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【发明公布】基于抄表差错风险模型的抄表差错监控方法及系统_国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司_202210779220.3 

申请/专利权人:国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司

申请日:2022-07-01

公开(公告)日:2022-09-23

公开(公告)号:CN115099650A

主分类号:G06Q10/06

分类号:G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q40/00;G06Q50/06

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.05.30#授权;2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要:本发明公开了一种基于抄表差错风险模型的抄表差错监控方法及系统,针对拆表底度数据错误以及尖峰平谷之和不等于总示数两大常见问题,克服现有技术的不足,将电能表的拆表数据按照区域内的班组进行分组,将电能表的费率时段尖峰平谷电能量数据按照电能表厂家进行分组,并利用审计风险点分别提取出对应数据组的特征量,分别统计各个班组或者各个电能表厂家发生数据差错的风险概率,对数据组特征量以及差错量的特征向量用加权平均的方法算出某区域内的抄表差错风险概率,从而决定差错风险是否达到可接受的值以及是否需要进一步扩大审核范围,实现了降低电量计费错误风险。

主权项:1.一种基于抄表差错风险模型的抄表差错监控方法,包括电能表拆表数据审核方法、电能表费率时段尖峰平谷电能量数据差错风险审核方法;其特征在于,所述电能表拆表数据审核方法,包括以下步骤:步骤1将电能表的拆表底度按照区域进行划分;步骤2以区域为单位,对区域下不同班组电能表的拆表底度进行抽样选取,每个班组各随机抽样N条拆表记录;步骤3抽取用电信息采集系统的每个抽样拆表记录对应的最后一次电能表底度xi,i表示班组抽样记录的第i条,1≤i≤N;步骤4抽取营销业务系统的每个抽样拆表记录对应的营销业务系统电能表结算底度yi;步骤5计算出偏差量zi,形成区域下不同班组的特征向量H1、H2、…、HM,M为该区域下班组的总数量,其中任意一个特征向量Hj为第j个班组的特征向量,该特征向量是N维的,Hj=[z1,z2,...,zN],其中偏差量zi的表达式为zi=电能表综合倍率×yi-xi;步骤6分别计算出所有特征向量的特征概率pj和特征模Ej,特征概率pj为特征向量Hj中不为0的偏差量zi的数量除以抽样数量N得到,特征模Ej为特征向量Hj所有偏差量zi的方均根,步骤7对该区域内所有班组特征向量的特征模Ej进行加权平均化处理,得到拆表底度审计风险W;定义第i个班组的权重因子为ai,为第i个班组抽样拆表记录总数量除以该区域内所有班组抽样拆表记录总数量,拆表底度审计风险W表达式为:步骤8当拆表底度审计风险W大于5%时,需要扩大审核范围,否则审计风险为可接受水平;所述电能表费率时段尖峰平谷电能量数据差错风险审核方法,包括以下步骤:步骤1以区域为单位,对区域下不同厂家电能表的尖峰平谷示数和总示数进行随机抽样,每个厂家各抽样Q条记录;步骤2抽取用电信息采集系统的每个抽样电能表的月末尖峰平谷示数和总示数记录,计算出偏差量zzi,偏差量zzi的表达式为zzi=电能表综合倍率×总示数-尖示数-峰示数-平示数-谷示数;步骤3形成区域下不同厂家的特征向量L1、L2、…、LC,C为该区域下厂家的总数量,其中任意一个特征向量Lj为第j个厂家的特征向量,该特征向量是Q维的,Lj=[zz1,zz2,...,zzQ],步骤4分别计算出所有特征向量的特征概率sj和特征模Fj,特征概率sj为特征向量Lj中不为0的偏差量zzi的数量除以抽样数量Q得到,特征模Fj为特征向量Lj所有偏差量zzi的方均根,步骤5对该区域内所有厂家特征向量的特征模Fj进行加权平均化处理,得到费率时段示数审计风险V,定义第i个厂家的权重因子为bi,bi为第i个厂家抽样拆表记录总数量除以该区域内所有厂家抽样拆表记录总数量,费率时段示数审计风险V表达式为:步骤6当费率时段示数审计风险V大于1%时,需要扩大审核范围,否则审计风险为可接受水平。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 基于抄表差错风险模型的抄表差错监控方法及系统

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