基于中國移動“三費系統”的智能電費模型研究

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）12-0152-05

Research on Intelligent Electricity Charge Model Based on China Mobile's NCMS

DENG Zheng1，WANG Weimin2，WU Jingping3，WANG Tingfei1， YIN Siyuan （1.KunmingBranch ofChina Tower Co.，Ltd.，Kunming 65oo32，China; 2.YunnanBranch ofChina TowerCo.，Ltd.，Kunming 65oooo，China; 3.Yunnan Information Technology Development Center， Kunming 65oooo， China）

Abstract： The NCMS of China Mobile is a comprehensive management system used by the operator to manage electricity charge，rentchargeandtowerservice fees innetworkoperations.Ifthereimbursementandpaymentofelectricitycharges for thecurrentmontharenotcompletedintheNCMSintime，itwilldirectlyleadtoanincreaseinthefancialcostsofChina Tower，anincreaseincashfowpressure，andanincreaseinbaddebtrisk.Teinteligentelectricitycharge modelanalyesthe rules of the electricity charge management module inthe NCMS.Based on activelyresponding to therequirements of China Mobile's fine management，a preprocesing analysis module withuniversal applicabilityisestablished.The modelcombines cuting-edgetechnologiesuchasbigdataRPAndimagerecognitiontoealizetheutomaticntryofultra-massiedatathe logicaljudgmentofbasicdata，ndtheautomaticanalysisofabnoaldata，hichgreatlyimprovestheentryefciencyanddata accuracy ofthe advance paymentofelectricitycharge，andfurtherconsolidates the strategiccooperationbetween China Tower and China Mobile.

Keywords： comprehensive management system; preprocessng analysis; RPA technology; image recognition

0 引言

中國鐵塔股份有限公司（下文簡稱“鐵塔”）是在落實網絡強國戰略、深化國企改革、促進電信基礎設施資源共享的背景下，由國務院推動成立的國有大型通信基礎設施服務企業[1。鐵塔主要負責運營商側的基站維護，并按照現場實際的電力使用情況，將電費據實分攤給各家運營商。隨著5G通信技術的高速發展與普及，運營商的需求逐漸增多，鐵塔維護的站址數量也逐年上升[2。以昆明市為例，2014年鐵塔剛成立時，三家運營商合計的站址數量約10000座。截至2024年10月1日，全昆明共計19134座鐵塔，相較于2014年累計新增9134座，新增率為 91.34% 。

隨著以中國移動為首的各家運營商不斷追求高質量發展與信息化服務，傳統的數據挖掘模式已逐漸向超海量數據智能化處理過渡[3]，且中國移動已自主研發網絡成本管理系統（下文簡稱“三費系統”），通過該系統實現了基礎的電子化對賬與信息化數據管理[4。鐵塔作為各家運營商重要的服務方，為積極響應運營商提出的精細化管理、高質量發展的政策方針，傳統的人工工作模式與基礎模型必須順應客觀現實的演變而升級[5-7]。“三費”代指電費、租費和鐵塔服務費，其中電費因具有動態性、及時性等客觀因素，爭議最大且最難分析。用電量合理性分析所需數據量大且繁雜，鐵塔現急需一個能夠進行超海量數據整合、關鍵信息挖掘的新模型用于數據分析[8]。

1判斷邏輯與基礎數據源

移動“三費系統”中的電費模塊主要由電費報賬點信息管理、報賬點電費管理兩個部分組成。報賬點的信息管理是電費報賬的基礎，包含用電機房、設備額定功率、電表信息等關鍵數據，也對應著鐵塔維護的實際站址編碼。因此，用電量的合理性分析、是否出現電量異常（超標 20% 以上），需結合“三費系統'的異常電量判斷邏輯及雙方系統的基礎數據，才能做出初步分析。

1.1三費系統異常電量判斷邏輯

“三費系統”的異常電量判斷邏輯主要包含以下三點：1）首次錄入場景：移動分攤后日均電量 lt;Σ 機房額定功率 ×24×0.55 ，即合理。2）非首次錄入但錄入記錄未超12個月：本次移動分攤后日均電量 lt; 上期報賬移動日均電量×（1+20%） ，即合理。3）非首次錄入且錄入記錄超12個月：本次移動分攤后日均電量 lt; 上期報賬移動日均電量×（1+20%） ，且本次移動分攤后日均電量 lt; 同比去年該賬期報賬移動日均電量 ×（1+20%） ，即合理。

若不滿足以上條件，則分別將其定義為額定超標、環比超標、同比超標、同／環比超標[9]。

1.2佐證分析的基礎數據源

鐵塔側的主要數據源：

1）鐵塔客戶關系管理系統（CustomerRelationshipManagementSystem，CRM）中的訂單文件[1o：訂單文件中包含以鐵塔站址為基礎維度的運營商訂單信息，主要記錄運營商名稱、起租時間、設備類型、共享分攤折扣等基礎信息。若同一站址新增運營商訂單，往往意味著現場有運營商的新增設備，起租時間原則上代表運營商的用電時間。若出現超標，可通過訂單的增減初步分析是否由運營商設備增減導致。需要特別注意的是，若出現其他運營商新增設備，移動的分攤比例未及時變更，也會造成嚴重的同／環比超標。

2）鐵塔運維監控系統中的發電臺賬：發電臺賬包含以鐵塔站址為基礎維度的發電信息，主要記錄停電站址、開始發電時間、結束發電時間等基礎信息。若某一站址出現長期發電情況，發電周期內的理論用電日均量必然下降，往往會導致下一期出現環比超標。

3）鐵塔運維監控系統中日常修理工單的記錄：

包含通風系統及空調的新增維修記錄。本期新增通風系統或空調，往往會出現同／環比超標；若本期出現通風系統或空調維修，往往下期會出現環比超標。

4）鐵塔物業系統的電表信息管理模塊：包含主站下游站的用電信息，若出現新的下游站搭電，往往會導致本期的同／環比超標。

5）鐵塔站址數據和基站直流負載總電流：運營商設備以直流設備為主，直流負載總電流與現場實際用電存在直接關系。

移動側的主要數據源：

1）移動網絡安全平臺資源能力中心的移動資管數據，資管數據主要記錄移動設備的型號、額定功率、入網時間，其中入網時間原則上代表開始用電時間。2）以電費報賬點為基礎維度的所有審核通過的繳費單數據，主要記錄上次的用電截止時間、電表截止讀數、日均用電量等關鍵信息，用于判斷本期電量是否異常。

2 需求分析

2.1 數據整合需求分析

利用機器人流程自動化技術（RoboticProcessAutomation，RPA）[]模擬人工操作，每日凌晨獲取鐵塔側與移動側的數據，并根據所需的關鍵字段完成數據清洗，用于后續綜合分析。

2.2超標分析規則需求分析

2.2.1 小負載站址導致的超標

若當期日均電量不超過20度，且對比賬期日均電量差異不超過6度，則輸出“基站負載較低，波動電量較小導致超標，實際用電合理”，此類情況為最高優先級。

2.2.2 新增設備導致的超標

1）若出現移動訂單新增或移動資管設備新增，則輸出“移動新增設備導致超標，需重新確認分攤比例”。

2）若出現其他運營商訂單新增且移動無新增訂單與資管新增設備，則輸出“其他運營商新增設備導致超標，需重新確認分攤比例”。

3）若出現其他運營商訂單新增且移動有新增訂單或資管新增設備，則輸出“移動與其他運營商新增設備導致超標，需重新確認分攤比例”。

4）無任何訂單新增且移動無資管設備新增，但維修工單中有空調新增，則輸出“新增空調導致超標，無須重新確認分攤比例”，此類情況為第二優先級。

2.2.3長期發電與通風系統維修導致的超標

1）若超標對比周期內有發電工單且發電時長超

72小時，則輸出“上期由于發電導致日均用電量降低，本期實際用電量合理”。

2）若超標對比周期內有空調維修工單且維修時長超72小時，則輸出“上期由于空調維修導致日均用電量降低，本期實際用電量合理”，此類情況為第三優先級。

2.2.4 供電局估抄導致的超標

若超標對比周期前后3個月內出現負超標（即波動小于 -20% ），則輸出“由于供電局智能電表離線導致估抄，請結合估抄賬期的平均日均用電量分析超標”。

2.3數據整合需求分析

通過RPA機器人模擬人工操作[12]，在每月20號凌晨獲取供電局的繳費明細（即南網通知單），并利用圖像識別技術根據三費系統所需的關鍵字段數據完成數據清洗，按三費系統要求的模板將數據存儲至Excel表格。

2.4自動錄入與超標分析結果輸出

將完成預處理的供電局數據進行分析，未出現任何超標的部分自動錄入至移動“三費系統”提交審核，出現超標則按照判斷規則分析超標原因并輸出結果。

3模型設計與測試

3.1 模型場景設計

3.1.1 小負載用電場景模型

算法：當期賬單日均電量在20度以內且波動在±6 度以內，判定該站址的小負載用電情況處于合理波動區間。

3.1.2 新增設備場景模型

算法一：通過移動正式待結算賬單報賬點下綁定的鐵塔站址編碼，以站址編碼為基礎維度獲取CRM系統中的全量訂單文件數據，通過訂單文件數據中的起租日期判斷繳費周期內是否存在新起租訂單。出現同／環比超標時，從上次繳費截止時間至本次繳費截止時間內，若存在新起租訂單，則判斷為該站因新增設備導致的超標。若該站為共享站（即包含聯通、電信等其他運營商），則需重新核算分攤比例。

算法二：通過移動正式待結算賬單報賬點下綁定的移動機房編碼，以機房編碼為基礎維度獲取移動網絡安全平臺中該機房的資管數據，通過資管數據中的設備入網時間判斷繳費周期內是否存在新的設備入網。出現同／環比超標時，從上次繳費截止時間至本次繳費截止時間內，若存在新的設備入網，則判斷為移動新增設備導致的超標。若該站為共享站，則需重新核算分攤比例。

算法三：通過移動正式待結算賬單報賬點下綁定的鐵塔站址編碼，以站址編碼為基礎維度查詢本次繳費區間內是否有新增空調的維修工單，若有則判斷為新增空調導致的超標。即使存在共享，也無須重新核算分攤比例。

算法四：通過移動正式待結算賬單報賬點下綁定的電表，以電表編碼為基礎維度查詢本次繳費區間內是否有新增鐵塔站址搭電，若有則判斷為新建站搭電導致超標。若該站為共享站，則需重新核算分攤比例。

算法五：若以上算法均無法判斷，通過移動正式待結算賬單報賬點下綁定的鐵塔站址編碼，以站址編碼為基礎維度查詢本次繳費區間內的平均直流負載相較于上個繳費周期是否存在 ±20% 的波動。若波動大于 ±20% 或絕對值超過 15A ，判定機房內存在直流偷電；否則輸出機房外存在交流偷電。

3.1.3長期發電與通風維修場景

算法一：通過移動正式待結算賬單報賬點下綁定的鐵塔站址編碼，以站址編碼為基礎維度查詢比對的超標周期內是否存在通風系統、空調系統維修記錄，若存在且維修總時長超過72小時，則判斷為設備維修導致的上次日均用電量降低。

算法二：通過移動正式待結算賬單報賬點下綁定的鐵塔站址編碼，以站址編碼為基礎維度查詢比對的超標周期內是否存在發電且累計發電時長超72小時的情況，若存在則判斷為該站長期發電導致的上次日均電量降低。

3.1.4 供電局估抄場景

算法一：供電局本期日均電量相較于上次繳費周期內日均電量環比超標 20% 及以上，但與上次繳費單合并后相較于上上次繳費周期內的日均電量未出現超標，則判斷為供電局估抄。

算法二：超標比對周期前后3個月內出現同／環比負超標 20% 及以上，但合并測算后整個周期內的日均電量與超標比對周期內日均電量波動在 120% 以內，則判斷為供電局估抄。若均未出現以上情況，則直接判斷為偷電、漏電。

3.2 模型測試

3.2.1南方電網數據獲取

通過RPA機器人可模擬人工批量操作，如圖1所示，進行批量戶號的盤龍南網通知單下載。下載后通過Python編程語言[13]自定義關鍵函數parse_pdf（解析南網通知單，將圖1中的關鍵信息通過圖像識別解析關鍵數據，保存至Excel后輸出結果。核心代碼為：

3.2.2 自動超標分析結果輸出

如圖2所示，系統出現同比超標，通過前述算法分析，確定超標原因為移動新增設備。由于是移動獨享站，無須更新分攤比例，可直接提交至“三費系統處理。

3.2.3 模型應用評估分析

以昆明市2024年11月賬期作為測試基礎，11月三費總報賬單數量為3038條，其中1553條通過系統完成自動錄入與稽核，系統應用率達到 51.12% 。從一次審核通過率分析，全昆明累計審核通過1914條（包含1553條系統錄入數據），總體審核通過率為 63% ，系統審核通過率為 1553/1914=81.14% 。通過系統輸出結果可知，該系統模型大幅提升了報賬單系統錄入的效率與準確率，極大程度上解放了生產力。從宏觀層面來看，基于中國移動“三費系統”的智能電費模型具有較大實用價值，可直接協助報賬人員快速定位超標原因，及時提供超標說明，縮短超標賬單回款時間[4]。該模型在鐵塔電費回收（移動）場景下可推廣應用，有助于各地鐵塔公司降低財務壓力。

4結論

本文深入剖析了中國移動“三費系統”中的電費管理模塊稽核規則，并詳細闡述了電費報賬回款對于降低中國鐵塔財務成本、緩解現金流壓力及減少壞賬風險的重要作用。針對當前電費管理中存在的問題，文中構建了具備普遍適用性的預處理分析模型。

該模型融合機器人流程自動化（RPA）和圖像識別等前沿技術，實現了以下功能：一是超海量數據整合與移動“三費”數據自動錄入，大幅降低人工時間成本和錯誤率；二是基礎數據邏輯判斷，確保數據準確性和一致性，規避數據異常造成的風險；三是異常數據自動分析，及時發現并處理潛在問題，提高電費管理效率和準確性。通過模型應用，中國鐵塔電費管理得到顯著優化，電費錄入效率和準確率大幅提升，有效降低了管理成本和時間成本。同時，進一步鞏固了中國鐵塔與中國移動的戰略合作關系，為雙方長期穩定協調發展奠定了堅實基礎。

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作者簡介：鄧正（1995一），男，土家族，云南昆明人，中級工程師，碩士研究生，研究方向：圖像識別、軟件工程應用；通信作者：王為民（1978一），男，漢族，云南昆明人，高級工程師，本科，研究方向：自動推理與符號計算；吳靜平（1986一），女，苗族，云南昆明人，高級工程師，碩士研究生，研究方向：數字圖像處理；王廷飛（1994—），男，漢族，云南昆明人，中級工程師，本科，研究方向：分布式數據庫構架設計；尹思源（1993一），男，白族，云南昆明人，初級工程師，本科，研究方向：分布式數據庫構架設計。