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    基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)分析

    2017-06-03 16:48:20吳軍英辛銳
    關(guān)鍵詞:電費(fèi)回收聚類大數(shù)據(jù)

    吳軍英++辛銳

    摘 要:近年來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)迅猛發(fā)展,在電商、金融等行業(yè)取得了巨大成效。國(guó)家電網(wǎng)公司十三五規(guī)劃目標(biāo),廣泛應(yīng)用“大云物移”技術(shù),推動(dòng)公司管理變革和運(yùn)營(yíng)模式創(chuàng)新,推動(dòng)電網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展高效運(yùn)作。國(guó)網(wǎng)河北省電力公司基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)展開分析,對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行了梳理,并探討了大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理及分析展示的技術(shù)。通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景分析直觀展現(xiàn)電費(fèi)回收情況,發(fā)現(xiàn)電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

    關(guān)鍵詞:電費(fèi)回收 電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn) 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)集市 聚類

    中圖分類號(hào):TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2017)03(a)-0121-02

    國(guó)家電網(wǎng)公司十三五規(guī)劃目標(biāo),廣泛應(yīng)用“大云物移”技術(shù),推動(dòng)公司管理變革和運(yùn)營(yíng)模式創(chuàng)新,推動(dòng)電網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展高效運(yùn)作。隨著智能電網(wǎng)[1-3]的深入發(fā)展,電力大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)研究和企業(yè)發(fā)展所關(guān)注的熱點(diǎn)領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)外大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、IT企業(yè)、電力公司均已開展了相關(guān)方面的研究應(yīng)用。

    目前公司精細(xì)化管理需要對(duì)電費(fèi)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)存在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),調(diào)整降低風(fēng)險(xiǎn),提升企業(yè)收益。當(dāng)前主要采取人工從系統(tǒng)導(dǎo)出數(shù)據(jù),工作量大,工作效率低下,并且由于傳統(tǒng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)量龐大,經(jīng)常出現(xiàn)無(wú)法導(dǎo)出數(shù)據(jù)等問(wèn)題,給日常工作帶來(lái)很大不便。

    1 電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源

    電費(fèi)作為電力公司收益的直觀數(shù)據(jù),體現(xiàn)了公司經(jīng)營(yíng)管理的成果。如何有效地降低電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn),提升電費(fèi)回收率,成為當(dāng)前公司經(jīng)營(yíng)管理工作的重點(diǎn)。電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于電費(fèi)回收情況,電費(fèi)回收由發(fā)行電費(fèi)、實(shí)收電費(fèi)、預(yù)收電費(fèi)、欠費(fèi)電費(fèi)等幾部分組成。日常工作中實(shí)收電費(fèi)由預(yù)收結(jié)轉(zhuǎn)、欠費(fèi)繳費(fèi)等幾類業(yè)務(wù)情況產(chǎn)生,流轉(zhuǎn)較為復(fù)雜,因此,此次主要從發(fā)行電費(fèi)、預(yù)收電費(fèi)和欠費(fèi)電費(fèi)3個(gè)方面入手進(jìn)行分析。

    1.1 用戶信息

    用戶分為考核用戶、高壓用戶、低壓非居民用戶和低壓居民四大類。此次主要針對(duì)存在電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)較大的用戶進(jìn)行分析,低壓居民用戶大多為預(yù)付費(fèi),且管理比較系統(tǒng)化,風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低,此次暫不分析,主要分析剩下的三大類用戶。

    1.2 電費(fèi)信息

    電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)主要通過(guò)電費(fèi)回收情況分析呈現(xiàn),電費(fèi)回收主要從發(fā)行電費(fèi)、預(yù)收電費(fèi)和欠費(fèi)電費(fèi)幾方面體現(xiàn),所以需要提供用戶每月產(chǎn)生的發(fā)行電費(fèi)、預(yù)收以及欠費(fèi)電費(fèi)數(shù)據(jù)信息。

    1.3 供電單位

    通過(guò)分析不同供電單位的電費(fèi)回收情況,對(duì)比各單位的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn),說(shuō)明發(fā)現(xiàn)供電單位對(duì)電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)有一定影響,可以有效借鑒較好的工作經(jīng)驗(yàn),制定整改辦法,降低供電單位的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。

    1.4 行業(yè)類別

    通過(guò)分析用戶在不同行業(yè)下的電費(fèi)回收情況,說(shuō)明不同行業(yè)對(duì)電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)的影響程度,一定程度上反映了用戶行業(yè)管理上的不足之處,從而強(qiáng)化管控,降低電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn),提升電費(fèi)回收率。

    1.5 電壓等級(jí)

    通過(guò)對(duì)不同電壓等級(jí)用戶的電費(fèi)情況分析,發(fā)現(xiàn)不同電壓等級(jí)用戶的回收情況有差異,說(shuō)明電壓等級(jí)對(duì)電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)有影響??梢詮碾妷贺?fù)荷、容量、穩(wěn)定性等各方面分析發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,降低電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)。

    2 電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵技術(shù)

    Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu),Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),簡(jiǎn)稱HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn),并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù),適合那些有著超大數(shù)據(jù)集(large data set)的應(yīng)用程序。

    該平臺(tái)基于Hadoop架構(gòu)搭建實(shí)現(xiàn),沿用國(guó)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive。圖1為平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)。

    2.1 數(shù)據(jù)采集

    系統(tǒng)采用Kafka,Sqoop兩種技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)電費(fèi)、用戶以及所需信息的數(shù)據(jù)采集整合,為業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析提供數(shù)據(jù)支撐。

    Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)。它的目的是通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制來(lái)統(tǒng)一線上和離線的消息處理,也是為了通過(guò)集群機(jī)來(lái)提供實(shí)時(shí)的消費(fèi)。因此,通過(guò)Kafka技術(shù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)收電費(fèi)及欠費(fèi)電費(fèi)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集。

    Sqoop是一個(gè)用來(lái)將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具。它類似于其他ETL工具,使用元數(shù)據(jù)模型來(lái)判斷數(shù)據(jù)類型并在數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)移到Hadoop時(shí)確保類型安全的數(shù)據(jù)處理。Sqoop專為大數(shù)據(jù)批量傳輸設(shè)計(jì),能夠分割數(shù)據(jù)集并創(chuàng)建Hadoop任務(wù)來(lái)處理每個(gè)區(qū)塊。因此,通過(guò)Sqoop技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶、預(yù)收電費(fèi)等信息的離線數(shù)據(jù)采集整合。

    2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

    數(shù)據(jù)存儲(chǔ)使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive和Postgresql數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合實(shí)現(xiàn)。發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì),為場(chǎng)景分析提供數(shù)據(jù)保障。

    Hive用來(lái)存放數(shù)據(jù)采集的第一手?jǐn)?shù)據(jù),將采集到的源端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至HDFS文件系統(tǒng)中。

    Postgresql作為數(shù)據(jù)集,用來(lái)存放從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive中抽取到的數(shù)據(jù),并且按照國(guó)網(wǎng)CIM模型的標(biāo)準(zhǔn)域存儲(chǔ),用來(lái)存放業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析所需的數(shù)據(jù)。它通過(guò)Kettle技術(shù)實(shí)現(xiàn)完成。

    2.3 數(shù)據(jù)計(jì)算及分析

    數(shù)據(jù)計(jì)算采用Spark技術(shù)來(lái)滿足業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)時(shí)分析的需求。Spark是UC Berkeley AMP lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法,適用于需要多次操作特定數(shù)據(jù)集的應(yīng)用場(chǎng)合。

    算法上,此次分析主要使用聚類算法,按照需求將不明確的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分門別類,輔助日常監(jiān)測(cè)工作。采用具有代表性的K-means算法,它是很典型的基于距離的聚類算法,采用距離作為相似性的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

    通過(guò)使用聚類等算法,對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行深入挖掘分析,最終以玫瑰圖、熱力圖、雷達(dá)圖等專業(yè)分析圖形展示,配備一定的表格展示數(shù)據(jù),使分析結(jié)果顯得更加直觀。

    3 應(yīng)用場(chǎng)景分析

    應(yīng)用場(chǎng)景從系統(tǒng)采集數(shù)據(jù),經(jīng)由噪聲處理、分析挖掘最終實(shí)現(xiàn)展現(xiàn)。圖2為分析挖掘流程,其關(guān)鍵技術(shù)包括噪聲數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、基于距離計(jì)算的聚類分析。噪聲數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是按照業(yè)務(wù)需求,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選處理的過(guò)程,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算;聚類分析是根據(jù)歐式距離公式及誤差平方和準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)聚類中心點(diǎn)選擇與分類,實(shí)現(xiàn)對(duì)未知分類數(shù)據(jù)的類別劃分,主要應(yīng)用于供電單位間、行業(yè)間以及電壓等級(jí)間的電費(fèi)回收情況對(duì)比分類,劃分為較好、一般和較差3類。針對(duì)較差類別的情況進(jìn)行深入分析,發(fā)現(xiàn)管控薄弱環(huán)節(jié),進(jìn)行整改完善。

    應(yīng)用場(chǎng)景圍繞電費(fèi)回收情況開展,包括發(fā)行電費(fèi)、預(yù)收電費(fèi)和欠費(fèi)電費(fèi)3類,根據(jù)業(yè)務(wù)主題劃分電費(fèi)回收整體情況分析、預(yù)收電費(fèi)分析和欠費(fèi)電費(fèi)分析,其中電費(fèi)回收情況中包含發(fā)行電費(fèi)、預(yù)收電費(fèi)和欠費(fèi)電費(fèi)3類電費(fèi)的數(shù)據(jù)信息。此次分析以日為單位實(shí)時(shí)監(jiān)控,以月為單位分析電費(fèi)回收情況,可監(jiān)控分析每日的電費(fèi)回收情況,對(duì)應(yīng)分析當(dāng)月1日截止到監(jiān)控日的電費(fèi)回收走勢(shì)情況,通過(guò)供電單位、行業(yè)、電壓等級(jí)多維度分析電費(fèi)回收情況,發(fā)現(xiàn)回收情況弱點(diǎn),從業(yè)務(wù)側(cè)深入分析發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),制定整改措施,降低風(fēng)險(xiǎn),達(dá)到提升效益的目的。

    4 結(jié)語(yǔ)

    未來(lái)的電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控,通過(guò)分析電費(fèi)回收情況,進(jìn)一步深化、挖掘潛在的風(fēng)險(xiǎn),為電網(wǎng)經(jīng)營(yíng)管理提供實(shí)時(shí)多樣化的數(shù)據(jù),為公司的精益化管理提供支撐,從而提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

    參考文獻(xiàn)

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    [2] 余貽鑫,欒文平.智能電網(wǎng)評(píng)述[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2009,29(34):1-8.

    [3] 張文亮,劉壯志,王明俊,等.智能電網(wǎng)的研究進(jìn)展及發(fā)展趨勢(shì)[J].電網(wǎng)技術(shù),2009,33(13):1-11.

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