电费自动化校核方法及平台与流程

本技术涉及数据处理技术，尤其涉及一种电费自动化校核方法及平台。

背景技术：

1、随着工业水平的快速提高，各个地区的工业产业对于电力需求也在逐步提高，而对于电费的管理，也迫切需要实现自动化的校核。

2、但是，由于电网系统的电费管理系统涉及的地域面过大，很难实现全方位的升级，短期内较难实现对于所有用电主体的电费全面校核功能。因此，基于当前的电费管理系统，亟需一种在资源有限的前提下，能够对实现对于特定用电主体的自动化的校核方法。

技术实现思路

1、本技术提供一种电费自动化校核方法及平台，用以解决如何在资源有限的前提下，实现对于特定用电主体的电费自动化校核的技术问题。

2、第一方面，本技术提供一种电费自动化校核方法，应用于电费自动化校核平台，所述电费自动化校核平台用于对预设供电区域内的各个用电主体的电费数据进行校核，所述方法包括：

3、获取所述预设供电区域内各个所述用电主体的用电信息，所述用电信息包括特征标签以及预设时长内的用电数据，所述预设供电区域包括多个预设供电范围，每个所述预设供电范围配置有不同的范围标签，所述特征标签包括类型标签以及所述范围标签，所述类型标签用于表征所述用电主体的主体类型；

4、根据所述用电主体对应的所述用电数据以及预设电费计算算法确定所述预设时长内的电费数据；

5、若所述用电主体对应的所述特征标签满足预设校核条件，则根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果；

6、所述预设校核条件包括：所述特征标签中的所述范围标签为目标范围标签，且所述主体类型为目标主体标签，其中，所述目标范围标签用于表征所述范围标签所对应的所述预设供电范围为工业类供电范围，所述目标主体标签用于表征所述用电主体为工业类主体。

7、可选的，该特征标签还包括可靠性标签，所述预设校核条件还包括：所述可靠性标签为低可靠性；对应的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核之前，还包括：

8、获取所述用电主体的历史用电信息，所述历史用电信息中的包括n个结算周期的用电信息，其中，每个周期的用电信息包括：应缴电费数据x1、实缴电费数据x2、截止当前的欠费次数x3、通知日与实缴日之间的间隔时长x4以及催缴次数x5；

9、根据所述历史用电信息以及以下公式确定所述用电主体的可靠度r，所述公式如下：

10、

11、其中，为预设统计样本中的应缴电费数据均值，为预设统计样本中的实缴电费数据均值，为预设统计样本中的欠费次数均值，为预设统计样本中的通知日与实缴日之间的间隔时长均值，为预设统计样本中的催缴次数均值；

12、若所述用电主体的可靠度r大于或等于预设可靠度阈值，则所述用电主体的所述可靠性标签为低可靠性。

13、可选的，所述特征标签还包括信用标签，所述预设校核条件还包括：所述信用标签为低信用；对应的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核之前，还包括：

14、获取所述用电主体在k个缴费平台上的信用评估结果；

15、根据所述k个缴费平台上的信用行为数据以及以下公式确定所述用电主体的信用评估结果p，所述公式为：

16、

17、其中，β为常数，pavg为各个信用评估结果的平均值，pmax为各个信用评估结果中的最大值，pmin为各个信用评估子结果中的最小值，pt为各个信用评估子结果中的第t个信用评估子结果，t为大于或等于1且小于或等于所述k，e为大于1的常数；

18、若所述用电主体的信用评估结果p小于预设信用阈值，则所述用电主体的所述信用标签为低信用。

19、可选的，所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果，包括：

20、

21、其中，是所述用电主体的电费校核偏差值；ush、isq、psqt分别是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测的电压、电流以及监测功率所对应的雅各比矩阵；cd是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测偏差所构成的矩阵；cx为所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下预设的参数修正矩阵；为基于所述预设电费计算算法所确定的所述预设时长内的所述电费数据；为所述历史电费数据中t个对应的所述预设时长下的历史电费所构成的矩阵，t为常数，α为常数；

22、若所述电费校核偏差值小于或等于预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核正常；若所述电费校核偏差值大于所述预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核异常。

23、可选的，所述根据所述用电主体对应的所述用电数据以及预设电费计算算法确定电费数据，包括：

24、获取所述用电主体当前所处的电费单价层级，并根据所述电费单价层级确定电费单价；

25、根据所述电费单价以及所述用电数据确定所述电费数据。

26、可选的，在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果之后，还包括：

27、在所述校核结果为电费计算正常时，所述电费自动化校核平台向目标主机推送所述电费数据，其中，所述目标主机为所述用电主体配置有财务结算系统的终端主机；

28、在所述校核结果为电费计算异常时，所述电费自动化校核平台向目标终端推送所述电费数据以及所述用电数据，其中，所述目标终端为所述电费自动化校核平台下所配置的移动终端，以通过所述目标终端对所述用电主体的电表数据进行采集。

29、可选的，所述电费自动化校核平台包括云数据中心以及多个边缘节点，各个所述边缘节点与所述云数据中心连接，每个所述边缘节点用于对对应的所述预设供电区域进行电费自动化校核；在所述根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果之后，还包括：

30、所述云数据中心获取各个所述边缘节点上传的校核结果列表，所述校核结果列表包括所述边缘节点对应的所述预设供电区域内各个用电主体的校核结果；

31、所述云数据中心根据所述校核结果列表确定所对应的所述预设供电区域的风险程度，其中，所述风险程度与所述校核结果列表中校核结果为校核异常的比例呈正相关；

32、所述云数据中心按照预设监控资源分配算法为各个所述边缘节点分配监控时隙，其中，所述预设监控资源分配算法包括以下公式，所述公式为：

33、

34、其中，tj为所述云数据中心为k个边缘节点第j个边缘节点所分配的传输时隙，μj为权重因子，所述权重因子与所述第j个边缘节点对应的所述预设供电区域的所述风险程度呈正相关；lj为所述第j个边缘节点所校核的用电主体数据，rj为所述第j个边缘节点与所述云数据中心之间监控数据交互的信道容量，t为一个监控周期的时长。

35、可选的，所述目标主体标签包括第一目标主体标签以及第二目标主体标签，其中，所述第一目标主体标签对应的目标主体的平均历史用电量大于或等于预设用电量阈值，所述第二目标主体标签对应的目标主体的平均历史用电量小于预设用电量阈值；对应的，在所述云数据中心获取各个所述边缘节点上传的校核结果列表之后，还包括：

36、所述云数据中心根据所述校核结果列表以及以下公式确定整体区域的风险程度v，所述整体区域包括各个边缘节点对应的预设供电区域，所述公式为：

37、

38、其中，ri1为第i个边缘节点对应的校核结果列表中所述第一目标主体标签对应的用电主体数量，ri2为第i个边缘节点对应的校核结果列表中所述第二目标主体标签对应的用电主体数量，n1为预设样本中第一目标主体标签的用电主体总数，n2为预设样本中第二目标主体标签的用电主体总数。

39、可选的，在所述电费自动化校核平台向目标主机推送所述电费数据之后，包括：

40、所述目标主机向所述目标主机所在的预设供电区域所对应目标边缘节点发起电费复核请求；

41、所述目标边缘节点将所述电费复核请求发送至所述云数据中心，以使所述云数据中心根据所述预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果。

42、第二方面，本技术提供一种电费自动化校核平台，包括：

43、获取模块，用于获取预设供电区域内各个用电主体的用电信息，所述用电信息包括特征标签以及预设时长内的用电数据，所述预设供电区域包括多个预设供电范围，每个所述预设供电范围配置有不同的范围标签，所述特征标签包括类型标签以及所述范围标签，所述类型标签用于表征所述用电主体的主体类型；

44、计算模块，用于根据所述用电主体对应的所述用电数据以及预设电费计算算法确定所述预设时长内的电费数据；

45、校核模块，若根据所述用电主体对应的所述特征标签满足预设校核条件时，用于根据预设电费校核算法对所述电费数据以及所述用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果；

46、所述预设校核条件包括：所述特征标签中的所述范围标签为目标范围标签，且所述主体类型为目标主体标签，其中，所述目标范围标签用于表征所述范围标签所对应的所述预设供电范围为工业类供电范围，所述目标主体标签用于表征所述用电主体为工业类主体。

47、可选的，所述特征标签还包括可靠性标签，所述预设校核条件还包括：所述可靠性标签为低可靠性；对应的，所述获取模块，还用于：

48、获取所述用电主体的历史用电信息，所述历史用电信息中的包括n个结算周期的用电信息，其中，每个周期的用电信息包括：应缴电费数据x1、实缴电费数据x2、截止当前的欠费次数x3、通知日与实缴日之间的间隔时长x4以及催缴次数x5；

49、根据所述历史用电信息以及以下公式确定所述用电主体的可靠度r，所述公式如下：

50、

51、其中，为预设统计样本中的应缴电费数据均值，为预设统计样本中的实缴电费数据均值，为预设统计样本中的欠费次数均值，为预设统计样本中的通知日与实缴日之间的间隔时长均值，为预设统计样本中的催缴次数均值；

52、若所述用电主体的可靠度r大于或等于预设可靠度阈值，则所述用电主体的所述可靠性标签为低可靠性。

53、可选的，所述特征标签还包括信用标签，所述预设校核条件还包括：所述信用标签为低信用；所述获取模块，还用于：

54、获取所述用电主体在k个缴费平台上的信用评估结果；

55、根据所述k个缴费平台上的信用行为数据以及以下公式确定所述用电主体的信用评估结果p，所述公式为：

56、

57、其中，β为常数，pavg为各个信用评估结果的平均值，pmax为各个信用评估结果中的最大值，pmin为各个信用评估子结果中的最小值，pt为各个信用评估子结果中的第t个信用评估子结果，t为大于或等于1且小于或等于所述k，e为大于1的常数；

58、若所述用电主体的信用评估结果p小于预设信用阈值，则所述用电主体的所述信用标签为低信用。

59、可选的，所述校核模块，具体用于：

60、根据以下公式确定所述用电主体的电费校核偏差值，所述公式为：

61、

62、其中，是所述用电主体的电费校核偏差值；ush、isq、psqt分别是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测的电压、电流以及监测功率所对应的雅各比矩阵；cd是所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下监测偏差所构成的矩阵；cx为所述用电主体在所述预设时长内t个时刻下预设的参数修正矩阵；为基于所述预设电费计算算法所确定的所述预设时长内的所述电费数据；为所述历史电费数据中t个对应的所述预设时长下的历史电费所构成的矩阵，t为常数，α为常数；

63、若所述电费校核偏差值小于或等于预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核正常；若所述电费校核偏差值大于所述预设偏差阈值，则所述校核结果为电费校核异常。

64、可选的，所述计算模块，具体用于：

65、获取所述用电主体当前所处的电费单价层级，并根据所述电费单价层级确定电费单价；

66、根据所述电费单价以及所述用电数据确定所述电费数据。

67、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：

68、处理器；以及，

69、存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

70、其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中所述的任一种可能的方法。

71、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所述的任一种可能的方法。

72、本技术提供的电费自动化校核方法及平台，通过获取预设供电区域内各个用电主体的用电信息，然后，根据用电主体对应的用电数据以及预设电费计算算法确定预设时长内的电费数据，并在用电主体对应的特征标签满足预设校核条件时，根据预设电费校核算法对电费数据以及用电主体的历史电费数据进行校核，以确定校核结果，通过特征标签来确定进行校核的用电主体，从而在资源有限的前提下，有效地实现了对于特定用电主体的电费自动化校核。