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自適應智能稽查模式創新

2019-02-28 10:39:10楊悅群盧嘉恩
科技創新與應用 2019年3期

楊悅群 盧嘉恩

摘 要:電網是國家的一個關鍵性的支柱部門,為國家的各行業提供了基礎的生產能源。所以電網稽查中心的稽查工作是重要環節,隨著國民經濟的增長和生產方式的改變導致越來越多電力相關政策的調控,出現部分稽查規則更新不夠及時的情況。例如業擴超時監控的閥值還停留在一年前的方案,有新的政策后電力營銷系統還未更改過來,最后導致稽查出來的結果不正確。從而需要改進傳統的稽查工作模式,創新自適應智能稽查模式。文章通過探討自適應智能稽查模式的創新,并將智能稽查模式融合到現有的稽查模式中,從而有效提高稽查工作的效率。

關鍵詞:政策;自適應;智能稽查

中圖分類號:F274 文獻標志碼:A 文章編號:2095-2945(2019)03-0052-02

Abstract: Power grid is a key pillar sector of the country, which provides basic energy production for various industries of the country. Therefore, the inspection work of the power grid inspection center is an important link. With the growth of national economy and the change of production mode, more and more power related policies are regulated and some inspection rules are not updated timely. For example, the threshold value of time-out monitoring of business expansion still remains in the scheme one year ago, and the power marketing system has not been changed after the new policy, resulting in incorrect results of the audit. Therefore, it is necessary to improve the traditional audit mode and innovate to the self adaptive intelligent audit mode. This paper discusses the innovation of the adaptive intelligent audit mode, and integrates the intelligent audit mode into the existing audit mode, so as to effectively improve the efficiency of the audit work.

Keywords: policy; self adaption; intelligent inspection

1 概述

電網是國家的一個關鍵性的支柱部門,為國家的各行業提供了基礎的生產能源。國民經濟的快速發展,也導致電力營銷業務出現許多的稽查政策和稽查管理的變化。在智能信息化的時代,對于營銷稽查也需要采取新的智能的稽查模式。在傳統的稽查中,發現稽查的問題發生既有一定的規則又有一定的特殊性,因此已知的稽查規則,在于問題規則的防控,新的稽查規則隨著業務的發展日新月異,因此具有自我學習的稽查規則非常重要。這就需要采用規則無監督學習、規則半監督學習進行稽查規則的完善,從而適應業務、政策和管理的變化。

2 稽查政策文獻智能管理

目前針對電力營銷業務快速發展,政策調控力度也不斷加大。電網對于針對營銷稽查的政策文獻越來越多,更新越來越頻繁。而稽查部門在現有的稽查人員資源上,稽查人員無法完全做到解讀所有新的文獻。所以無法做到規則的及時更新迭代,久而久之這種潛在的問題就會發展成大的隱患。而要及時和徹底的將政策文獻與稽查工作相融合則需要開創新的稽查模式。

首先通過稽查輔助平臺建立政策文獻庫對政策文獻進行智能管理,可以讓稽查工作人員快速的查找和審閱相關文獻。并且平臺通過對于文獻創建了關鍵字索引,同時使用智能檢索算法實現快速查找。對于文獻庫的管理也建立了完善的配置管理體系,讓文獻可以及時更新和永久保存。同時使用智能分詞技術對文獻關鍵內容進行提取,以便可以快速從文獻中獲取關鍵內容,對于內容繁多的文獻來說,可以快速從中獲取關鍵內容,大大提高稽查人員工作效率。內容分詞提取是使用ISCTCLAS分詞,并標注詞性。根據詞語的語義相似度矩陣,計算詞語居間度頂點Vi的居間度bci定義為:

3 稽查規則智能迭代

目前稽查是對供電所開展全面體檢、全覆蓋式檢查,從實際業務出發,具體問題具體分析,針對性強。目前許多政策文獻等出臺幫助規范業務行為,提高業務能力,規避風險隱患。隨著智能信息化時代的到來,稽查模式也要向智能稽查模式轉變,稽查規則要跟隨信息變更而及時更新迭代。

前面已經提到建立了完善的稽查政策文獻詞庫,從而根據詞庫采用規則無監督學習、規則半監督學習進行稽查規則的完善,從而適應業務、政策和管理的變化。規則無監督學習就是按照規則的性質把它們自動地分成很多組,每組的規則是具有類似的特征性質的。比如用戶檔案類的規則或者電價計費類的規則,將它們進行歸類。所有規則數據只有特征向量沒有標簽,但是可以發現這些數據呈現出聚群的結構,本質是一個相似的類型聚集在一起。把這些沒有標簽的數據分成一個一個組合,就是聚類(Clustering)。規則半監督學習通過回歸分析,其數據集是給定一個函數和它的一些坐標點,然后通過回歸分析的算法,來估計原函數的模型,求出一個最符合這些已知數據集的函數解析式。然后它就可以用來預估其它未知輸出的數據了,輸入一個自變量它就會根據這個模型解析式輸出一個因變量,這些自變量就是特征向量,因變量就是標簽。而且標簽的值是建立在連續范圍的。分類其數據集,由特征向量和它們的標簽組成,當你學習了這些數據之后,給你一個只知道特征向量不知道標簽的數據,讓你求它的標簽是哪一個?其和回歸的主要區別就是輸出結果是離散的還是連續的。通過以上的學習方法,根據平臺的文獻詞庫,可以對規則內容條件進行提煉。并與現有的規則進行一個智能的對比,如果存在差異則進行提示是否更新規則,或者在現有的規則中沒有找到匹配的規則,則會智能提示是否創建新規則,由傳統的人工更新規則的稽查模式向自適應智能稽查模式創新。

4 稽查模式創新論證

目前將142條營銷稽查規則與網、省公司的相關管理規范、政府發文要求進行匹配,并通過在線異常數據進行驗證,核實發現:規則與政策不符的有7條,在142條規則里占比5%;規則與政策不符各個對外服務板塊均有,主要因為這些板塊隨著電網創國際一流的步伐推進,要求越來越嚴格,而營銷系統稽查規則還來不及進行變更。如臨時用電收退費異常規則不符合《粵發改價格函〔2017〕6401號》發文的規定:“從2017年12月1日起,臨時用電的電力用戶不再繳納臨時接電費。”規則未排除2017年12月1日后新裝歸檔的客戶。同時還有部分政策下發后,沒有及時形成稽查規則。

5 結束語

在電網行業蓬勃發展的今天,電網是所有行業的基礎,稽查模式的創新是非常必要的,意義重大。而自適應智能稽查模式讓稽查模式更智能、更及時和更高效。智能稽查模式的推進,可以降低營業差錯,提高電力營銷稽查的工作水平,進一步規范了稽查工作行為,保證了稽查工作證據鏈條的完整性、費用征收的合理性,有力推動了精準營銷工作。

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