(05):62.