基于自然語言處理和Office COM組件的電量智能統計分析系統

李新利 李昕其 馬 凱 李衛東 于 磊

1(華北電力大學控制與計算機工程學院 北京 102206) 2(國網遼寧省電力有限公司盤錦供電公司 遼寧 盤錦 124010) 3(國網河南省電力公司濟源供電公司 河南 濟源 459000)

基于自然語言處理和OfficeCOM組件的電量智能統計分析系統

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1(華北電力大學控制與計算機工程學院 北京 102206)2(國網遼寧省電力有限公司盤錦供電公司 遼寧 盤錦 124010)3(國網河南省電力公司濟源供電公司 河南 濟源 459000)

傳統電量統計分析采用簡單Excel功能，憑經驗進行，不僅影響所分析的數據和分析質量，而且使供電企業難以進行正確決策。基于自然語言處理和Office COM組件，提出并設計研制一種電量智能統計分析系統。系統基于自然語言處理技術，分析定位各項重要指標數據，建立大用戶生產系統和電量消耗模型。同時采用COM組件技術，快速提取指定Excel報表中的大量數據。對月度統計數據進行分析比對，生成相應表格、圖像及分析文字，自動輸出符合電力公司要求的報告文檔。實際應用表明，該系統提高了電力公司對社會用電量分析的速度和質量，為電力生產經營提供了有力的數據支撐。

自然語言 Office COM組件 電量統計 智能 數據處理

0 引 言

隨著社會經濟發展，電力能源的使用越來越市場化，電力市場不斷壯大，必然會要求供電企業對自身發展進行準確定位。通過對用戶用電量分析和預測，不僅可使供電企業及時了解和保證社會用電，而且有助于供電企業進行正確決策，提高自身發展[1]。因此電量的分析預測是供電企業可靠發展的關鍵所在，對電力企業實施項目投資、生產經營管理等有著重大的意義。

目前供電公司對售電量、全社會用電量和工業用電量等的統計分析，僅依靠人工對照歷史數據，憑借經驗進行分析，缺乏現代科學手段，嚴重影響了所分析的數據和分析質量。因此研究開發電量智能統計分析系統，通過建立大用戶生產系統和電量消耗模型，對月度統計數據進行分析比對，輸出分析結果，并結合自然語言處理技術，提高對文字信息的分析統計效果，切實提高統計工作的質量和水平，為企業生產經營提供有力的數據支撐。

1 電量智能統計分析系統特點

電量智能統計分析系統不僅可以挖掘電力市場運行數據，而且能統計分析電力市場運行規律，形成相應的電力月報或月度分析報告，便于預測未來發展趨勢。對應某供電公司，其社會用電統計月報和電力公司生產經營情況月度統計分析報告，是對某一地區一個月里生產用電、生活用電、其他各公司用電和電力公司經營情況的詳細統計與分析報告。對于記錄社會用電狀況，分析各產業的用電需求，改善電力公司的經營情況等，具有巨大的分析和指導意義。

通常某一地區的用電統計和電力公司經營情況統計的原始數據中，不僅有大量的數字信息，還包含十分豐富的文字信息。這些文字信息一般包括數據表名稱、表頭信息、日期、地名、產業名城、企業名稱、某些現象的原因總結等內容。傳統的報表自動化分析方法無法有效地理解和分析這些文字信息，造成信息遺漏、原始數據格式要求固定、自動生成的內容死板、自動化程度低等問題。隨著自然語言處理技術的發展和深度學習技術的應用，中文語義分析的準確度有了很大發展[2-7]。本文基于自然語言處理方法，結合Office COM組件，提出并設計研制了電量的智能統計與分析系統。該智能系統具有如下特點：

1) 自然語言處理：對原始數據表中的表頭、地名、企業名稱、原因總結等文本內容進行自然語言處理，提取關鍵信息，并與模板庫中的文本進行語義匹配。

2) 數據分析：基于所提取的原始數據和文字匹配情況，對重點數據進行二次計算和分析，實現重要數據的篩選、分類、排序及函數運算等功能。

3) 數據挖掘：統計系統不僅能查詢單個表中數據，還能查詢多個表的關聯數據，具備數據挖掘功能，滿足統計要求。

4) 數據顯示：統計系統可實現數據的表格、變化趨勢、棒圖、混合型圖表等多種顯示。

5) 分析文檔生成：根據對數據和文本的處理分析、信息挖掘，匹配相應的模板，自動生成圖文并茂的doc格式的電力月報和經營情況分析報告。

2 軟件設計思想

為了解決傳統自動化報表分析軟件無法高效理解和處理文本信息的缺陷，本文基于自然語言處理技術的分詞、同義詞查找、命名實體識別、情感分析等方法，結合Office COM組件接口實現對Excel和Word文件的協同操作，實現了軟件對文本信息的識別和處理。并充分利用了原始數據中的數字和文本信息，提高了軟件的智能程度。

由于處理自然語言需要容量巨大的詞庫和優異的計算性能，電量智能統計分析系統將需要分析的文本內容上傳到網絡服務器中，通過調用服務器提供的API接口，對文本信息進行各種分析處理。同時，軟件中保留了單機的報表分析處理程序。當無法連接網絡服務、自然語言處理出錯、或選擇不使用自然語言處理功能時，則該系統按照定義的模板和算法庫中的流程，直接查找各關鍵字段，獲取并分析數據，具有靈活處理功能。

3 自然語言處理

用電原始數據的數據表中，通常存在如下三種類型的文本數據：

1) 字段文本：用來表示數據表中一列數據的統稱。例如：“本月用電量”、“地區”、“累計用電量”等。

2) 屬性文本或實體文本：數據表中某一行的屬性或某一個實體的名稱的文本。例如：“第一產業”、“xxx集團”、“全省合計”等。

3) 原因分析文本：收集和統計分析得出的對用電情況的現實原因表述。例如，“受石油加工業拉動，8-11月份增速較快”，或“受xxx集團裝置故障檢修影響”等文本描述。

對于三種類型的文本數據，電量統計系統中采用了不同的自然語言處理方法進行處理。

3.1 字段文本與實體文本的處理

在用電情況原始數據中，經常會出現一些符合人類思維的描述，尤其是在字段文本信息中，常使用不同的詞來表示同一個意思。例如：當月用電量和本月量、增長率和增速、影響變化和影響變化率等文本描述。這種描述具有模糊性和聯想性，人類易于分辨，但計算機卻很難識別。基于自然語言處理技術，電量智能統計分析系統將這些文本信息進行分詞后，采用同義詞擴展查找和語義聯想查找，識別出與模板庫中的文本信息具有相同或高相似度的文本描述，進而對這個文本描述對應的數據執行合適的統計分析算法。字段文本和實體文本的處理基本流程如圖1所示。

圖1 字段文本與實體文本處理流程

電量智能統計系統要處理的Excel格式原始數據表，也會出現使用同一個詞表示兩種語義的情況。在處理這類情況時，可根據文本在表格中位置來區分具體的語義。例如，“增量”這個詞，在“本月用電量”右邊或下方的單元格中出現，則表示“本月用電量的同比增量”；在“累計”的右邊或下方的單元格中出現，則表示“1月至今累計用電量的同比增量”。這種情況下，在識別語義或查找關鍵字時，本文提出不僅識別語義，還要判斷文本間的位置關系，按照從左至右、從上至下的位置從屬關系來進一步判斷原始數據文本與模板文本的匹配。

3.2 原因分析文本的處理

原因分析文本的描述中包含大量信息，既有增長、下降等情感信息，又有“石油加工業”、“xxx集團”等行業和企業名稱信息，以及可能存在時間和地點等信息。本文在所生成的電力月報和經營情況分析報告中，對這些信息按照人的思維邏輯進行分類顯示。采用將有利因素分為一類，不利因素分為另一類。同時在表述原因時，需要自動附加相關的數據和數據分析。例如，談及石油加工業時，需要查找原始數據中石油加工業的總體用電數據和該產業下的各大企業的用電數據，并顯示二次計算和分析結果。在涉及“xxx集團”時，需要從原始數據表中查找這個集團的用電數據，并將用電情況的分析結果文本附加在原因分析之后。為了實現這些功能，本文采用了情感分析和命名實體識別技術。通過分析原因的情感，將原因分為褒義、中義、貶義三類，在生成報告時，分別顯示這三類原因，并且根據人的習慣，使用不同的詞匯表述這些原因。采用命名實體識別技術，可提取原因中的行業名稱、企業名稱、地名這些信息，并進行原始數據的多表聯查，提取所有的相關數據。原因分析的文本信息基本處理流程如圖2所示。

圖2 原因分析的文本處理流程

4 數據處理和文件操作

供電公司原始數據表格一般均為Excel格式，因此本文的電量智能統計分析系統采用Office COM組件接口[8-12]，實現對Excel數據表的數據讀取、查找、繪圖、多列排序、篩選、寫入數據等操作。同時生成Word文件、Excel副本文件，以及實現對Word文件的文字、表格、圖表等內容的各種操作。基于這些操作，軟件可以協同處理Excel文件和Word文件，根據模板庫中定義的格式，生成排版規范且美觀的Word報告[13-14]。

軟件的統計算法庫中，定義了多種處理分析數據的統計算法，并根據供電公司對電量統計報告的實際需求，定義了數種典型的數據處理流程和報告類型。軟件會根據工作人員的設置，對報告中不同類型的部分采用不同的處理流程，生成條理清晰、結構合理、數據豐富的統計報告。典型的數據處理流程如圖3所示。

圖3 典型數據統計處理流程

供電公司原始數據經過電量智能統計分析系統處理與操作后，生成的典型報表如圖4所示。

圖4 自動生成報表的典型樣式

5 結 語

本文基于自然語言處理技術，結合Office COM組件，研究并開發了電量智能統計分析系統。通過自然語言處理，加強了軟件對文本信息的識別處理能力，可以處理漢語中多詞同義的情況，并提取文本中的關鍵信息和命名實體，提高軟件的適用性和自動化程度，豐富自動化報表分析軟件的功能。采用Office COM組件編程接口開發，可以自動分析處理包含用電情況原始數據的Excel文件，生成反映社會中各產業各地區的用電情況月報和供電公司經營情況的經營分析報告的Word文件，充分利用了Excel和Word軟件提供的數據和文字處理功能。該智能系統的使用減少了工作人員對數據表格的繁瑣操作、文本錄入及錄入錯誤，提高了數據處理和書寫報告的質量和效率。該系統已經在某市供電公司中投入使用，其處理速度和生成的報告質量獲得一致肯定。

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SMARTSTATISTICALANALYSISSYSTEMOFELECTRICITYBASEDONNATURALLANGUAGEPROCESSINGANDOFFICECOMCOMPONENTS

Li Xinli1Li Xinqi2Ma Kai1Li Weidong3Yu Lei1

1(SchoolofControlandComputerEngineering,NorthChinaPowerElectricUniversity,Beijing102206,China)2(PanjinPowerSupplyCompany,StateGridLiaoningElectricPowerCo.,Ltd.,Panjin124010,Liaoning,China)3(JiyuanPowerSupplyCompany,StateGridHenanElectricPowerCompany,Jiyuan459000,Henan,China)

The simple Excel function is usually used in the traditional statistical analysis of electricity, with manual experience. It not only affects the quality of data and analysis, but also makes it difficult for power supply enterprises to make the right decisions. Based on the natural language processing and Office COM components, a smart statistical analysis system of electricity system is proposed and designed. The important indicators of data are analysed and located based on natural language processing technology. The model is established between large-user production systems and power consumption. At the same time, the COM component technology is used to extract quickly a large amount of data in the specified Excel report. The monthly statistical data are analysed and comprised, and appropriate forms, images and analysis of the text are generated. The report documents are automatically generated, which meet power company requirements. The practical application shows that the system improves the speed and quality of electricity consumption analysis, and provides powerful data support for power production and operation.

Natural language Office COM components Electricity statistical Smart Data processing

2017-02-16。中央高校基本科研業務費專項資助(2016MS48)。李新利，副教授，主研領域：模式識別，圖像處理。李昕其，助理工程師。馬凱，碩士生。李衛東，助理工程師。于磊，工程師。

TP3

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.020