CN110347763B - 一种供电服务工单地址切分的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种供电服务工单地址切分的方法及系统，可解决现有的供电服务工单地址定位不够精准的技术问题。包括：S100、获取供电系统里供电服务工单信息，对工单地址进行七级切分；S200、提取供电系统里用户固有地址，则按七级切分提取；S300、获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；S400、获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；S500、基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；S600、形成最小管理单元地址库，并入所述历史地址库。本发明通过精准定位工单地址和故障地址，便于进行区域化管理；同时，对于固定区域内情况进行专项分析，对于区域内频发问题进行关键问题定位，提前防范。

Description

一种供电服务工单地址切分的方法及系统
技术领域
本发明涉及供电服务技术领域，具体涉及一种供电服务工单地址切分的方法和系统。
背景技术
目前，供电服务基本以用户反馈和故障发生后进行服务为主，多为事后服务，无法进行提前预防性服务为主。因为供电服务对象庞大、位置分散、系统内用户数据不详实、管理网格定义问题，无法对于问题发生区域进行精准定位。
具体存在的问题如下：
1、目前现有的地址分段方法分割并不精确，因为很多工单的地址是坐席人员根据音译的，缺乏参照性，容易误读。
2、地址的无序性和书写问题，容易导致地址的层级切分错误。
3、供电管理单元的特殊性，牵涉到台区概念，与传统地址不完全相同。
发明内容
本发明提出的一种供电服务工单地址切分的方法和系统，可解决现有的供电服务工单地址定位不够精准的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种供电服务工单地址切分的方法，包括：
S100、获取供电系统里供电服务工单信息，通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；
S200、提取供电系统里用户固有地址，如未切分，则按七级切分提取，如已切分按切分后提取；
S300、获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；
S400、获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；
S500、筛选步骤S100、S200、S300、S400的地址，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
S600、形成最小管理单元地址库，并入所述历史地址库。
还包括S700、结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
另一方面本发明还公开一种供电服务工单地址切分的系统，包括以下模块：
工单地址分级模块，用于获取供电系统里供电服务工单信息，通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；
供电系统里用户固有地址提取模块，用于提取供电系统里用户固有地址，如未切分，则按七级切分提取，如已切分按切分后提取；
停电信息地址获取模块，用于获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；
GIS设备和移动终端地址获取模块，用于获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；
错误地址剔除和合并模块用于筛选步骤工单地址分级模块、供电系统里用户固有地址提取模块、停电信息地址获取模块、GIS设备和移动终端地址获取模块的地址，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
最小管理单元地址库模块用于形成最小管理单元地址库，并入所述历史地址库。
进一步的，还包括地址库优化模块，用于结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
由上述技术方案可知，本发明的供电服务工单地址切分的方法和系统利用大数据算法设计，整合工单地址、管理单元、用户信息、停电信息、GIS信息做精细化的地理网格切分，对于工单地址、用户地址、管理网格进行精细化定位的一种方法，精准定位包括两类定位，详细地址(小区)和管理单元(台区)。利用该方法，对于工单地址、重点客户地址、重复问题区域地址进行精准定位。
本发明通过精准定位工单地址和故障地址，便于进行区域化管理；同时，对于固定区域内情况进行专项分析，对于区域内频发问题进行关键问题定位，提前防范。
附图说明
图1是本发明的方法流程步骤示意图；
图2是本发明的方法流程结构原理图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，本实施例所述的供电服务工单地址切分的方法，包括：
S100、获取供电系统里供电服务工单信息，通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；
S200、提取供电系统里用户固有地址，如未切分，则按七级切分提取，如已切分按切分后提取；
S300、获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；
S400、获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；
S500、筛选步骤S100、S200、S300、S400的地址，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
S600、形成最小管理单元地址库，并入所述历史地址库；
S700、结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
本发明实施例可解释为：以下步骤：
1、对于用户工单报修地址利用语义识别的七级地址切分：省、市、县(区)、镇(道路、街道、线路)、小区(村、台区)、楼栋、门牌号七个层级；
2、整合供电系统里用户固有地址，如果分级，则按分级提取，如无分级，则进行7级分级提取，包括系统里用户登记地址、用户设备安装地址、管理单元(线路-台区)进行切分，形成详细地址和管理台区；
3、结合停电地址(小区、台区信息)进行地址验证；如用户反馈故障、停电等信息工单；
4、GIS和移动终端地址筛查，通过GIS设备地址坐标信息和终端的地址坐标信息进行整合筛查；
5、错误地址、谐音地址的剔除和合并，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
6、形成最小管理单元地址库，并入历史地址库；
7、结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
1-4步骤中的地址和地址库地址，基础排序为，停电地址>供电系统>GIS和移动终端地址筛查>用户报修地阈值，根据系统自学习情况，阈值进行微调整，另对于单独地址情况，根据地址完整性调整权重阈值，完整性高阈值上调、完整性地阈值下降，同时匹配过程中，根据地址库的地址近似度相应进行阈值调整。
以下结合图2具体说明：
其中，S100、获取供电系统里供电服务工单信息，通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；
可以理解为对于用户工单报修地址利用语义识别的七级地址切分：省、市、县(区)、镇(道路、街道、线路)、小区(村、台区)、楼栋、门牌号七个层级；
具体为基于深度学习的方法，对于工单地址进行七级切分，得到相应的七级地址字段，WS_A1、WS_A2、WS_A3、……、WS_A7。其中WS_A5为关键地址(小区、村、台区)，WS_A6、WS_A7为冗余地址，
WS_A1——WS_A4为参考地址后续方法中进行备用。(传统方式到这步基本完结，更多的是在于提取方法的优化，提升的效果较低)。
其中，工单地址精准切分时，先提取WS_A5,如工单关联用户编号CUS_NO1,与对应编号的地址集合进行校验，如匹配，则承认该地址WS_A5,如未发现，与全地址库进行比对，并将地址WS_A5组合进入集合和地址库。
S200、提取供电系统里用户固有地址，如未切分，则按七级切分提取，如已切分按切分后提取；
可以理解为整合供电系统里用户固有地址，如果分级，则按分级提取，如无分级，则进行7级分级提取，包括系统里用户登记地址、用户设备安装地址、管理单元(线路-台区)进行切分，形成详细地址和管理台区；
具体为提取系统中用户的地址，如未切分，进行切分，已切分按切分后提取，定义字段为SYS_A1——SYS_A7,其中关键地址字段为SYS_A5；
S300、获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；
可以理解为结合停电地址(小区、台区信息)进行地址验证；如用户反馈故障、停电等信息工单；
具体为停电信息的地址获取，从停电信息公告中获取对于的停电信息地址，CUT_A,地址已经细化；
具体验证步骤为涉及停电信息的工单，匹配工单地址是否发生在停电信息地址中，如不在则调低工单地址的权重值；
S400、获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；
可以理解为GIS和移动终端地址筛查，通过GIS设备地址坐标信息和终端的地址坐标信息进行整合筛查；
具体的说从GIS和移动终端中获取可能的地址GIS_A；还包括针对步骤S100、S200、S300、S400的地址，分别分配权重值WS_N、SYS_N、CUT_N和GIS_N,如遇空地址，权重自动置0，初始设定阈值为WS_N>SYS_N>SYS_N，CUT_N＝WS_N*n,若工单关联停电，n在[0.8-1]区间，若无明确关联信息，CUT_N<SYS_N；
WS_A——工单地址、SYS_A——系统地址、CUT_A——停电地址和GIS_A——GIS地址，WS_N——工单地址权重值、SYS_N——系统地址权重值、CUT_N——停电地址权重值和GIS_N——GIS地址权重值；
n为停电权重值和工单权重值的比例，会根据关联情况调整n的大小范围；
其中，GIS里有用户设备的地址标注，如变压器、配电房、表等，移动终端现场作业时会有相应的定位信息，如果工单牵涉到设备情况时可以加入GIS系统中的地址比对，如牵涉到现场作业或者客户侧运维时，可以加入移动作业终端的现场定位地址比对；
上述S100-S400步骤中的地址和地址库地址，基础排序为，停电地址>供电系统>GIS和移动终端地址筛查>用户报修地阈值，根据系统自学习情况，阈值进行微调整，另对于单独地址情况，根据地址完整性调整权重阈值，完整性高阈值上调、完整性地阈值下降，同时匹配过程中，根据地址库的地址近似度相应进行阈值调整。
S500、筛选步骤S100、S200、S300、S400的地址，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
可以理解为错误地址、谐音地址的剔除和合并，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
具体为筛选所有的100-400步骤地址，通过字符误差和音译误差合并，五级地址中包含村、庄、乡等信息，不做合并，字符误差和音译误差配置合理阈值进行合并，形成供电信息地址库，并如能关联客户，形成客户管理地址集合{CUS_NO：[Addr1,Addr2,Addr3]},对客户地址集合再进行一次字符误差和音译误差合并；
其中，历史地址库：只根据S100、S200、S300、S400地址汇集并筛选过的库，开始时为空，通过历史工单、系统的固有地址、停电信息、GIS和作业终端地址汇集而成，并通过了切分和筛选。
S600、形成最小管理单元地址库，并入历史地址库；
S700、结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
具体为工单地址库根据加入的地址分配地址的可信度如初始值为M，根据现场作业反馈情况，如地址不符合，位置不正确等结果出现，则根据比例降低M，如反馈地址精确，或者与移动作业终端的反馈地址接近，则保持M或调升M，M值会作为地址比对是的权重值使用,M值低于一定范围时则该地址移出历史地址库。
另一方面，本实施例还公开一种供电服务工单地址切分的系统，包括以下模块：
工单地址分级模块，用于获取供电系统里供电服务工单信息，通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；
供电系统里用户固有地址提取模块，用于提取供电系统里用户固有地址，如未切分，则按七级切分提取，如已切分按切分后提取；
停电信息地址获取模块，用于获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；
GIS设备和移动终端地址获取模块，用于获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；
错误地址剔除和合并模块用于筛选步骤工单地址分级模块、供电系统里用户固有地址提取模块、停电信息地址获取模块、GIS设备和移动终端地址获取模块的地址，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
最小管理单元地址库模块用于形成最小管理单元地址库，并入所述历史地址库。
还包括地址库优化模块，用于结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
进一步的，所述GIS设备和移动终端地址获取模块还用于：
针对工单地址分级模块、供电系统里用户固有地址提取模块、停电信息地址获取模块、GIS设备和移动终端地址获取模块的地址，分别分配权重值WS_N、SYS_N、CUT_N和GIS_N,如遇空地址，权重自动置0，初始设定阈值为WS_N>SYS_N>SYS_N，CUT_N＝WS_N*n,若工单关联停电，n在[0.8-1]区间，若无明确关联信息，CUT_N<SYS_N；
其中，WS_N为工单地址权重值、SYS_N为系统地址权重值、CUT_N为停电地址权重值和GIS_N为GIS地址权重值；n为停电权重值和工单权重值的比例，会根据关联情况调整n的大小范围。
进一步的，所述错误地址剔除和合并模块具体用于通过字符误差和音译误差合并，五级地址中包含村、庄、乡信息，不做合并，字符误差和音译误差配置合理阈值进行合并，形成供电信息地址库，并如能关联客户，形成客户管理地址集合,对客户地址集合再进行一次字符误差和音译误差合并。
可理解的是，本发明实施例提供的系统与本发明实施例提供的方法相对应，相关内容的解释、举例和有益效果可以参考上述方法中的相应部分。
综上，本实施例通过精准定位工单地址和故障地址，便于进行区域化管理；同时，对于固定区域内情况进行专项分析，对于区域内频发问题进行关键问题定位，提前防范。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种供电服务工单地址切分的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S100、获取供电系统里供电服务工单信息，通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；
S200、提取供电系统里用户固有地址，如未切分，则按七级切分提取，如已切分按切分后提取；
S300、获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；
S400、获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；
S500、筛选步骤S100、S200、S300、S400的地址，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
S600、形成最小管理单元地址库，并入所述历史地址库。
2.根据权利要求1所述的供电服务工单地址切分的方法，其特征在于：还包括S700、结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
3.根据权利要求1所述的供电服务工单地址切分的方法，其特征在于：所述步骤S400之后S500之前还包括：
针对步骤S100、S200、S300、S400的地址，分别分配权重值WS_N、SYS_N、CUT_N和GIS_N,如遇空地址，权重自动置0，初始设定阈值为WS_N>SYS_N>SYS_N，CUT_N＝WS_N*n,若工单关联停电，n在[0.8-1]区间，若无明确关联信息，CUT_N<SYS_N；
其中，WS_N为工单地址权重值、SYS_N为系统地址权重值、CUT_N为停电地址权重值和GIS_N为GIS地址权重值；n为停电权重值和工单权重值的比例，会根据关联情况调整n的大小范围。
4.根据权利要求3所述的供电服务工单地址切分的方法，其特征在于：所述步骤S500结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
进一步包括：
通过字符误差和音译误差合并，五级地址中包含村、庄、乡信息，不做合并，字符误差和音译误差配置合理阈值进行合并，形成供电信息地址库，并如能关联客户，形成客户管理地址集合,对客户地址集合再进行一次字符误差和音译误差合并。
5.根据权利要求1所述的供电服务工单地址切分的方法，其特征在于：所述步骤S100中通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；具体包括：
基于深度学习的方法，对于工单地址进行七级切分，得到相应的七级地址字段，WS_A1、WS_A2、WS_A3、WS_A4、WS_A5、WS_A6、WS_A7；其中WS_A5为关键地址小区、村、台区，WS_A6、WS_A7为冗余地址，WS_A1、WS_A2、WS_A3、WS_A4为参考地址后续备用。
6.根据权利要求5所述的供电服务工单地址切分的方法，其特征在于：所述步骤S100中工单地址精准切分时，先提取WS_A5,如工单关联用户编号CUS_NO1,与对应编号的地址集合进行校验，如匹配，则承认该地址WS_A5,如未发现，与全地址库进行比对，并将地址WS_A5组合进入集合和地址库。
7.一种供电服务工单地址切分的系统，其特征在于，包括以下模块：
工单地址分级模块，用于获取供电系统里供电服务工单信息，通过深度学习的方法，对工单地址进行七级切分；
供电系统里用户固有地址提取模块，用于提取供电系统里用户固有地址，如未切分，则按七级切分提取，如已切分按切分后提取；
停电信息地址获取模块，用于获取停电信息地址，并对所提取的地址进行验证；
GIS设备和移动终端地址获取模块，用于获取GIS设备地址坐标信息和移动终端的地址坐标信息并进行整合筛查；
错误地址剔除和合并模块用于筛选步骤工单地址分级模块、供电系统里用户固有地址提取模块、停电信息地址获取模块、GIS设备和移动终端地址获取模块的地址，基于历史地址库，结合字符最小误差和读音最小误差的方法，进行错误地址剔除和合并；
最小管理单元地址库模块用于形成最小管理单元地址库，并入所述历史地址库。
8.根据权利要求7所述的供电服务工单地址切分的系统，其特征在于：还包括地址库优化模块，用于结合用户反馈和现场作业反馈，进行地址库的专家经验修正，优化地址库存储。
9.根据权利要求7所述的供电服务工单地址切分的系统，其特征在于：
所述GIS设备和移动终端地址获取模块还用于：
针对工单地址分级模块、供电系统里用户固有地址提取模块、停电信息地址获取模块、GIS设备和移动终端地址获取模块的地址，分别分配权重值WS_N、SYS_N、CUT_N和GIS_N,如遇空地址，权重自动置0，初始设定阈值为WS_N>SYS_N>SYS_N，CUT_N＝WS_N*n,若工单关联停电，n在[0.8-1]区间，若无明确关联信息，CUT_N<SYS_N；
其中，WS_N为工单地址权重值、SYS_N为系统地址权重值、CUT_N为停电地址权重值和GIS_N为GIS地址权重值；n为停电权重值和工单权重值的比例，会根据关联情况调整n的大小范围。
10.根据权利要求7所述的供电服务工单地址切分的系统，其特征在于：
所述错误地址剔除和合并模块具体用于通过字符误差和音译误差合并，五级地址中包含村、庄、乡信息，不做合并，字符误差和音译误差配置合理阈值进行合并，形成供电信息地址库，并如能关联客户，形成客户管理地址集合,对客户地址集合再进行一次字符误差和音译误差合并。
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营销客户地址数据标准化应用分析与研究;顾安朋等;《科技与创新》;20180823(第16期);全文 *

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