基于用電信息采集系統的用戶繳費預警方法與應用

黃　斌，許明前

（國網四川省電力公司 德陽供電公司，四川 德陽　618000）

基于用電信息采集系統的用戶繳費預警方法與應用

黃斌，許明前

（國網四川省電力公司 德陽供電公司，四川 德陽618000）

電費回收工作是供電企業營銷工作的重中之重，能否按時實現用戶應收電費的百分之百回收，既是基層供電企業最重要的績效之一，也直接決定了供電企業的經營業績。

電力用戶用電信息采集系統的全面推廣應用，為實時掌握用戶的用電情況提供了先進的技術手段。通過該系統能夠實時掌握用戶的用電情況，進而判斷用戶的生產經營情況，就能針對用戶的不良生產情況及時反應，發出預警，確保電費回收。

1　目前常用用電客戶繳費信用評價模型

1.1加權打分制用戶繳費信用評價

對于供電企業，目前執行的用戶信用評價方式大多為打分制，通過這種方式，可以完善電費回收風險防范管理，建立客戶信譽等級制度「1」，同時也可以體現本地區的市場環境、經濟特點、電費回收等情況「2」。目前，筆者所在的供電公司即采用商業資信、繳費付款情況，法律信用，安全信用，合作信用，經營行為、經營管理情況，發展能力、發展潛力等6個方面，按照不同的權重，直接對用戶進行打分，并按照表1進行評價。

表1　用戶分值與信用等級之間關系

這種信用評價方式簡單易行，可以很快篩選出需要關注繳費信用的用電客戶。

1.2基于層次分析法的電力客戶信用風險評價

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）「3」「4」是將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。該方法是應用網絡系統理論和多目標綜合評價方法，提出的一種層次權重決策分析方法。

利用該方法，首先根據用戶所處環境的宏觀層面、中觀層面與用戶自身的微觀層面出發，設置電力客戶信用風險指標體系，其次建立層次結構模型，構造權重判斷矩陣，最后進行層次單排序及一致性檢驗和層次綜合排序及一致性檢驗，得到各方案對于總目標的總排序，就可得到不同用戶信用風險的評價排序，即可關注到信用風險大的用戶「5」。

2　目前評估模型和方法存在的不足

目前的評估模型是采用加權打分或者采用層次分析法得到的評估結果，其使用的數據至少為前一個月的數據，且難以做到每月更新。

以上評估方法，未加入用戶實時生產經營情況，一旦用戶發生問題，極有可能拖欠一個月的電費。而筆者所在的縣級供電公司約550戶高壓客戶中，約有100戶左右被評級為B、C級，需要抄表人員密切關注繳費信用，但僅依靠人工關注這些B類及以下企業的繳費信用情況，在實際工作中難以做到。

3　利用用電信息采集系統數據進行實時信用評價

對于一個企業，其用電量是否正常，其用電水平是否處于正常狀態，其用電曲線是否符合該行業的典型負荷曲線，均能直接反映用戶目前的生產經營是否正常，即一個用電正常的企業，出現經營風險或電費繳納風險較低，而一個用電不正常的企業，出現電費繳納風險的可能性很大。因此，結合用戶前期信用評價等級和實時用電情況，通過模型自動判斷，供電企業就可以立即作出反應，上門勘查用戶的實際生產經營情況，確保及時發現電費回收風險而提早實施預防措施。

3.1建立用戶正常用電參考曲線

用電信息采集系統能夠每15 min采集一次用戶的用電信息，包括用戶電能表的抄表數據、電量數據、功率數據、電壓、電流及功率因數等信息，并存儲于系統服務器上，其查詢界面如圖1。

圖1　專變用戶實時用電信息查詢界面

由此可以得到用戶的負荷曲線。不同類型的用戶，在正常生產情況下，其負荷曲線規律是不一樣的。下面選擇最容易產生欠費的冶煉加工行業和化工生產行業來進行分析。

首先從用電信息采集系統選取了2類最典型的正常生產用戶，得到了2類用戶在一周5個工作日的負荷數據。為便于在不同容量的同一類型用戶之間進行比較，將負荷歸一化后（即每一點的負荷除以一周的最大負荷），得到如圖2作為標準參考曲線。

圖2　不同行業一周負荷歸一化后曲線

由圖2可見2類行業的典型用電特點：化工行業用電負荷較為均衡，屬于連續生產，負荷日、周變化不大；而冶煉行業充分利用谷段時間避峰用電，其余時間僅運行輔助設備，負荷率較低，用戶日、周負荷變化幅度較大。

3.2建立實時信用評估模型

該模型以打分制信用結果為基礎，結合用電信息采集系統對用戶進行實時信用評估。判斷步驟如下：

（1）獲取用戶首次信用等級信息，如信用為A級及以上，則不進行二次信用評價；如用戶信用為B級及以下，則進行二次評價。

（2）判斷用戶所屬行業。在本文中，目前僅能評價冶煉行業和化工行業，用戶所屬行業，可在用戶管理系統中獲取。

（3）獲取用戶過去24 h的負荷曲線數據，正常情況下取前一天0：00到24：00的數據，并對該負荷曲線進行歸一化處理。

（4）將用戶所屬行業標準負荷曲線與目標用戶負荷曲線進行對比，即對比24 h內兩者之間是否匹配。判斷依據為最大值與最小值之間的比值和總量之間的比值，即

式中：Pmin為用戶在24 h內最小功率；Pmax為用戶在24 h內最大功率。

式中：Pi為在一天中某時刻的功率；Pbi為該行業標準曲線在一天中某時刻的功率。

判定依據：當用戶為化工行業時，A1≥0.7為正常；當用戶為冶煉行業時，A1≤0.1時為正常。A2≥0.8為正常，如果A2＜0.8，則不正常。

（5）如判斷出用戶生產波動（即不正常），則再往前取一天的數據，如仍出現波動，則需要工作人員予以關注。

4　應用實例

實例1

某冶煉加工用戶前期信用評價為C級，屬于重點關注對象。利用電能采集系統，可得到其一周的負荷歸一化曲線如圖3。

圖3　某冶煉加工廠一周負荷歸一化曲線

利用實時信用評估模型，對比行業參考曲線，可得出：

第一天，A1=0，A2=1.23，該用戶正常用電。

第二天，A1=0，A2=0.70，A2＜0.8，用電出現告警，取前一天數據，正常，繼續觀察。

第三天，A1=0，A2=0.11，出現告警，取前一天數據，告警。因此，需抄表人員到用戶現場核實。

根據該計算結果，抄表人員立即到用戶處檢查，發現用戶已經停產。經了解，客戶資金鏈出現斷裂，供電企業及時采取措施，保證了電費的回收。

實例2

某化工廠的前期信用評價為C級，也屬于重點關注對象。利用電能量采集系統，可得到其一周的負荷曲線如圖4。

圖4　某化工廠一周負荷歸一化曲線

利用實時評估模型，對比行業參考曲線，可以得到：

第一天，A1=0.94，A2=1，正常用電。

第二天，A1=0.89，A2=0.99，正常用電。

第三天，A1=0.06，A2=0.82，生產出現波動，再取前一天數據，正常，暫不作出反應，觀察。

第四天，A1=0.89，A2=1.01，正常用電，取消觀察。

后經抄表員上門了解，該廠在第三天出現生產異常，設備故障，導致短時停機，但生產經營一切正常。

5　結束語

為了實時評估客戶繳費信用，降低電費收取風險，本文利用用戶用電信息采集系統，結合客戶其他信用評價方式，建立了用戶的實時信用評價模型和評價方法，能夠實時得到用戶的生產狀況進而推斷其繳費信用狀況，有利于供電企業及時采取措施，上門催繳電費。該方法的最大滯后時間僅為24 h，實時性較強，文中2個實例也充分證明了評估模型的有效性。

電費回收是一項綜合性的工程，本方法只能盡快評估出用戶的生產狀況，有利于工作人員做出快速反應，對催繳電費本身則依賴于工作人員自身的工作。為了確保電費足額回收，采取全額預付、安裝預付費終端等方式，能夠更有效的確保電費回收工作，也是確保電費回收的有效辦法。D

「1」王敬敏.供電企業CRM中客戶分析與評價研究「J」.中國電力，2004（4）：66-71.

「2」權明富.客戶價值評價指標體系設計「J」.南開管理評論，2004（3）：17-23.

「3」王剛.用電客戶繳費信用評價數學模型研究「J」.供用電，2010（2）：85-89.

「4」劉新才，曾明.基于層次分析法的電力客戶信用風險評價「J」.電力需求側管理2005，7（6）：19-21.

「5」楊立生.唐山供電公司電力客戶信用評價體系研究「D」.北京：華北電力大學，2011.

Method and application of electricity fee payment warning base on power information collection system

HUANG Bin，XU Ming-qian
（Deyang Electric Power Supply Company，Deyang 618000，China）

供電企業及時獲知客戶的經營情況，快速評價客戶的繳費信用，在實際工作中具有重要的意義。基于用戶上月和以往繳費信用進行評估客戶繳費信用評估，其時效性較低。利用用電信息采集系統中的用戶實時用電信息對客戶的生產經營情況進行評估，可對評估預警的用戶及時采取措施，避免用戶欠費。

用電信息采集系統；客戶信用；繳費預警

It has important significance in practical work for the power supply enterprise to acquire the customer's operation situations，rapidly assess customers payment credit.Timeliness is low based on the user last month and previous payment credit assessment.Real-time electrical customer information in the electricity information collection system can be used to assess the customers production and operation which can take timely measures to early warning users to avoid user arrears.

power information collection system；customer credit；fee payment warning

F407.61

C

2015-01-20