摘要: 随着经济社会的不断发展，对于国家电网公司供电服务中心也提出了更高的要求，为了适应新形势下的发展需要，与供电服务中心实际相结合，设计与建设了供电服务中心的话务预测分析系统，为科学预测话务量提供了有效的保障，使预测精度达到了先进水平。现结合实践对供电服务中心分析预测系统展开分析探讨，以供参考。
关键词:供电服务中心；话务量；预测系统
当前经济社会发展形势不断加快，社会各个方面对电力服务的需求不断加大，这样对国家电网供电服务中心服务质量提出了更高的要求。如何进一步提升国家电网供电服务水平成为当前的重要任务。而设计与建设供电服务中心的话务预测分析系统，不仅大大提升了供电服务中心话务量的预测精度，而且也极大地满足了人们话务量发展规律的多样化需求。为国家电网服务中心提供优质快捷服务，树立企业良好社会形象奠定了坚实的基础。
1主要功能介绍
1.1综合信息维护平台
该系统实现了对基础数据的采集、维护和管理。该平台整合了供电服务中心的话务量数据及历年来电网负荷信息、各区域气象信息，通过外部自动数据接口的定时采集，可及时获取、更新各方面数据，保证供电服务中心可随时依据最新信息，开展话务量的分析预测工作。
气象数据包括日最高气温、日平均气温、日最低气温、日降雨量、风速等，气象因素对呼叫中心话务量影响较大，作为重点相关参数参与预测过程，因此良好的数据维护工作尤为重要。
历史数据的准确性是保证话务量预测精度的基础。话务预测涉及的数据量较大，并且在采集过程中出现坏数据的现象比较常见，完全依靠人工对坏数据进行筛选费时费力。如何对大量数据中的坏数据进行智能辨识，并提出行之有效的修正技术，是话务量预测中必须攻克的难关。为了自动勘误，减少坏数据对预测结果精度的影响，本系统将研究基础数据的特征提取技术，智能化地识别话务曲线的变化规律和发展模式，由此辨识和修正历史数据中的坏数据，为后续进行有效的话务量预测奠定基础。
1.2数据综合分析
1.2.1基本特性分析
本模块主要通过话务曲线、话务特性、话务概率和话务分布4个二级模块进行分析。
（1）话务曲线是从多维度对各种话务曲线的展示。
（2）话务特性是从多维度对话务量特性的展示，话务量特性指标有话务总量、最大话务量、最小话务量和平均话务量等。
（3）话务概率:一方面实现概率分布功能，即对选定时间范围内，以某一基值为基准，分析各时刻话务量占该基准值的比重的分布情况，另一方面实现持续曲线功能，即选定时间范围内，依据各时刻话务量从大到小的顺序进行排序，可自动计算出任意运行时刻的话务量值以及任意话务量范围对应的运行时刻情况。
（4）话务分布:实现对指定时间范围内，日最大话务量出现在不同时段的概率分布情况展示。话务量结构分析可以从多维度通过曲线结构和特性结构2个二级模块进行分析:①曲线结构分析能够实现直观对比某日全省与各地市话务量曲线;②特性结构分析是指分析指定时间范围内各地市话务特性占全省话务特性指标的比重，识别各地市对全省话务的贡献程度。
1.2.2相关因素分析
话务量除受到自身日类型影响外，还受到多种外在因素的影响，包括负荷、气象等因素的影响。这个模块主要是分析各地区负荷特性指标(包括最高负荷、最低负荷、平均负荷等)和气象特性指标(如:降雨量等)对话务量特性指标(包括日话务量、日最大话务量、日最小话务量、日平均话务量等)波动的影响。该模块实现了气象、负荷因素单位变化时对话务量带来的量化影响，为研究单一因素对话务量的波动影响提供了很好的数学分析工具。
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1.2.3异常话务量分析
（1）系统具有异常话务数据提取机制，可人工设置筛选条件，对某一时间周期内的异常话务量进行提取，通过对话务曲线的直观展示，对比典型曲线、日话务曲线与时段平均话务曲线，以突出形式展现出提取出来的异常话务量数值和发生时刻。
（2）系统根据提取出来的异常话务量，对其分布在不同时段的特征情况进行统计，以月为时间维度，统计不同时段(如:早峰、午峰、晚峰、低谷等)异常话务量发生概率与范围。
（3）对提取出来的异常话务量所在日，提供影响因素自定义功能，可对气象因素与负荷特性进行区间设置，系统根据区间设置条件自动对异常话务量所在日进行匹配，形成在该区间范围内发生异常话务量的统计概率分析。
（4）系统将统计不同地市在相同时间范围内发生异常话务量的概率，找到经常发生异常话务的主要地区。
1.3话务量预测、预测策略及预测结果管理
话务量预测功能模块包含年度预测、月度预测、短期预测和超短期预测功能。长期预测:即次年12个月日均话务量与最大日话务量预测;中期预测:即次月日均话务量与最大话务量预测;短期预测:即日前每日话务曲线预测;超短期预测:即当日预测后半日话务曲线预测。
预测策略的实质是研究如何将各种预测方法的预测结果进行最佳的组合，包含3方面的内容:其一是选择哪几种预测模型，进行预测结果的组合;其二是如何优化各种模型的权重，使预测精度达到最高;其三是如何确定预测样本的历史可信度，使预测模型尽可能反映近期负荷变化的规律。预测策略研究将取得的成果是，根据各地区、各时段的特点，筛选出不同的预测模型集，解决以往其他话务量预测软件要求用户选模型的难题，使预测精度达到先进水平。
对于不同的预测周期，话务量具有各不相同的特色，例如:月话务量具有明显的季节变化特性，而日话务曲线具有明显的工作日与休息日周期性。不同时段话务量预测，需要对症下药，分别研究与其发展规律相匹配的预测方法和模型。此外，各种预测的实践表明，任何一种方法只是数学上的一种理想的模型，只能对某一种预测对象的发展规律有较好的拟合和预测效果。不同地区、不同时间的话务量变化规律是不同的，很难用一种或几种预测模型描述所有的话务量变化规律。因此，必须建立全时间维度话务量预测模型库，以尽可能多的预测模型满足话务量发展规律多样性的需求。系统设计的预测模型包括回归模型、多曲线拟合模型、季节指数模型、启发比例模型、相似日概率预测模型、滤波模型等。
本系统能够实现以下2点:①长期话务量预测做到了最小的误差扩散。根据话务量数据的局部累积特性，提出合适的预测模型，使预测的准确度大大提高，并且很好地控制长时段预测的误差扩散;②话务量预测满足不同预测粒度的要求。话务预测模型是基于对历史记录数据挖掘分析后建立的概率统计模型，通过对数据多维度的挖掘分析，抽取其中蕴含的多种影响因素和其特有的变化规律，建立准确的话务量预测模型。
预测结果管理模块包括预测准确率查询和预测结果查询与修正。话务量预测结果的合理性依赖于预测人员的经验和技巧，因此软件为预测人员干预预测过程提供了可能，这使得预测人员的主观因素(如:预测经验、分析判断能力等)得到充分的发挥。此外，系统在跟踪记忆用户的预测过程时，通过方法的选择和误差分析可以得出适合预测对象的最优综合模型，从而进一步提高系统的便捷程度和模型预测精度。
2应用效果
（1）建立了全方位、多角度的话务量分析预测指标体系，为评估市场结构与整体运行情况，直观揭示话务量特性及规律，为制订排班方案提供有重要价值的决策依据，大幅提高供电服务中心分析与预测话务量的业务能力。
（2）依据话务量预测结果分析话务量较大时期的业务特征，寻找规律性，可以适时地采取相应措施进行引导，分流系统话务量，减轻高峰时期系统负担，保证系统稳定运行。
（3）本系统在科学指导供电服务中心建设投资、提高投资利用率和设备使用效率、适时调整发展规模和合理利用人力资源和提高服务质量等方面发挥着重要作用。
参考文献:
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[2]马利，贾艳霞.浅论电力客户服务信息管理系统设计可行性[J].科技致富向导，2016，（24），252.
论文作者:喻玮
论文发表刊物:《电力设备》2019年第3期
论文发表时间:2019/6/10
标签：话务量论文; 话务论文; 模型论文; 曲线论文; 数据论文; 特性论文; 系统论文; 《电力设备》2019年第3期论文;