（云南电网有限责任公司红河供电局 云南红河 661100）
摘要：随着国民经济的快速发展，客户的用电性质快速变化，传统的一对一电价核查方式已不能满足工作要求，运用大数据筛查进行有的放矢，可以提升管理效率。本文介绍了一种应用大数据核查电价的方法，通过运用曲线拟合方法处理数据，并利用内、外部大数据关联信息进行电价核查，可以有效定位异常用户，提高工作效率。
关键词：电价；大数据；曲线拟合；核查；定位
Abstract：With the rapid development of the national economy and the rapid changes in the nature of consumer electricity consumption，the traditional one-to-one electricity price verification method can no longer meet the requirements of the work. The use of big data screening for targeted purposes can improve the efficiency of management. This paper introduces a method of checking electricity price by big data. By using curve fitting method to deal with data and checking electricity price with internal and external big data correlation information，abnormal users can be located effectively and work efficiency can be improved.
Keywords：Electricity Price，big data，Curve fitting，Verification，Positioning
随着国民经济的快速发展，新的行业不断涌现并逐步发展壮大，用电客户的用电性质复杂多样，目前新全社会行业分类情况已有400多项，现有的国家电价文件政策无法包罗万象，电价分类在实际执行中必然存在较大误差，顺利正确执行电价不是单靠某一个专业人员就能做好的，本文将以居民电价执行正确性分析为例，利用现有的大数据资源，向各位提供一种应用电力营销大数据核查电价正确性的方法。
1、数据的分析与对比
1.1、数据对比阀值的确定
绘制该地区居民平均月（日）负荷曲线、农业生产负荷曲线、大工业生产负荷曲线等。核查电价执行情况，用电量应该是首要分析的关键。以居民为例，对该地区居民月用电量与户数进行了一个统计，得出如下表1：
表1 地区居民用电量-户数关联关系表
由以上数据表，我们可以看出，该地区0-300千瓦时的居民用户数量占该地区用户总数的91.28%，是该地区居民用电量的主要构成部分。折算日均电量应为每日10千瓦时，因此我们本次筛查数据以日均10千瓦时作为上限阀值，该阀值可以体现本地区绝大多数居民的电能消费水平。
1.2、利用最小二乘法进行曲线拟合比对
最小二乘法是一种简单实用的数学优化方法。将该地区的日均电量曲线按月进行绘制，如图1可见该地区人均日用电量在4.5至6千瓦时之间波动。
图1 地区日均电量曲线-阀值线对比图
利用最小二乘法进行曲线拟合，我们可以得到日均负荷曲线与阀值线之间的各点平方和等于302.97，之后我们可以采用这个“优化判据”对其他用户的日均电量曲线进行分析处理，利用计算机的强大分析及处理功能，依次模拟出每一个用户每月的日均用电量曲线与该地区居民日均用电量曲线拟合，并计算两条曲线的偏离程度。我们抽取了一户拟合程度很差的曲线，以该用户A为例，继续利用现有大数据分析手段判断其使用的电价是否正确。
根据营销档案及供用电合同显示其目前执行的电价为普通居民电价，利用最小二乘法进行曲线拟合结果为86620.33，远远大于我们的阀值302.97，可见其日均电量曲线偏离度较大，可以初步判断该用户用电异常，需要进行二次核查。
2、内部数据的匹配
利用营销数据平台调取该用户的档案数据，可以得到如下信息：用户编号、户名：汤XX；用电类别：居民；电压等级、计量方式、变压器类型、地址、送电线路及变压器等数据。同时进行内部系统数据进行模糊搜索，搜索结果显示有同名户汤XX，地址相同，供电电压等级、线路及供电变压器型号容量都相同，可以推测该用户应该拥有2个户号，另一个户号的用电性质为商业性质。
3、外部数据搜索
可用数据平台搜索互联网、百度地图、地方工商行政管理局网站等其他媒介，得到如下信息xx市文竹街19号，艾克水族馆招聘广告一条。同时地方工商注册信息显示确实存在该商户，但法人姓名与用电信息联系人不一致。推测在该用户登记的用电地址上存在一家经营水族的商户，户主跟房屋使用人可能不是同一人，存在原有房屋用电性质发生变化的可能。
4、远程核查
运用不同维度的数据，可以更加精确的确定客户的用电性质，利用有电能量远程数据采集平台，可以得到该居民户24小时电量曲线，运用曲线拟合对比，发现该计量装置记录的24小时日电量负荷曲线与该地区居民24小时日负荷曲线图基本波形不一致，不符合正常居民作息时间，而跟当地商业用户负荷曲线类似。
5、针对性定位排查
通过实践进行重点排查，避免了盲目及大范围的营业筛查，降低了人工检查工作量，可以有效提高工作效率。经过用电检查人员到现场检查，确认该客户电价执行错误，该客户客户报装接电时申请了两个计量点，前店出租商用，后屋日常生活，但客户请的装修施工人员将两路进户线反接，导致该用户实际电价执行错误，最后用电检查人员对该用户进行了电费的差错补收，挽回了企业的经济损失。
6、结语
随着电力营销大数据平台建设和应用，我们可以细化各行各业的数据，每种行业的用电特性都可利用计算机进行模拟，有条件的可以采用更高级的贝叶斯曲线拟合方法，计算机可以提供出更加精确的结果，通过这种结果可以有效定位电价执行异常的用户，再通过互联网大数据融合技术，有效关联客户的生产生活的基本情况，可以有效的“定位”电价性质发生变化的客户，确保了营销系统电价执行的正确性，同时也降低了业扩一线人员的权利寻租的空间。
参考文献：
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作者简介：
王天际（1986），男，本科、工学学士，工程师，现主要从事抄核收相关管理工作.
论文作者:王天际
论文发表刊物:《电力设备》2018年第32期
论文发表时间:2019/5/17
标签：电价论文; 曲线论文; 数据论文; 日均论文; 居民论文; 电量论文; 用电量论文; 《电力设备》2018年第32期论文;