电费自动化校核方法及平台技术

本申请提供一种电费自动化校核方法及平台。该方法通过获取预设供电区域内各个用电主体的用电信息，然后，根据用电主体对应的用电数据以及预设电费计算算法确定预设时长内的电费数据，并在用电主体对应的特征标签满足预设校核条件时，根据预设电费校核算法对电费数据以及用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果，通过特征标签来确定进行校核的用电主体，从而在资源有限的前提下，有效地实现了对于特定用电主体的自动化校核。了对于特定用电主体的自动化校核。了对于特定用电主体的自动化校核。

【技术实现步骤摘要】
电费自动化校核方法及平台


[0001]本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种电费自动化校核方法及平台。

技术介绍

[0002]随着工业水平的快速提高，各个地区的工业产业对于电力需求也在逐步提高，而对于电费的管理，也迫切需要实现自动化的校核。
[0003]但是，由于电网系统的电费管理系统涉及的地域面过大，很难实现全方位的升级，短期内较难实现对于所有用电主体的电费全面校核功能。因此，基于当前的电费管理系统，亟需一种在资源有限的前提下，能够对实现对于特定用电主体的自动化的校核方法。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种电费自动化校核方法及平台，用以解决如何在资源有限的前提下，实现对于特定用电主体的电费自动化校核的技术问题。
[0005]第一方面，本申请提供一种电费自动化校核方法，应用于电费自动化校核平台，所述电费自动化校核平台用于对预设供电区域内的各个用电主体的电费数据进行校核，所述方法包括：
[0006]获取所述预设供电区域内各个所述用电主体的用电信息，所述用电信息包括特征标签以及预设时长内的用电数据，所述预设供电区域包括多个预设供电范围，每个所述预设供电范围配置有不同的范围标签，所述特征标签包括类型标签以及所述范围标签，所述类型标签用于表征所述用电主体的主体类型；
[0007]根据所述用电主体对应的所述用电数据以及预设电费计算算法确定所述预设时长内的电费数据；
[0008]若所述用电主体对应的所述特征标签满足预设校核条件，则根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果；
[0009]所述预设校核条件包括：所述特征标签中的所述范围标签为目标范围标签，且所述主体类型为目标主体标签，其中，所述目标范围标签用于表征所述范围标签所对应的所述预设供电范围为工业类供电范围，所述目标主体标签用于表征所述用电主体为工业类主体。
[0010]可选的，该特征标签还包括可靠性标签，所述预设校核条件还包括：所述可靠性标签为低可靠性；对应的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核之前，还包括：
[0011]获取所述用电主体的历史用电信息，所述历史用电信息中的包括n个结算周期的用电信息，其中，每个周期的用电信息包括：应缴电费数据X1、实缴电费数据X2、截止当前的欠费次数X3、通知日与实缴日之间的间隔时长X4以及催缴次数X5；
[0012]根据所述历史用电信息以及以下公式确定所述用电主体的可靠度r，所述公式如下：
[0013][0014]其中，为预设统计样本中的应缴电费数据均值，为预设统计样本中的实缴电费数据均值，为预设统计样本中的欠费次数均值，为预设统计样本中的通知日与实缴日之间的间隔时长均值，为预设统计样本中的催缴次数均值；
[0015]若所述用电主体的可靠度r大于或等于预设可靠度阈值，则所述用电主体的所述可靠性标签为低可靠性。
[0016]可选的，所述特征标签还包括信用标签，所述预设校核条件还包括：所述信用标签为低信用；对应的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核之前，还包括：
[0017]获取所述用电主体在K个缴费平台上的信用评估结果；
[0018]根据所述K个缴费平台上的信用行为数据以及以下公式确定所述用电主体的信用评估结果p，所述公式为：
[0019][0020]其中，β为常数，p
avg
为各个信用评估结果的平均值，p
max
为各个信用评估结果中的最大值，p
min
为各个信用评估子结果中的最小值，p
t
为各个信用评估子结果中的第t个信用评估子结果，t为大于或等于1且小于或等于所述K，e为大于1的常数；
[0021]若所述用电主体的信用评估结果p小于预设信用阈值，则所述用电主体的所述信用标签为低信用。
[0022]可选的，所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果，包括：
[0023][0024]其中，是所述用电主体的电费校核偏差值；U
sh
、I
sq
、P
sqt
分别是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测的电压、电流以及监测功率所对应的雅各比矩阵；C
D
是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测偏差所构成的矩阵；C
X
为所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下预设的参数修正矩阵；为基于所述预设电费计算算法所确定的所述预设时长内的所述电费数据；为所述历史电费数据中t个对应的所述预设时长下的历史电费所构成的矩阵，t为常数，α为常数；
[0025]若所述电费校核偏差值小于或等于预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核正常；若所述电费校核偏差值大于所述预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核异常。
[0026]可选的，所述根据所述用电主体对应的所述用电数据以及预设电费计算算法确定电费数据，包括：
[0027]获取所述用电主体当前所处的电费单价层级，并根据所述电费单价层级确定电费单价；
[0028]根据所述电费单价以及所述用电数据确定所述电费数据。
[0029]可选的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果之后，还包括：
[0030]在所述校核结果为电费计算正常时，所述电费自动化校核平台向目标主机推送所述电费数据，其中，所述目标主机为所述用电主体配置有财务结算系统的终端主机；
[0031]在所述校核结果为电费计算异常时，所述电费自动化校核平台向目标终端推送所述电费数据以及所述用电数据，其中，所述目标终端为所述电费自动化校核平台下所配置的移动终端，以通过所述目标终端对所述用电主体的电表数据进行采集。
[0032]可选的，所述电费自动化校核平台包括云数据中心以及多个边缘节点，各个所述边缘节点与所述云数据中心连接，每个所述边缘节点用于对对应的所述预设供电区域进行电费自动化校核；在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果之后，还包括：
[0033]所述云数据中心获取各个所述边缘节点上传的校核结果列表，所述校核结果列表包括所述边缘节点对应的所述预设供电区域内各个用电主体的校核结果；
[0034]所述云数据中心根据所述校核结果列表确定所对应的所述预设供电区域的风险程度，其中，所述风险程度与所述校核结果列表中校核结果为校核异常的比例呈正相关；
[0035]所述云数据中心按照预设监控资源分配算法为各个所述边缘节点分配监控时隙，其中，所述预设监控资源分配算法包括以下公式，所述公式为：
[0036][0037]其中，t
j
为所述云数据中心为K个边缘节点第j个边缘节点所分配的传输时隙，μ...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.电费自动化校核方法，其特征在于，应用于电费自动化校核平台，所述电费自动化校核平台用于对预设供电区域内的各个用电主体的电费数据进行校核，所述方法包括：获取所述预设供电区域内各个所述用电主体的用电信息，所述用电信息包括特征标签以及预设时长内的用电数据，所述预设供电区域包括多个预设供电范围，每个所述预设供电范围配置有不同的范围标签，所述特征标签包括类型标签以及所述范围标签，所述类型标签用于表征所述用电主体的主体类型；根据所述用电主体对应的所述用电数据以及预设电费计算算法确定所述预设时长内的电费数据；若所述用电主体对应的所述特征标签满足预设校核条件，则根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果；所述特征标签中的所述范围标签为目标范围标签，且所述主体类型为目标主体标签，其中，所述目标范围标签用于表征所述范围标签所对应的所述预设供电范围为工业类供电范围，所述目标主体标签用于表征所述用电主体为工业类主体。2.根据权利要求1所述的电费自动化校核方法，其特征在于，所述特征标签还包括可靠性标签，所述预设校核条件还包括：所述可靠性标签为低可靠性；对应的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核之前，还包括：获取所述用电主体的历史用电信息，所述历史用电信息中包括n个结算周期的用电信息，其中，每个周期的用电信息包括：应缴电费数据X1、实缴电费数据X2、截止当前的欠费次数X3、通知日与实缴日之间的间隔时长X4以及催缴次数X5；根据所述历史用电信息以及以下公式确定所述用电主体的可靠度r，所述公式如下：其中，为预设统计样本中的应缴电费数据均值，为预设统计样本中的实缴电费数据均值，为预设统计样本中的欠费次数均值，为预设统计样本中的通知日与实缴日之间的间隔时长均值，为预设统计样本中的催缴次数均值；若所述用电主体的可靠度r大于或等于预设可靠度阈值，则所述用电主体的所述可靠性标签为低可靠性。3.根据权利要求2所述的电费自动化校核方法，其特征在于，所述特征标签还包括信用标签，所述预设校核条件还包括：所述信用标签为低信用；对应的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核之前，还包括：获取所述用电主体在K个缴费平台上的信用评估结果；根据所述K个缴费平台上的信用行为数据以及以下公式确定所述用电主体的信用评估结果p，所述公式为：其中，β为常数，p
avg
为各个信用评估结果的平均值，p
max
为各个信用评估结果中的最大值，p
min
为各个信用评估子结果中的最小值，p
t
为各个信用评估子结果中的第t个信用评估
子结果，t为大于或等于1且小于或等于所述K，e为大于1的常数；若所述用电主体的信用评估结果p小于预设信用阈值，则所述用电主体的所述信用标签为低信用。4.根据权利要求2或3所述的电费自动化校核方法，其特征在于，所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果，包括：根据以下公式确定所述用电主体的电费校核偏差值，所述公式为：其中，是所述用电主体的电费校核偏差值；U
sh
、I
sq
、P
sqt
分别是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测的电压、电流以及监测功率所对应的雅各比矩阵；C
D
是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测偏差所构成的矩阵；C
X
为所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下预设的参数修正矩阵；为基于所述预设电费计算算法所确定的所述预设时长内的所述电费数据；为所述历史电费数据中t个对应的所述预设时长下的历史电费所构成的矩阵，t为常数，α为常数；若所述电费校核偏差值小于或等于预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核正常；若所述电费校核偏差值大于所述预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核异常。5.根据权利要求4所述的电费自动化校核方法，其特征在于，所述根据所述用电主体对应的所述用电数据以及预设电费计算算法确定电费数据，包括：获取所述用电主体当前所处的电费单价层级，并根据所述电费单价层级确定电费单价；根据所述电费单价以及所述用电数据确定所述电费数据。6.根据权利要求5所述的电费自动化校核方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏学渊，张力，陈尉尉，杨诗骅，雷前，许谢璟，刘晓娇，金燕祺，徐晓敏，李莹，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：