CN112561735A - 一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，包括构建用户服务包集合；构建服务于用户服务包集合的算法原子计费参数；基于算法原子计费参数构建算费策略模型；以算费策略模型和用户服务包为单位生成业务需求计划算费模型；基于业务需求计划算费模型和预先构建的算法组件库进行编排组合构建业务算法模型；根据业务需求选择相应的业务算法模型进行计费。本发明在处理大批量试算的情况下，利用数据预加载、智能编排提高了数据处理的能力、单个用户的计费异常不影响其他用户的计费流程。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，属于电力系统信息业务技术领域。
背景技术
随着市场化改革、在面向多业务、灵活性及高效计费的发展趋势上、营销计费引擎系统难以支撑电力计费的要求，为适应电力体制改革的推进，需要设计一套满足各类用户、各类业务等计算场景的算法模型计费方案。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，包括：
构建用户服务包集合；
构建服务于用户服务包集合的算法原子计费参数；
基于算法原子计费参数构建算费策略模型；
以算费策略模型和用户服务包为单位生成业务需求计划算费模型；
基于业务需求计划算费模型和预先构建的算法组件库进行编排组合构建业务算法模型；
根据业务需求选择相应的业务算法模型进行计费。
进一步的，所述构建用户服务包集合，包括：
构建规划抄表包、核算包、催费包和账务包；
所述规划抄表包用于示数补采；所述核算包用于量费审核；所述催费包用于人工催费；所述账务包用于资金勾对。
进一步的，所述构建服务于用户服务包集合的算法原子计费参数，包括：
根据用户服务包需求，对计费标准和计费参数进行组合构成服务于用户服务包的算法原子计费参数；
所述计费标准包括电价代码、水价代码、变损标志、基本费标志、线损标志、力调标准和套餐方式；
所述计费参数包括起码、止码、倍率、水电气价、套餐优惠量、输配电价和套餐价。
进一步的，所述基于算法原子计费参数构建算费策略模型，包括：
根据用户需求自定义算费策略模型，包括合约需求算费模型、业务需求算费模型、客户需求算费模型、现货交易算费模型、档案检查试算模型、价格调整模拟算费模型、算法调整模拟算费模型、套餐设计模拟算费模型、套餐对比模拟算费模型、效益分析算费模型和实时测算算费模型。
进一步的，所述算法组件库包括：
封装抄见量计算组件，封装定量定比计算组件，封装结算量计算组件，封装目录电费计算组件，封装代征电费计算组件，封装阶梯电费计算组件，配置定量计算组件和套餐计算组件。
进一步的，所述基于业务需求计划算费模型和预先构建的算法组件库进行编排组合构建业务算法模型，包括：
通过对算法原子计费参数和算法组件进行拆解再聚合，对非电类生态业务按业务类型进行编排组合，形成一业务一模型的业务算法模型。
进一步的，还包括，
将计费结果集合通过kafka分布式消息队列驻留到内存；
通过应用程序读取写入数据库；
所述数据库采用Oracle数据库。
进一步的，还包括，
建立量费计算过程中的示数异常任务归集容器和量费计费异常任务归集容器。
本发明达到的有益效果为：
本发明在处理大批量试算的情况下，利用数据预加载、智能编排算法模型的基础上提高数据处理的能力、单个用户的计费异常不影响其他用户的计费流程，任务归集容器可以对异常用户问题进行快速排查解决。
附图说明
图1为本发明基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，本发明提供一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，包括：
步骤一，构建用户服务包集合。
根据业务的参数属性，以构建用户服务包集合为抓手，设计多维服务包管理，根据客户服务需求调整内部作业时序和客户群，业务上下游关系不再紧密相关，实现业务解耦，自动推进数据准备。
用户服务包包括：规划抄表包(示数补采)、核算包(量费审核)、催费包(人工催费)、账务包(资金勾对)等。
步骤二，构建算法原子计费参数。
算法原子是组成量费核算算法的最小单元，针对核算包，通过组合计费标准和计费参数构建算法原子，计费标准包括电价代码、水价代码、变损标志、基本费标志、线损标志、力调标准和套餐方式等；计费参数包括起码、止码、倍率、水电气价、套餐优惠量、输配电价和套餐价等。
依托于政府计费参数政策法规及售电公司调整依据，构建服务于用户服务包集合的算法原子计费参数。
步骤三，构建算费策略模型和业务需求计划算费模型。
依据政策法规、业务场景和市场营销调整依据，对费控测算、实时测算等，根据需求自定义算费策略模型，包括合约需求算费模型、业务需求算费模型、客户需求算费模型、现货交易算费模型、档案检查试算模型、价格调整模拟算费模型、算法调整模拟算费模型、套餐设计模拟算费模型、套餐对比模拟算费模型、效益分析算费模型和实时测算算费模型等。
如根据现行电价计算客户电费的过程为，
S31，计算结算倍率，包括总表倍率和分表倍率；
S32，计算抄见电量，包括总表有功抄见电量、总表无功抄见电量和分表抄见电量；
S33，计算耗损电量，包括分表线损和非普工业线损：
S34，计算结算电量，包括分表各时段分摊线损、非普工业各时段分摊线损、非普工业各时段结算电量、居民合表各时段结算电量，结算有功和无功总电量；
S35，计算结算电价，查找基准电价结算峰谷平段电价；
S36，计算目录电费和基本电费，根据电价政策判断是否收费；
S37、计算功率因数，
S38，计算电费力调，根据现行电价政策查找客户的功率因数考核标准，力调电费＝(除居民合表外的目录电费+基本电费)×时增减电费百分数
S39，计算代收基金如水利基金、城市附加等；
S40，计算合计电费。
以算费策略模型和用户服务包集合为单位生成业务需求计划算费模型，完成量费发行计划等工作。
步骤四，构建算法组件库。
依托于用户服务包集合的算法原子计费参数、算法组件库的自主编排，构建(封装)抄见量计算、(封装)定量定比计算、(封装)结算量计算、(封装)目录电费计算、(封装)代征电费计算、(封装)阶梯电费计算、(配置)定量计算A、(配置)套餐计算等算法组件库，实现计费场景多元化。如，现货价格波动频繁，满足市场化用户的需求是当天应该采用的用电策略，用电时间应该怎么调整才能降低成本的过程为：
S41，策略配置：系统生成小时级电量计算的算费策略；
S42，自动处理：计算前一日的小时级结算电量；审核计算结果；自动发送用电曲线信息；
S43，调整准备：获取现货价格；预估用电量；对比合约价格和现货价格。用户根据曲线信息对比签订的合约价格和现货价格，调整用电时间。
步骤五，构建算法审核规则。
具体过程为：
通过大数据分析、机器学习、插值法、趋势分析法等方式，对核算包中与核算相关的示数、费用等参数核算关联参数的阈值进行智能化调整，目的是为了提高规则处理准确度。
步骤六，基于算法原子、算法审核规则和算法组件库进行编排组合构建业务算法模型。
依托于算法原子、算费组件的拆解再聚合、算法审核规则和非电类生态业务按业务类型的编排组合，实现一业务一模型可自主扩展的算法模型。
步骤七，算费集合多数据源归档。
算费集合多数据源归档的过程为：
S71：结果集合通过kafka分布式消息队列驻留到内存；
S72：应用程序读取结果集合写入数据库；
S73：算费集合写入数据库，采取多数据源归档方式，一般为Oracle数据库。
步骤八，建立量费计算过程中的示数异常、量费计费异常等任务归集容器。
步骤S81：依托于步骤一用户服务包集合异常、电网集合，算法审核等异常建立任务归集容器，应用程序自动量费异常审核、调度。
以上方法在处理大批量试算的情况下，利用数据预加载、智能编排算法模型的基础上提高数据处理的能力、单个用户的计费异常不影响其他用户的计费流程，任务归集容器可以对异常用户问题进行快速排查解决。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，包括：
构建用户服务包集合；
构建服务于用户服务包集合的算法原子计费参数；
基于算法原子计费参数构建算费策略模型；
以算费策略模型和用户服务包为单位生成业务需求计划算费模型；
基于业务需求计划算费模型和预先构建的算法组件库进行编排组合构建业务算法模型；
根据业务需求选择相应的业务算法模型进行计费。
2.根据权利要求1所述的一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，所述构建用户服务包集合，包括：
构建规划抄表包、核算包、催费包和账务包；
所述规划抄表包用于示数补采；所述核算包用于量费审核；所述催费包用于人工催费；所述账务包用于资金勾对。
3.根据权利要求1所述的一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，所述构建服务于用户服务包集合的算法原子计费参数，包括：
根据用户服务包需求，对计费标准和计费参数进行组合构成服务于用户服务包的算法原子计费参数；
所述计费标准包括电价代码、水价代码、变损标志、基本费标志、线损标志、力调标准和套餐方式；
所述计费参数包括起码、止码、倍率、水电气价、套餐优惠量、输配电价和套餐价。
4.根据权利要求1所述的一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，所述基于算法原子计费参数构建算费策略模型，包括：
根据用户需求自定义算费策略模型，包括合约需求算费模型、业务需求算费模型、客户需求算费模型、现货交易算费模型、档案检查试算模型、价格调整模拟算费模型、算法调整模拟算费模型、套餐设计模拟算费模型、套餐对比模拟算费模型、效益分析算费模型和实时测算算费模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，所述算法组件库包括：
封装抄见量计算组件，封装定量定比计算组件，封装结算量计算组件，封装目录电费计算组件，封装代征电费计算组件，封装阶梯电费计算组件，配置定量计算组件和套餐计算组件。
6.根据权利要求1所述的一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，所述基于业务需求计划算费模型和预先构建的算法组件库进行编排组合构建业务算法模型，包括：
通过对算法原子计费参数和算法组件进行拆解再聚合，对非电类生态业务按业务类型进行编排组合，形成一业务一模型的业务算法模型。
7.根据权利要求1所述的一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，还包括，
将计费结果集合通过kafka分布式消息队列驻留到内存；
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所述数据库采用Oracle数据库。
8.根据权利要求1所述的一种基于面向多业务的智能选择计费引擎的实现方法，其特征在于，还包括，
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