[發明專利]基于大數據技術的電費流入預測分析方法

在審

• 申請號: 202110218102.0
• 申請日: 2021-02-26
• 公開（公告）號: CN112801410A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 馬瑞霞;武健;潘樹怡;賀光學;崔鋒;井冠陽;步曉倩;王祺凱;石燦;金瑩;袁和成;翟清遠;宋紹洋
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 祖之強

本公開提供了一種基于大數據技術的電費流入預測分析方法，獲取用戶的歷史用電負荷信息和預設時間段的待核算用電負荷信息；根據歷史用電負荷信息和預設隱馬爾科夫模型，得到預設時間段的負荷預測信息；根據負荷預測信息和待核算用電負荷信息，得到電費預測信息和待核算電費信息，當預測電費信息和待核算電費信息的差異小于或等于預設閾值時，電費核算通過，否則，核算不通過；本公開從用戶的用電角度對電費進行核算，先對用戶用電進行預測，再利用每月預測電費對待核算電費信息進行比較核算，能夠減少由于用戶用電情況而帶來的用電異常而帶來的核算不準確。

技術領域

本公開涉及電力調度技術領域，特別涉及一種基于大數據技術的電費流入預測分析方法。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術，并不必然構成現有技術。

伴隨電力市場交易體量的不斷擴大、增量配電網的接入以及充電樁等新能源的快速發展，售電量的時間序列隨機性逐漸增大，收入預算預測難度進一步增加。不確定的經濟環境和電網企業發展速度的加快，給公司電費收入預測帶來極大的困難和挑戰。尤其對于電量基數較大的省市，即便誤差相對數較小，絕對值的影響也不容忽視。

電網公司的現金流主要收入來源于電費收入，通過分析用戶需求、價格標準和市場情況，對電費收入進行預測。電力企業財務部門高度重視電費收入預測工作，但在實際工作中，受到專業、數據、系統等限制，僅利用財務系統數據和財務人員本身的業務能力，所預測的數據距離理想狀態還有較大差距。

發明人發現：(1)當前電網企業收入預算管理仍處于較為粗放的模式，缺乏獨立的定量測算方法，一旦出現偏差只能事后調整，收入預算調整較為滯后。從近年來的電量實際發生數據看，現有測算方法下的測算精度離上級公司的要求尚有一定差距。尤其是當各年度同比電量數據波動較大時，預測的偏差尤為明顯；(2)現有的電費核算是將人工操作的部分轉移給計算機，如異常檢查、用戶信息變動檢查、電費計算是否正確、收費是否成功等，并沒有以用戶的角度進行電費核算，無法通過電費核算來采集用戶用電情況，為后續電力營銷業務提供更好的數據支持。而且現有不考慮用戶用電情況的核算，會產生大量的因用戶用電習慣所帶來的用電異常，如峰值異常、非法用電等，增加了核算的難度和工作量。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本公開提供了一種基于大數據技術的電費流入預測分析方法，從用戶的用電角度對電費進行核算，先對用戶用電進行預測，再利用每月預測電費對待核算電費信息進行比較核算，能夠減少由于用戶用電情況而帶來的用電異常而帶來的核算不準確。

為了實現上述目的，本公開采用如下技術方案：

一種基于大數據技術的電費流入預測分析方法，包括以下步驟：

獲取用戶的歷史用電負荷信息和預設時間段的待核算用電負荷信息；

根據歷史用電負荷信息和預設隱馬爾科夫模型，得到預設時間段的負荷預測信息；

根據負荷預測信息和待核算用電負荷信息，得到電費預測信息和待核算電費信息，當預測電費信息和待核算電費信息的差異小于或等于預設閾值時，電費核算通過，否則，核算不通過。

作為可能的一些實現方式，對待預測時間段的狀態進行分析，增加節假日和特殊月份判斷因素，利用預設隱馬爾科夫模型多次進行日度預測得到多套結果，根據歷史數據變化規律進行回歸分析，得到預測結果。

作為進一步的限定，月度實時預測，包括：采用向前迭代滾動預測方式，推出未來某點情況，首先計算出該點轉移概率及相應狀態，再通過歷史數據回歸分析得到月度負荷變化值，在狀態序列中獲得最符合轉移概率和狀態變化的觀測值，作為實時預測數輸出。

作為進一步的限定，日度實時預測，包括：根據歷史電費信息，得到偏差調整參數、日度系數、非工作日預測值總和占比率、繳費峰值個數、節假日屬性標簽、特殊事件響應權重和人工干預參數，結合預設隱馬爾科夫模型，得到日度實時預測結果。