442019.12基于大数据分析的价格检测及监控数据系统■ 广东电网惠州供电局 张翠丽 部分企业针对电量异常判别的阈
值设定过于刚性，仅根据用户档案信息
设置阈值，这些信息未必能真实反映用
电情况，结果往往造成了大量的噪声数
据，影响了稽查的可操作性和针对性。
应用，合理的梳理和利用这些数据，及
时识别电费电价风险，为防范经营风险
提供信息化支撑。
项目建设思路
基于大数据平台营销业务数据及
相关外部数据（气象、经济等），通过
业务梳理及数据梳理充分理解业务需
求，规划功能模块，应用广东电网大数
据平台编程开发工具对项目各功能模块
进行开发，最终将开发结果固化到云平
台，供业务人员访问并应用。
电价执行异常检测及监控数据分
析应用系统包括4大模块：电价执行现
状分析、电费构成与调价影响分析、
用户档案库开发。其中电价执行现状
分析包含各供电局电价水平对比、各
年份电价趋势对比；电费构成与调价
影响分析包含电费构成分析、电量构
成分析、政策性调价影响分析；总售
电单价预测建模包含时间序列季节性
分解结果、模型训练、模型评估与预
测；电价执行异常用户档案库开发多种异常数据统计。电价执行现状分析。通过各营业区域不同区域
、用电类别、不同年份的电价对比，分析电价波动出可能存在电价异常的区域。从营销系统的数据计算出台区、供电所和各区局的平均电价。电费构成与调价影响分析。对用电类别（工业、商业、居民生活用电等）电费构成进行分解（力调电费、基本电费、电度电费、附加费），对单价种类繁多的类别按照电价代码时段类型等分组统计其月度电量电费时间序列值及其电量占比（电量结构）。当发生政策性调价（电价版本更新）时，按照普调规则划分电价代码分组，调增或调减比率、差价，根据电量结构推算本年度剩余月份售电量，自动测算政策性调价对本年度剩余逐月的售电总收入的影响程度。总售电单价预测建模。总体建模思路。基于大数据平台营销业务数据及相关外部数据，通过业务梳理及数据梳理摸清现状后初步选定ARIMA 时间序列预测模型与多元回归预测模型分别对电量、电费进行预测建模，后将不同模型预测结果通过加权平均处理后得到最终的预测结果。ARIMA 建模说明。需求是对市县
编辑：段佳怡
总体建设思路图
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2019.12
各供电局各用电类别的售电量、总收
入及总售电单价进行预测，通过总售
电单价＝总收入/售电量的算术关系对
总售电单价结果进行计算。
观察所有原始时间序列数据，分为
明显季节性规律与无明显季节性规律两
类。对具有明显季节性规律时间序列进
行季节性分解，对趋势部分做ARIMA建
模处理，对周期部分取月均值处理。最
后将趋势部分与周期部分叠加作为预测
结果的中方案，中方案叠加误差上限作
为预测结果的高方案，中方案叠加误差
下限作为预测结果的低方案。
季节性分解结果。对无明显季节
性规律时间序列直接做ARIMA建模处
三七的花怎样制成干茶理输出预测结果。目前观测发现基本
所有售电量与总收入时间序列分布均
具有季节性规律。
电价执行异常用户档案库开发。
汇总历史电价执行异常用户信息，并
对异常原因进行分类分析，重点分析
高价低接、混合用电、私自转供、偷
漏电、少计漏记用户的分布情况。提
供手动标签标记功能，便于业务人员
对该类用户进行评分。
系统应用
系统部署需求
采用省级部署地市局应用的部署
方式，直接部署大数据平台所属的分
钝化膏
布式集中，在大数据平台上开展算
法建模，集成大数据平台进行异常检
测及监控数据分析应用的相关数据并
行分析，在大数据平台上开展相关功
能的开发。
系统部署方式
系统安全防护。系统的权限验证分
为3种机制：功能菜单和功能点权限分
便携式鱼缸配、角权限预分配、流程权限分配。
功能菜单和功能点权限分配。这
属于系统管理里的权限分配范畴，主
自制cd架要是控制用户对页面及页面上操作的
权限。
角权限预分配。就是根据项
目需要授予不同角（分为项目创建
者、项目经理、项目成员、项目查看
者四种角）不同的权限，这种权限
是根据用户需求在程序中预先定义
的，不同的模块有所不同。
流程权限分配。利用工作流节
点的配置属性来分配权限。系统对页
面和操作的定义放在pub_page和pub_
operation两个表中。根据计算机的编码
规则对不同的角定义了不同的代码。
数据安全防护。保密性、完整性
和可用性是多级安全数据库必须具备
的三要素。为了保障系统数据保密性
硅片切割
需求，保障数据库特定表中信息敏感
字段的安全，系统采用对该字段进行
加密的方式进行存储。
其它安全防护。对用户的登录控
制、会话控制等进行严格控制：系统可
以跟踪到用户的登录次数，若错误登录
的次数超过系统指定的次数，系统将锁
定该用户，解锁时需要向系统管理员提
出申请，由系统管理员进行解锁；系统
对会话也有严格的控制，系统提供可配
置的会话时间，若超过指定时间，系统
将要求用户重新登录。
摇臂喷头
基于大数据平台开发数据分析应
用可实现电价执行现状分析、电价波动
因素分析、电价执行异常用户档案、电
价预测等功能。通过大数据分析手段，
挖掘客户电价执行特征，检测电价执行
异常，监控电价执行情况，防止电价执
行错误；应用大数据平台营销业务数据
及相关外部数据（气象、经济等），通
过业务梳理及数据梳理摸清现状后通过
时间序列预测模型与多元回归预测模型
分别对电量、电费进行预测建模，再将
不同模型预测结果通过加权平均处理后
得到最终的预测结果，有助于电价趋势
预测。
ARIMA建模流程图
系统部署方式
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
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