電力公網卡資費分析工具設計與開發

林澤兵

(廣東電網有限責任公司廣州供電局,廣東 廣州 510000)

0 引言

電力通信網由電力通信專網和公網組成。公網通信資源由三大運營商(移動、聯通、電信)提供,并作為電力通信專網的補充。目前,國內電網公司的配網自動化、計量自動化、輸電線路監測、電壓監測等生產業務均使用了大量的4 G公網卡。未來隨著智能電網、5 G、數字化等先進技術的發展及應用,公網通信資源在電網公司中的應用規模將進一步擴大,相應的公網租賃費用也將逐年遞增。為落實好降本增效的工作要求,必須對公網卡開展更加精益化的管理。面對龐大的數據分析規模,單純依賴人工分析已無法滿足精益化管理的要求,必須依靠數字化手段提高公網卡資費分析的效率和精度。

1 問題現狀及需求評估

1.1 問題現狀

目前,部分電網公司開發了公網管理平臺,實現對公網卡的集中統一管理。劉晗等[1]介紹了國網山東電力公司開發的電力公網全流程管理平臺,山東電力公司利用該平臺提升了電力公網通信業務的管理水平,實現了公網通信業務的統一計劃申報、統一審核、統一數據管理、統一運行監測、統一異常告警、統一結算支付。李輝等[2]對云南電網公司公網通信資源管理現狀及存在問題進行了分析,并提出了基于流程管理、資源管理和資源監控三大部分內容的公網資源管理方案,同時開發了電網公網通信資源管理系統,實現了云南電網公網通信資源的實時監控與集中管理。

公網管理平臺的研發,在一定程度上減輕了公網臺賬管理的壓力,實現了管理流程的高效運轉。然而,很多系統的建設和研發主要著眼于流程管理、臺賬管理、故障定位、告警管理等方面,在資費分析和賬單管理方面,仍有很多供電公司依賴于人工處理。面對龐大的數據量,人工處理在速度、精度、深度等方面遠遠無法滿足精益化管理的要求,具體來說存在以下缺點:一是在資費核查方面,需將臺賬中卡的使用狀態與賬單上的費用情況進行比對,面對每月數十幾萬張卡的核對數據量,人工處理工作效率過低;二是在套餐優化方面,人工分析無法做到多月流量數據的關聯分析,粗放式的套餐調整反而會增加額外的套餐費用。

1.2 需求分析

1.2.1 賬單核對需求

公網運營商計費系統無法直接導出符合電網公司管理要求的賬單,每月賬單均由對應客戶經理根據需求整理匯總表和詳細計費清單。收到賬單后,電網公司經辦人員需要對詳細計費清單進行核對,核對內容包括APN名稱、套餐變更情況、資費收取準確性等方面,并將分項金額與匯總表金額進行對比。整個過程正常情況下需要花費1人1天的時間,效率低下。為了提高賬單核對工作效率,需要實現賬單數據的自動化核對,發現賬單中可能存在的APN錯誤、套餐變更錯誤、資費多收等問題。

1.2.2 資費分析需求

公網卡類型多種多樣,費用計取模式不同,不同業務類型對流量的需求也各有不同。套餐與需求的錯配將導致額外的費用支出,使得超流量卡居高不下。解決超流量的根本方法,就是套餐的精準適配。為了實現套餐的精準適配,需要對每一張卡的使用情況進行分析。然而,對于獨立套餐卡而言,由于流量共享機制的存在,單純對一張卡進行一個月的流量分析是不準確且毫無意義的,需要對同一類型的卡連續幾個月的流量進行分析才可精準定位超流量的癥結所在并提出套餐優化建議。

此外,不同地區運營商的數據開放程度均不相同,部分地區運營商不愿意通過系統接口開放數據,導致公網管理平臺上缺乏流量信息,只能通過賬單上提供的流量數據進行分析,因此需要開發一個通用的基于賬單的流量和資費分析工具,通過分析對不同類型公網卡提出對應的套餐調整建議。

2 公網卡資費分析工具設計

2.1 總體結構

電力公網卡資費分析工具的總體結構設計如圖 1所示,具體分為數據采集層、數據模型層、數據分析層和數據呈現層。

圖1 公網卡資費分析工具總體結構

2.2 功能描述

2.2.1 數據采集層

由于不同地區運營商數據開放程度有所差異,本工具可實現基于賬單和臺賬的統一數據采集,從而實現數據采集方式的普適化。對于運營商不愿意通過系統接口開放流量和資費數據的地區,可以通過賬單方式采集對應的數據,與原有公網管理平臺中的臺賬數據合并,形成分析所需的底層數據。

2.2.2 數據模型層

通過對某供電公司在用的三大運營商公網卡的套餐情況進行分析后發現,該公司目前主流使用的公網卡有獨立套餐卡及流量池卡兩種類型。獨立套餐卡指每張卡都有一種獨立的套餐,每月根據自身的流量使用情況獨立結算。同時,部分獨立套餐卡還具備流量共享功能。流量共享是指同一個APN內,同一個套餐的公網卡之間流量可以互相共享,當其中一張卡的流量較多或使用不完時,可以共享給其他卡使用,以節約整體流量費用。流量池卡是指所有卡均在一個流量池內,如果所有卡實際總流量超出流量池,則按總流量結算費用,如果不超出流量池,則每月收取固定的流量池套餐費用及功能費。兩個類型卡的收費模式及套餐類別均不相同,但在進行資費分析時必須建立起統一的數據模型,才能真正做到不遺不漏。

為了實現獨立套餐卡和流量池卡的統一建模,需要對不同的建模方法進行比選,從中選出最優的方法。可選的建模方法主要有3種,具體如表 1所示。

表1 數據建模方法

為了從3種可選建模方法中選出最優方法,需要對3種方法的檢索時間復雜度進行計算,從中選出時間復雜度最小的方法[3-4]。

對于可選方法1,在檢索時對于任意一張卡,需要在每一個HashMap進行檢索。極端情況下,必須檢索到最后一個HashMap才能找到。總體的時間復雜度為O(M×logN),其中M為HashMap個數,N為每個HashMap的平均對象數。可選方法2與方法1類似,檢索時間復雜度也為O(M×logN)。對于可選方法3,獨立套餐卡檢索時間復雜度為O(logN),流量池的檢索時間復雜度為O(N),總體時間復雜度為O(N)+O(logN),約等于O(N)。通過時間復雜度曲線比較可知,O(N)

2.2.3 數據分析層

數據分析層包括資費分析、費用分析、賬單核對和閑置率分析4個主要功能,資費分析功能支持超流量分析,并且通過至少3個月的資費分析,為每一張超流量卡提出對應的套餐優化建議,同時支持零流量分析,可以對連續3個月及以上零流量的卡進行篩選導出。費用分析功能可以對全年的銷卡情況、套餐調整情況、費用節約情況進行統計。賬單核對功能可以對運營商每月的賬單數據進行核對,并對存在的可能問題進行告警導出,以避免運營商多收費用。閑置率分析功能可以通過賬單流量數據,同時結合已有公網平臺的主站比對數據,對各業務使用單位公網卡的使用情況進行多源校核和分析,并計算得出最貼合實際的閑置率。

本層級中最核心的算法是資費分析功能中的套餐精準適配算法,下面將進行重點介紹。該算法的主要目的是實現套餐的精準優化適配,并在成本最優的前提下實現套餐優化。由于電網公司各業務所使用的公網卡是在不同時間段申請并使用的,所應用的資費標準均是基于開卡當年所簽訂的合同,因此即使是同一類業務的公網卡,由于開卡時間不同,套餐也千差萬別。通過對某供電公司的套餐使用情況進行調查發現,該公司目前在用的套餐共有14種,其中為舊合同套餐的有9種,如果要進行套餐調整,只能按照當前生效的合同套餐進行調整,而無法調整為舊合同套餐。

套餐調整的前提是找出需要調整套餐的卡。經過對某供電公司公網卡的使用情況開展評估后發現,一張卡如果要開展套餐調整,需要同時滿足3個條件,具體如表2所示。

表2 套餐調整條件

本工具基于上述條件進行計算并可以直接導出需要調整套餐的公網卡。下一步需要為每一張公網卡提出對應的套餐調整建議,套餐調整的本質是根據該卡的流量使用情況找出最適配也最優惠的套餐。本工具將依據表3所示的條件找出最優惠的套餐。其中,條件1是必須滿足的,條件2～條件4只需要滿足任何一個即可。

表3 最優套餐比選規則

通過上述規則,可以在滿足條件的備選新套餐中選出資費最低的套餐,同時避免“一刀切”式的套餐調整。

3 公網卡資費分析工具實現

3.1 運行界面

最終設計實現的公網卡資費分析工具運行界面如圖 2所示,包括“數據操作”“卡查詢”“卡高級功能”和“專線查詢”4個頁面。在常規的卡臺賬管理的基礎上,該工具在“卡高級功能”中集成了資費分析、當月賬單核對、臺賬數據核對、費用節約計算、歷史賬單管理和閑置率計算6大功能,具體如圖 3所示。

圖2 工具運行界面

3.2 應用成效

本工具完成設計及研發后,在某供電公司開展了實際應用,并取得了一系列成效。

3.2.1 超流量現象得到有效遏制

該工具通過對每一張卡自分析基準月開始連續5個月的流量數據進行分析,對物聯網卡、非物聯網卡、獨立套餐卡、流量池卡等不同類型公網卡采取不同的流量分析策略,并自動查找成本最優、流量最足的套餐,實現了套餐的精準適配,最終的分析結論及歷史流量數據匯總后在同一張表中展現,方便經辦人員查看及確認。自應用以來,超流量卡數累計下降超過70%,共節約公網租賃費用30多萬元。

3.2.2 賬單核對精度進一步提升

該工具的應用,實現了三大運營商賬單數據的自動化核對,有效提升了賬單核對的工作效率和精度。針對自動化校核過程發現的APN錯誤、多計費用等問題,及時要求運營商改正并退回多收費用,保障了公司的權益。

該工具的應用,也將公網資費核查和套餐優化等原來需要1人1天才能完成的工作,縮短到5分鐘內完成,將人員從煩瑣的表格處理中解決出來,極大地提高了生產力和人力資源效益。

圖3 高級功能界面

4 結語

本文設計研發的電力公網卡資費分析工具分為數據采集層、數據模型層、數據分析層和數據呈現層4個層級,包括資費分析、當月賬單核對、臺賬數據核對、費用節約計算、歷史賬單管理和閑置率計算6大高級功能。該工具可有效提高資費核查和套餐優化等公網管理工作的效率,將原來需要1人1天的工作縮短到5 min內完成,從而不斷提升公網資源管理的精益化水平。