CN107657544A - 一种改进的电费自动缴纳方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电费自动缴纳校验方法及系统，涉及于电力监管领域。该系统及方法为了克服现有技术中统计的电量电费存在与实际发生不符的情况，从数据质量角度出发，构建缴纳电费数据质量校验，缴纳电费数据治理核查，数据实现对低质量数据的重新获取，并进行分析，无需人工干涉，提升自主缴费平台所需计算数据的整体数据质量，进一步提升电量电费统计的准确度。不仅为电力系统提供了精准方便的应用工具，同时节约了电力系统人力成本。

Description

一种改进的电费自动缴纳方法及系统

技术领域

本发明涉及于电力监管领域，一种电费自动缴纳校验方法及系统。

背景技术

随着国家电网公司信息化水平的不断提高，信息化建设已经成为电网企业发展水平的一个重要的衡量标准。自助缴费平台既能进一步提高公司对各种服务设备及系统的管理水平，降低管理成本，增强综合服务能力，又能进一步提高公司对各种服务设备及系统的管理水平，降低管理成本，对各种数据进行集中，提供各种不同的统计、汇总、分析功能，提供决策数据支撑。

然而，由于支撑自助缴费平台的电能数据由采集到应用涉及环节较多，且容易在各数据传输环节出现数据传输缺失问题，进而导致计算的电量电费出现错误，其重要原因在于当前自助缴费平台间接获取采集终端的第一手材料，且在获取相关数据时未进行数据质量校验，因此统计的电量电费会存在与实际发生不符的情况，误差极大，加大了人工成本，效率低。

另外，现有技术中缺乏对数据价值的挖掘和评估，未进行数据分析、误差分析等，使得工作人员无法知晓误差产生原因，浪费了人力成本。

发明内容

为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于为了克服现有技术中统计的电量电费存在与实际发生不符的情况，从数据质量角度出发，构建缴纳电费数据质量校验，缴纳电费数据治理核查，数据实现对低质量数据的重新获取，并进行分析，提升自主缴费平台所需计算数据的整体数据质量，进一步提升电量电费统计的准确度。

为了实现上述目的，本发明的一方面是提供一种改进的电费自动缴纳方法，该方法包括如下步骤：

步骤一：通过采集终端获取用户电能信息及通过数据库中用户档案获取电力用户信息；所述的采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值等，所述的电力用户信息包括电力用户行业性质、用电性质、所属区域、缴费情况等。

步骤二：以用电为基本统计单元对采集数据、存储数据和传输数据进行点对点之间的数据质量校验，其中各点包括前置缓冲数据、主站存储数据、营业营业存储数据、电量电费统计数据等；

进一步的，数据质量校验包括如下步骤：

首先：数据条数据统计校验，应采集数据条数是否与实际采集条数一致。当应采集数据条数>实际采集数据条数时，则部分电能表采集数据失败，数据不完整；

当应采集数据条数<实际采集数据条数时，则采集设备故障或应采集数据设定错误。

其次：进行数据合理性校验，同一个电能表的本次电能示值-上次电能示<0且本次电能示值>100，则电能示值不合理；

再次：数据及时性校验，采集数据在统计范围期间未能入库，则数据入库不及时。

最后：统计用户信息和采集用户的电能表信息中是否存在空值，如数据日期为空、数据类型为空、电能示值为空、用户行业性质为空、用电性质为空、所属区域为空等，都属于数据信息不完整。

步骤三：质量监测合格的数据直接进入电费核算流程，质量监测不合格的数据重新开始数据获取和数据流转流程，直接数据质量校核通过后进入电费核算流程；

步骤四：质量监测不合格的数据分析；统计分析用户缴费方式、平均欠费金额、累计催费次数、应收违约金、窃电时长、违章用电情况。

进一步的，采用四分位分析法，分析各地市单位的数据质量的差异性，进而判断是否由于采集设备或电能表等物理设备原因引起的数据质量问题。从问题统计角度，统计各类问题的发生占比和趋势，进而有针对性的分析问题原因。

步骤五：在自助缴费平台中基于审核通过的用户数据进行电费核算，并生成用电客户欠费信息；

步骤六：电力工作人员通过自动缴费控制系统查询质量监测不合格数据来源原因，并安排检修。

步骤七：用电客户通过自助缴费终端进行缴费。

为了实现上述目的，本发明的另一方面是提供一种改进的电费自动缴纳系统，该系统包括如下模块：

电力数据采集模块：用于电力数据信息采集，其通过采集终端获取用户电能信息及电力用户信息；所述的采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值等，所述的电力用户信息包括电力用户行业性质、用电性质、所属区域、缴费情况。

电力数据质量校验模块：用于数据质量校验，所述电力数据质量校验模块从数据传递的及时性、完整性、合规性和准确性四个方面校验数据质量，为电费核算模型的重新算费、数据分析模块的主句质量分析提供数值质量支撑。

电力数据分析模块：用于数据质量分析，通过数据质量的变化趋势和组成影响因素，发现数据质量的诱因，并根据数据质量分析指导电力工作人员对电力设备的排查工作。，合格数据；不合格数据。对不合格数据的分析，包括电能表问题分析、采集终端问题分析、传输路径问题分析、区域性问题分析等

电费核算模块：用于核算用户电费，针对通过数据质量校验的用户数据可直接进行电费核算；针对不合格数据通过二次采集或人工补录等方式进行数据修正，待数据合理后再进行电费统计。

终端输出模块：用于用户终端控制电费核算信息的输出和数据质量分析结果的传递，并将核算完成的电费信息通过传输接口传递给缴费终端，将数据质量分析结果传递给显示终端。

显示模块：用于电力工作人员了解不良数据来源及误差产生的原因。

有益效果

本发明为了克服现有技术中统计的电量电费存在与实际发生不符的情况，从数据质量角度出发，构建缴纳电费数据质量校验，缴纳电费数据治理核查，数据实现对低质量数据的重新获取，并进行分析，提升自主缴费平台所需计算数据的整体数据质量，进一步提升电量电费统计的准确度。

附图说明

图1为本发明提供的一种改进的电费自动缴纳方法流程图。

图2为本发明提供的一种改进的电费自动缴纳系统结构示意图。

具体实施方式

如图1所示，本发明提供一种改进的电费自动缴纳方法，该方法包括如下步骤：

步骤一：通过采集终端获取用户电能信息及通过数据库中用户档案获取电力用户信息；所述的采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值等，所述的电力用户信息包括电力用户行业性质、用电性质、所属区域、缴费情况等。

所述采集终端包括：采集器、集中器等数据采集设备。

步骤二：以用电为基本统计单元对采集数据、存储数据和传输数据进行点对点之间的数据质量校验，其中各点包括前置缓冲数据、主站存储数据、营业营业存储数据、电量电费统计数据等；

进一步的，数据质量校验包括如下步骤：

首先：数据条数据统计校验，应采集数据条数是否与实际采集条数一致。当应采集数据条数>实际采集数据条数时，则部分电能表采集数据失败，数据不完整；

当应采集数据条数<实际采集数据条数时，则采集设备故障或应采集数据设定错误。

其次：进行数据合理性校验，同一个电能表的本次电能示值-上次电能示<0且本次电能示值>100，则电能示值不合理；

再次：数据及时性校验，采集数据在统计范围期间未能入库，则数据入库不及时。

最后：统计用户信息和采集用户的电能表信息中是否存在空值，如数据日期为空、数据类型为空、电能示值为空、用户行业性质为空、用电性质为空、所属区域为空等，都属于数据信息不完整。

进一步的，数据质量校核的具体实施方法如下：

步骤一：在数据迁移之前统计源端数据表数量、每张表的数据条数、每张表的字段数据、每张表的字段类型、数据变更频率；

步骤二：在迁移之后统计统计目标端数据的表数量、每张表的数据条数、每张表的字段数据、每张表的字段类型、数据变更频率；

步骤三：根据统计公式统计数据质量：

从数据接入的及时性、完整性、合规性和准确性四个角度建立数据质量监测(数据质量＝0.4×V+0.3×T+0.2×I+0.1×C；其中V：准确性，T：及时性，I：完整性，C：合规性)，各角度监控占比情况如下：

准确性占比40％：即对移动数据内容进行全量比对，查看数据内容是否存在偏差；

及时性占比30％：即业务规定时间/从数据产生到数据迁至需求端所消耗的时间，最高不超过100％；

完整性占比20％：即从数据数量和包含业务内容两个角度进行数据完整性核查，数据数量主要为数据条数，占比完整性的50％，业务内容为结构化数据包含的业务字段，占比完整性的50％；

合规性占比10％：监测接入结构化数据的信息属性类型是否与源端数据一致，根据比对字段进行核对。

步骤三：质量监测合格的数据直接进入电费核算流程，质量监测不合格的数据重新开始数据获取和数据流转流程，直接数据质量校核通过后进入电费核算流程；

步骤四：质量监测不合格的数据分析；统计分析用户缴费方式、平均欠费金额、累计催费次数、应收违约金、窃电时长、违章用电情况。

进一步的，采用四分位分析法，分析各地市单位的数据质量的差异性，进而判断是否由于采集设备或电能表等物理设备原因引起的数据质量问题。从问题统计角度，统计各类问题的发生占比和趋势，进而有针对性的分析问题原因。

步骤五：在自助缴费平台中基于审核通过的用户数据进行电费核算，并生成用电客户欠费信息；

步骤六：电力工作人员通过自动缴费控制系统查询质量监测不合格数据来源原因，并安排检修。

步骤七：用电客户通过自助缴费终端进行缴费。

如图2所示，本发明的另一方面是提供一种改进的电费自动缴纳系统，该系统包括如下模块：

电力数据采集模块：用于电力数据信息采集，其通过采集终端获取用户电能信息及电力用户信息；所述的采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值等，所述的电力用户信息包括电力用户行业性质、用电性质、所属区域、缴费情况。

电力数据质量校验模块：用于数据质量校验，所述电力数据质量校验模块从数据传递的及时性、完整性、合规性和准确性四个方面校验数据质量，为电费核算模型的重新算费、数据分析模块的主句质量分析提供数值质量支撑。

电力数据分析模块：用于数据质量分析，通过数据质量的变化趋势和组成影响因素，发现数据质量的诱因，并根据数据质量分析指导电力工作人员对电力设备的排查工作。，合格数据；不合格数据。对不合格数据的分析，包括电能表问题分析、采集终端问题分析、传输路径问题分析、区域性问题分析等

电费核算模块：用于核算用户电费，针对通过数据质量校验的用户数据可直接进行电费核算；针对不合格数据通过二次采集或人工补录等方式进行数据修正，待数据合理后再进行电费统计。

终端输出模块：用于用户终端控制电费核算信息的输出和数据质量分析结果的传递，并将核算完成的电费信息通过传输接口传递给缴费终端，将数据质量分析结果传递给显示终端。

显示模块：用于电力工作人员了解不良数据来源及误差产生的原因。

Claims (8)

1.一种改进的电费自动缴纳方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一：通过电力数据采集模块获取用户电能信息及通过数据库中用户档案获取电力用户信息；

步骤二：以用电为基本统计单元对采集数据、存储数据和传输数据进行点对点之间的数据质量校验，其中各点包括前置缓冲数据、主站存储数据、营业营业存储数据、电量电费统计数据；

步骤三：在电力数据质量校验模块中，进行质量监测合格的数据直接进入电费核算流程，质量监测不合格的数据重新开始数据获取和数据流转流程，直接数据质量校核通过后进入电费核算流程；

步骤四：在电力数据分析模块中进行质量监测不合格的数据分析；统计分析用户缴费方式、平均欠费金额、累计催费次数、应收违约金、窃电时长、违章用电情况；

步骤五：在自助缴费平台中电费核算模块中，基于审核通过的用户数据进行电费核算，并生成用电客户欠费信息；

步骤六：电力工作人员通过自动缴费控制系统查询质量监测不合格数据来源原因，并安排检修。

步骤七：终端输出模块中用电客户通过自助缴费终端进行缴费。

2.如权利要求1所述的一种改进的电费自动缴纳方法，其特征在于，步骤一所述的采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值等，所述的电力用户信息包括电力用户行业性质、用电性质、所属区域、缴费情况等；所述采集终端包括：采集器、集中器等数据采集设备。

3.如权利要求1所述的一种改进的电费自动缴纳方法，其特征在于，步骤二所述的数据质量校验包括如下步骤：

首先：数据条数据统计校验，应采集数据条数是否与实际采集条数一致。当应采集数据条数>实际采集数据条数时，则部分电能表采集数据失败，数据不完整；

当应采集数据条数<实际采集数据条数时，则采集设备故障或应采集数据设定错误；

其次：进行数据合理性校验，同一个电能表的本次电能示值-上次电能示<0且本次电能示值>100，则电能示值不合理；

再次：数据及时性校验，采集数据在统计范围期间未能入库，则数据入库不及时；

最后：统计用户信息和采集用户的电能表信息中是否存在空值，如数据日期为空、数据类型为空、电能示值为空、用户行业性质为空、用电性质为空、所属区域为空等，都属于数据信息不完整。

4.如权利要求3所述的一种改进的电费自动缴纳方法，其特征在于，步骤二所述的数据质量校验具体方法如下：

步骤一：在数据迁移之前统计源端数据表数量、每张表的数据条数、每张表的字段数据、每张表的字段类型、数据变更频率；

步骤二：在迁移之后统计统计目标端数据的表数量、每张表的数据条数、每张表的字段数据、每张表的字段类型、数据变更频率；

步骤三：根据统计公式统计数据质量：

从数据接入的及时性、完整性、合规性和准确性四个角度建立数据质量监测：数据质量＝0.4×V+0.3×T+0.2×I+0.1×C；其中V：准确性，T：及时性，I：完整性，C：合规性，各角度监控占比情况如下：

S1.准确性占比40％：即对移动数据内容进行全量比对，查看数据内容是否存在偏差；

S2.及时性占比30％：即业务规定时间/从数据产生到数据迁至需求端所消耗的时间，最高不超过100％；

S3.完整性占比20％：即从数据数量和包含业务内容两个角度进行数据完整性核查，数据数量主要为数据条数，占比完整性的50％，业务内容为结构化数据包含的业务字段，占比完整性的50％；

S4.合规性占比10％：监测接入结构化数据的信息属性类型是否与源端数据一致，根据比对字段进行核对。

5.如权利要求1所述的一种改进的电费自动缴纳方法，其特征在于，步骤四所述的质量监测不合格的数据分析采用四分位分析法，分析各地市单位的数据质量的差异性，进而判断是否由于采集设备或电能表等物理设备原因引起的数据质量问题。

6.一种改进的电费自动缴纳系统，其特征在于该系统包括如下模块：

电力数据采集模块：用于电力数据信息采集，其通过采集终端获取用户电能信息及电力用户信息；所述的采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值，所述的电力用户信息包括电力用户行业性质、用电性质、所属区域、缴费情况；

电力数据质量校验模块：用于数据质量校验，所述电力数据质量校验模块从数据传递的及时性、完整性、合规性和准确性四个方面校验数据质量，为电费核算模型的重新算费、数据分析模块的主句质量分析提供数值质量支撑；

电力数据分析模块：用于数据质量分析，通过数据质量的变化趋势和组成影响因素，发现数据质量的诱因，并根据数据质量分析指导电力工作人员对电力设备的排查工作，合格数据；不合格数据。对不合格数据的分析，包括电能表问题分析、采集终端问题分析、传输路径问题分析、区域性问题分析；

电费核算模块：用于核算用户电费，针对通过数据质量校验的用户数据可直接进行电费核算；针对不合格数据通过二次采集或人工补录等方式进行数据修正，待数据合理后再进行电费统计；

终端输出模块：用于用户终端控制电费核算信息的输出和数据质量分析结果的传递，并将核算完成的电费信息通过传输接口传递给缴费终端，将数据质量分析结果传递给显示终端；

显示模块：用于电力工作人员了解不良数据来源及误差产生的原因。

7.如权利要求6所述的一种改进的电费自动缴纳系统，其特征在于，所述数据质量校验模块，被配置为：从数据接入的及时性、完整性、合规性和准确性四个角度建立数据质量监测：数据质量＝0.4×V+0.3×T+0.2×I+0.1×C；其中V：准确性，T：及时性，I：完整性，C：合规性。

8.如权利要求7所述的一种改进的电费自动缴纳系统，其特征在于，所述数据质量校验模块，被配置为：

S1.准确性占比40％：即对移动数据内容进行全量比对，查看数据内容是否存在偏差；

S2.及时性占比30％：即业务规定时间/从数据产生到数据迁至需求端所消耗的时间，最高不超过100％；

S3.完整性占比20％：即从数据数量和包含业务内容两个角度进行数据完整性核查，数据数量主要为数据条数，占比完整性的50％，业务内容为结构化数据包含的业务字段，占比完整性的50％；

S4.合规性占比10％：监测接入结构化数据的信息属性类型是否与源端数据一致，根据比对字段进行核对。