“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”下電力客戶精準(zhǔn)賬單推送研究

蔣穎， 樓斐， 王慶娟， 張維， 徐家寧

(國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司營(yíng)銷服務(wù)中心， 浙江， 杭州 310014)

0 引言

現(xiàn)有的賬單推送包括電費(fèi)賬單推送、信用卡賬單推送、支付寶賬單推送、商店的會(huì)員卡消費(fèi)賬單推送等，這些電子類賬單的推送減少了紙質(zhì)品的使用，也降低了派發(fā)賬單的工作量[1-3]?，F(xiàn)階段，賬單推送在供電企業(yè)中的應(yīng)用較為廣泛，因此，也有相關(guān)學(xué)者提出了相關(guān)的電力客戶賬單推送方法，如基于WPF的賬單推送管理方法[4]和云環(huán)境下賬單實(shí)時(shí)推送方法[5]。應(yīng)用上述傳統(tǒng)方法制定的電力推送賬單，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中得到的反饋效果并不理想。因此，本研究在“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的背景下，設(shè)計(jì)一種新的電力客戶分層精準(zhǔn)賬單推送方法。互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)巨大的覆蓋式網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)將不同數(shù)據(jù)緊密聯(lián)系起來(lái)，從而形成一個(gè)一體化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)的變化得到不同的網(wǎng)絡(luò)信息[6]。大數(shù)據(jù)又被稱為巨量資料，具有數(shù)據(jù)多樣性強(qiáng)、數(shù)據(jù)密度值大、數(shù)據(jù)體量大等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)就是以此類數(shù)據(jù)特征為前提，實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的深入分析。本研究結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)，研究全新的賬單推送服務(wù)，為供電企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募夹g(shù)支持，也為客戶使用電費(fèi)賬單提供了便利的服務(wù)方式。

1 推送方法設(shè)計(jì)

1.1 互聯(lián)網(wǎng)模式下采集用電軌跡

電力客戶用電數(shù)據(jù)體量大，且隨著時(shí)間的變化不斷增加，因此，需根據(jù)用電軌跡數(shù)據(jù)對(duì)電力客戶的用電行為展開分析。用電軌跡數(shù)據(jù)是在不同時(shí)間、不同用電器下產(chǎn)生的用電數(shù)據(jù)變化量。圖1為不同的用電軌跡類型示意圖。

圖1 用電軌跡類型示意圖

根據(jù)圖1可以看出，在不同的時(shí)間段內(nèi)，客戶用電量會(huì)有不同類型的用電軌跡，圖中的4條線段分別代表不同的用電類型。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)用電數(shù)據(jù)體量大、覆蓋范圍廣的特點(diǎn)[7]，利用互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)聯(lián)性，采集客戶用電軌跡數(shù)據(jù)。

假設(shè)每一條用電時(shí)段的用電軌跡用L來(lái)表示，則用電軌跡采集方程如下：

(1)

式中，(xi,yi)表示用電軌跡數(shù)據(jù)在ti時(shí)刻下的用電位置信息，i表示用電客戶的序號(hào)，Δt表示記錄點(diǎn)產(chǎn)生的時(shí)間間隔。但由于用電器的不同，同一時(shí)刻下的用電量也是不同的，因此再根據(jù)用電量的大小進(jìn)行用電軌跡采集，結(jié)合式(1)可得用電軌跡方程為

(2)

式中，前一項(xiàng)為0→t時(shí)間段內(nèi)可以產(chǎn)生n條用電量qi不同的用電軌跡[8]。根據(jù)上述分析得到電力客戶的用電軌跡，以該數(shù)據(jù)為用電客戶賬單依據(jù)進(jìn)行用電信息分層。

1.2 計(jì)算數(shù)據(jù)類間距

根據(jù)上述互聯(lián)網(wǎng)模式下采集的用電軌跡計(jì)算不同的數(shù)據(jù)類間距，按照類間距設(shè)置不同類別的用電信息，并將其作為賬單內(nèi)各個(gè)詳細(xì)數(shù)據(jù)的分層依據(jù)[9]。首先，對(duì)原始軌跡數(shù)據(jù)建立標(biāo)準(zhǔn)的K近鄰圖，需要滿足的約束條件如下：

B(Li,Lj)=max({B(Li,Ls)|Li∈D1∩Ls∈D2∩Li∈F(Ls)∩Ls∈F(Li)})

(3)

式中，Li和Lj表示2個(gè)相鄰的軌跡，B(Li,Lj)表示連接軌跡Li和Lj的節(jié)點(diǎn)，Ls表示其他相鄰的軌跡，F(xiàn)(*)表示不同用電軌跡的數(shù)據(jù)集，D1、D2分別表示2個(gè)屬性不同的衡量類[10]。在此基礎(chǔ)上計(jì)算數(shù)據(jù)類間距，這一過(guò)程需要考慮RI和RC 2個(gè)一致性條件，一致性條件的計(jì)算方程可用下列公式描述：

(4)

根據(jù)式(4)設(shè)計(jì)一個(gè)可以自動(dòng)選取類中心的過(guò)程[11]，定義用電軌跡i的因子為σ，則

σi=ρiφi

(5)

式中，ρ表示用電軌跡數(shù)據(jù)密度，φ表示最小分化值。按照上述過(guò)程自動(dòng)選取擁有最高σi值的2個(gè)節(jié)點(diǎn)為聚類中心，依次對(duì)其他的用電軌跡進(jìn)行歸類，根據(jù)數(shù)據(jù)類間距，實(shí)現(xiàn)對(duì)用電信息的分層處理。

1.3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建客戶用電分析模型

根據(jù)上兩節(jié)的分析與計(jì)算，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建電力客戶用電分析模型，對(duì)推送內(nèi)容分層細(xì)化。

該模型的構(gòu)建流程如下：根據(jù)各個(gè)月份的客戶用電數(shù)據(jù)軌跡確定指數(shù)平滑初始值，計(jì)算在不同平滑系數(shù)下平滑值的實(shí)際取值，并利用式(6)進(jìn)行誤差分析：

(6)

式中，Δ表示誤差，n表示收費(fèi)類型。根據(jù)誤差選擇最優(yōu)參數(shù)α，確定初始值和平滑系數(shù)后再迭代，測(cè)算出不同月份的電力客戶用電超載量[12]。重復(fù)該步驟，收集n個(gè)超載量數(shù)據(jù)，并將其作為分析模型庫(kù)中，各個(gè)節(jié)點(diǎn)的強(qiáng)度，完成大數(shù)據(jù)分析。根據(jù)蟻群算法隨機(jī)性原則，將分析點(diǎn)任意分布在用電數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中，根據(jù)螞蟻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則計(jì)算不同用電類型的數(shù)據(jù)占有率，并設(shè)置分層參數(shù)，利用式(7)更新用戶的當(dāng)月用電信息：

f(i,q)=(1-ρ)f0(i,q)+Δαρ

(7)

式中，f(i,q)表示客戶i條用電軌跡下的用電量計(jì)算結(jié)果，f0(i,q)表示每月月初結(jié)轉(zhuǎn)的剩余電量[13]。在所有螞蟻完成一次回路遍歷后，利用式(7)更新當(dāng)月的客戶用電信息。設(shè)置循環(huán)次數(shù)作為終止條件：如果一直未達(dá)到終止條件，則需要重復(fù)上一步；如果達(dá)到終止條件，則該算法結(jié)束。

至此利用基于大數(shù)據(jù)分析的蟻群算法得到當(dāng)月的客戶用電實(shí)際數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶用電分析模型的構(gòu)建。將該模型應(yīng)用到電力用戶分層賬單推送中，用來(lái)統(tǒng)計(jì)用電客戶的用電量信息、用電超載量信息、超載程度信息，并根據(jù)這些信息，按照日期給出不同的用電量統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)推送賬單的內(nèi)容細(xì)化。

1.4 自適應(yīng)調(diào)度算法推送賬單

根據(jù)電分析模型對(duì)客戶用電的分析，采用自適應(yīng)調(diào)度算法推送賬單。已知賬單推送的實(shí)時(shí)性，可以利用平均耽誤時(shí)間T來(lái)計(jì)算。當(dāng)T值越小時(shí)，賬單推送的實(shí)時(shí)性就越高[14]。用電客戶賬單的實(shí)時(shí)性計(jì)算式為

(8)

假設(shè)推送賬單耗費(fèi)的流量為W，耗費(fèi)的電量為Q，則流量值消耗值和電量消耗值計(jì)算式如：

(9)

式中，fi表示第i個(gè)推送賬單需要的單位流量，t′表示用電客戶的智能設(shè)備用電量，從初始電量下降到δ值時(shí)所需要的時(shí)間[15]。根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果，按照推送客戶數(shù)量或推送次數(shù)計(jì)算損耗流量和電量的平均值。推送賬單的過(guò)程不只是考慮上述條件，還要將網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性考慮進(jìn)去，如月初是各個(gè)軟件或單位給出電子賬單的時(shí)間，因此網(wǎng)絡(luò)用戶會(huì)在月初時(shí)，增加對(duì)網(wǎng)絡(luò)的使用。大量的客戶端與賬單容易造成網(wǎng)絡(luò)異常，因此推送賬單時(shí)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的評(píng)估值需達(dá)到式(10)的計(jì)算結(jié)果：

(10)

式中，Z表示網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性評(píng)估結(jié)果，wi表示某一時(shí)段i下的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。根據(jù)上述數(shù)據(jù)，將基于客戶用電分析模型設(shè)計(jì)的用電賬單，推送給各個(gè)用電客戶，至此在“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”技術(shù)下實(shí)現(xiàn)對(duì)電力客戶賬單的分層精準(zhǔn)推送。

2 測(cè)試與分析

為驗(yàn)證本研究提出的電力客戶分層精準(zhǔn)賬單推送方法的實(shí)際應(yīng)用性能，設(shè)計(jì)如下對(duì)比分析測(cè)試。將本文方法與傳統(tǒng)的基于WPF的賬單推送管理方法、云環(huán)境下賬單實(shí)時(shí)推送方法進(jìn)行對(duì)比，分析應(yīng)用不同方法后電力客戶賬單推送效果的差異。

對(duì)某城市中入住率較高的A小區(qū)、B小區(qū)、C小區(qū)和D小區(qū)試運(yùn)行電力客戶賬單推送工作。歷史數(shù)據(jù)顯示上述4個(gè)小區(qū)居民用電量較為穩(wěn)定。表1為4個(gè)小區(qū)住戶用電的基本信息。

表1 測(cè)試對(duì)象基本信息

表1的調(diào)查結(jié)果顯示，4個(gè)待測(cè)試小區(qū)的青年入住率較高，對(duì)于電子類信息較為熟悉，因此大多數(shù)住戶會(huì)選擇更加便利的賬單推送服務(wù)。

現(xiàn)將本文方法作為實(shí)驗(yàn)組，將傳統(tǒng)的基于WPF的賬單推送管理方法作為對(duì)照1組，將傳統(tǒng)的云環(huán)境下賬單實(shí)時(shí)推送方法作為對(duì)照2組，分別利用3種方法推送同一用戶的電力賬單信息。經(jīng)過(guò)10個(gè)月的測(cè)試后，統(tǒng)計(jì)4個(gè)小區(qū)的賬單訂閱數(shù)量。

但由于測(cè)試人員操作不當(dāng)，造成B小區(qū)的訂閱數(shù)據(jù)混亂，重新提取數(shù)據(jù)會(huì)拖延測(cè)試進(jìn)度，因此將B小區(qū)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)剔除，以A小區(qū)、C小區(qū)和D小區(qū)為實(shí)驗(yàn)測(cè)試對(duì)象，分析訂閱結(jié)果。圖2為應(yīng)用不同方法后，A、C、D小區(qū)居民的電力賬單訂閱結(jié)果。

(a) 實(shí)驗(yàn)組測(cè)試結(jié)果

(b) 對(duì)照1組測(cè)試結(jié)果

(c) 對(duì)照2組測(cè)試結(jié)果

根據(jù)圖2中3組圖像中的曲線走勢(shì)可知：在應(yīng)用賬單推送服務(wù)的10個(gè)月中，實(shí)驗(yàn)組中3個(gè)小區(qū)中電力賬單的訂閱人數(shù)呈現(xiàn)不斷增加的態(tài)勢(shì)，3個(gè)小區(qū)的平均賬單訂閱客戶數(shù)達(dá)到了1 244戶；而2種傳統(tǒng)的推送服務(wù)并沒(méi)有得到3個(gè)小區(qū)大多數(shù)住戶的青睞，2個(gè)對(duì)照組的平均賬單訂閱客戶數(shù)分別為438戶、329戶。結(jié)合表1中的數(shù)據(jù)可知，3個(gè)小區(qū)的青年入住率均超過(guò)了75%，理論上電子類賬單的使用應(yīng)該備受喜愛(ài)，但2個(gè)對(duì)照組的統(tǒng)計(jì)結(jié)果卻并不理想。由此可見(jiàn)，與2種傳統(tǒng)方法相比，本文方法具有更好的應(yīng)用效果和更高的受眾度。

在上述研究的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)3個(gè)小區(qū)住戶對(duì)不同推送方法的滿意度。統(tǒng)計(jì)過(guò)程采用隨機(jī)走訪調(diào)查的方式，各小區(qū)受訪戶數(shù)均為100戶，調(diào)查指標(biāo)為“滿意”“一般”“不滿意”，將選擇“滿意”的戶數(shù)與總受訪戶數(shù)的比值作為滿意度結(jié)果，結(jié)果如表2所示。

表2 推送服務(wù)滿意度調(diào)查結(jié)果 單位：%

表2中的結(jié)果顯示，3個(gè)小區(qū)中用戶對(duì)本文方法滿意度較高，平均值為65.08%，而對(duì)2個(gè)對(duì)照組的滿意度相對(duì)偏低。

為了使測(cè)試結(jié)果更具有說(shuō)服力度，對(duì)比3種賬單推送方法下某小區(qū)住戶的電力賬單，以2019年9月的用電量為查看對(duì)象，結(jié)果如圖3所示。

圖3 推送賬單頁(yè)面對(duì)比

根據(jù)圖3可知：實(shí)驗(yàn)組中的賬單頁(yè)面表明說(shuō)明了客戶每一個(gè)月的用電量，并利用曲線圖展開詳細(xì)說(shuō)明該電力客戶賬單的具體信息；而對(duì)照1組只能推送當(dāng)月客戶的用電，對(duì)照2組推送了每個(gè)月的客戶用電，但沒(méi)有詳細(xì)說(shuō)明用電階級(jí)。根據(jù)賬單頁(yè)面分析可知，對(duì)照組中的賬單內(nèi)容單一、數(shù)據(jù)沒(méi)有細(xì)化，而實(shí)驗(yàn)組能夠?qū)⒂秒姅?shù)據(jù)細(xì)化到月份。由此可以論證，本文利用“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”設(shè)計(jì)的電力客戶分層精準(zhǔn)賬單推送方法更有效。

3 總結(jié)

近幾年，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，本研究結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種電力客戶分層精準(zhǔn)賬單推送方法。該方法通過(guò)細(xì)化賬單內(nèi)容，解決了傳統(tǒng)賬單推送內(nèi)容單一的問(wèn)題，提高了用電客戶對(duì)賬單推送的滿意度，也提升用電客戶對(duì)電力賬單的訂閱量。然而本文方法僅對(duì)推送內(nèi)容的分層和精確程度進(jìn)行了分析，沒(méi)有詳細(xì)說(shuō)明推送平臺(tái)或推送軟件的推送模式，因此，今后的研究將從這一方面入手，進(jìn)一步對(duì)本文方法展開優(yōu)化研究。