計量集抄項目數據質量管控中數據分析程序的建設與應用

李 旭 溫映力

（廣東電網有限責任公司江門供電局，廣東江門529000）

0 引言

伴隨著經濟生產的發展，電力用戶不斷增加，給電力企業帶來了新的機遇和挑戰。電力營銷稽查不僅是對電力企業營銷過程中服務質量和工作質量的監督、核查，也是對管理工作的監督和核查。當前，電力營銷稽查主要有徹查和抽查兩種方式。先說抽查方式，此種方式對稽查中存在的問題多是根據稽查人員的經驗判斷，缺乏科學合理的處理方式，檢查范圍過小，導致稽查很難發現問題。再說徹查方式，檢查范圍就是所有目標，雖然能夠有效地發現問題，但太過于耗費人力、物力及時間成本，致使工作效率低下。因此，本項目以計量低壓集抄項目數據管理為例進行研究開發，探討如何通過科學合理的信息化途徑對大批量的稽查數據進行收集與分析，以提高工作效率。

1 程序設計

以計量低壓集抄項目數據管理為例對程序進行設計。

1.1 設計說明

以Python編程軟件、Excel數據處理軟件為基礎，建立一個管理工具，圍繞數據管理的系統化、規范化和自動化，實現低壓集抄數據管理。重點分為兩方面：（1）數據收集，在Python上編寫數據收集程序，通過程序對數據管理所需要的營銷系統數據進行定向收集；（2）數據分析，通過對收集的數據進行統計、分析、整理匯總，對數據的錯誤及異常作出判斷和識別。在建設過程中，嚴格遵守了工作規范，通過功能應用概述、需求分析、建設等幾個階段，使之結構清晰，條理分明。

1.2 功能描述

定時從電力營銷系統中收集有關計量低壓集抄的錄入數據，對數據進行統計分析，對數據錯誤及異常作出判斷和識別。

2 數據收集

2.1 建設概念

計量低壓集抄的數據管理需要對營銷工作人員錄入電力營銷系統的數據進行全面的檢查和分析確認，這項工作如人工進行操作需要耗費大量的人力、物力和時間成本，因此需要對檢查的數據進行分類，根據分類對數據進行快速收集。

2.2 建設與應用內容

（1）將需要檢查的數據進行分類，分為客戶基礎數據、計量點數據、計量工作單錄入數據、抄表數據等四大類；

（2）通過Python軟件進行編程，對四大類數據逐一進行語句編寫，收集有數據變動的用戶檔案的相關數據。

2.3 功能描述

（1）收集客戶檔案的基礎數據，包括供電單位、客戶編號、客戶名稱、用電地址、用電類別、線路名稱、臺區名稱；（2）收集客戶檔案的計量點數據，包括計量點編號、計量資產編號、設備類型、設備型號、生產廠家、表碼位數、封印編號；（3）收集計量工作單錄入數據，包括工作單完成時間、工作單更新的新電表起碼/舊電表止碼、工作單錄入的安裝日期；（4）收集客戶檔案的抄表數據，包括抄表序號、抄表行碼、抄表日期。通過設定時間及收集條件，定時定量對電力營銷系統中的客戶檔案及計量工作單進行數據收集（圖1）。

圖1 關鍵數據抓取代碼

3 數據分析

3.1 分析概念

計量低壓集抄錄入的數據是否準確，數據與數據之間的邏輯性是否正確，這些都是決定客戶電費的計算與收取是否準確的關鍵點。設定條件對收集的數據進行分析、判斷，查找出數據源和邏輯性的錯誤，及時進行更正，就是數據分析工作的核心。

3.2 建設與應用內容

（1）使用Excel數據處理軟件編寫函數，設定數據分析和比對的條件；

（2）對收集的四大類數據逐一進行分析、比對、判斷，根據分析比對結果，對數據源錯誤的數據進行更正，對邏輯性錯誤的數據進行后續處理。

3.3 功能描述

對收集的客戶檔案基礎數據、計量點數據、抄表數據，計量工作單數據，設定條件編寫Excel函數語句，對線路名稱、臺區名稱、封印編號、抄表序號、工作單更新的新電表起碼/舊電表止碼、生產廠家、表碼位數、抄表行碼、抄表日期等關鍵數據進行分析和比對以及數據邏輯性的驗證。數據抓取清單畫面及低壓集抄數據自動比對截圖分別如圖2、圖3所示。

圖2 數據抓取清單

圖3 低壓集抄數據自動比對表

4 應用前景

基于編程軟件及數據處理軟件能夠勝任一些需要人工完成的工作，結合實際工作，重點針對計量低壓集抄數據管理環節中需要處理的大量數據，通過計算機軟件編程，把固有的人工操作步驟進行信息化、簡易化，按照數據管理需求對數據進行分類，如客戶檔案基礎數據、計量點數據、抄表數據，計量工作單數據，做到數據快速自動收集及自動分析比對，從而實現數據管理工作的信息化、自動化，大大降低人工和時間成本，有效提高工作效率。

5 結論

本文所編寫的數據抓取程序具有如下特點：（1）用Python動態語言編寫的程序，相對于靜態語言程序（C++），將很多靜態語言編譯時期所做的事情推遲到運行時，在熱更新時可以做到不關服務器就替換代碼的邏輯。這樣對整個程序的代碼可以做到隨時更新，添加或刪減相應的功能，大大提高程序應用的可拓展性和靈活性。

（2）以集抄數據質量管控為例，實踐表明，原來每周只能通過稽查中心5人3天的核查工作量，按照2%的比例抽取數據進行檢查，且無法做到全覆蓋，通過本項目的開發建設使之縮減為1人半天的工作量就能實現100%全覆蓋對每周計量低壓集抄項目的數據質量進行核查，有效地解決了問題。

[1]廣東電網公司教育培訓評價中心.電力營銷稽查[Z].

[2]WINSTON W L.Excel營銷數據分析寶典——大數據時代下易用、超值的數據分析技術[M].蒲成，譯.北京：清華大學出版社，2015.