一种终端现场档案异常核查分析方法及工具与流程

1.本发明涉及电力工程技术领域，尤其涉及一种终端现场档案异常核查分析方法及工具。


背景技术：

2.用户电能量数据采集系统主要实现电能量数据统一采集、监测和分析，是供电企业经营管理生产、营销、规划等各环节的分析、决策支撑的基础平台，而终端电表采集关系档案是电能量数据采集的基础，终端现场内部保存的测量点号数量代表着现场应采集的电能表数量。若终端现场保存的测量点号等档案存在冗余等异常情况时，会直接导致现场终端生成大量冗余的采集任务，这将直接影响终端对电能表表码等电能量数据的采集质量和效率；此外，同时叠加现场集中器终端与低压电能表之间采集载波通道噪音干扰等因素，上述问题尤为突出，从而导致集中器终端一次轮巡执行完采集任务时间过长，电能量数据无法及时冻结或采集漏点，进而导致系统无法正常、及时得到完整准确的低压电能表表码采集数据，供电企业的自动抄表业务和客服服务满意度将直接受到影响。按照传统处理方式，需要人工通过用户电能量数据采集系统对集中器终端进行逐一召测现场终端保存的测量点号档案信息，从而获取现场采集终端中的电表档案信息，然后再通过人工进行档案差异筛选，判断终端中是否存在冗余的档案信息，最后更正终端中的档案信息。
3.传统的处理方式，需要人工逐一下发现场终端的档案召测任务，将召测回的终端档案与系统中的档案进行逐一比对，判断终端中是否存在冗余档案。该种方式需要人工逐一的比对，操作过程繁琐，需投入大量的人力分析，而人为的判断自动化程度低效率低下，且对人员技术水平要求高存在较高判断错误的风险。


技术实现要素：

4.本发明所述的一种终端现场档案异常核查分析方法及工具，解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种终端现场档案异常核查分析方法，包括以下步骤：
6.s1:设置档案召测任务参数，启动终端档案异常核查工具，自动对档案进行预判比对并组装生成下发召测终端档案任务，接收召测返回的现场终端档案；
7.s2：基于召测返回的现场终端档案，通过聚类算法，自动与预先缓存的档案信息进行比对，判别现场终端中是否有冗余档案信息，若无冗余档案的终端则忽略，若有冗余档案的终端则进行分群分类，并生成冗余档案明细清单；
8.s3：通过自定义的指标权重，利用熵权法将分群分类后的现场终端进行指标权重计算，计算出档案质量综合得分，对供电单位进行排名。
9.优选的，所述步骤s1所述的设置档案召测任务参数具体如下：
10.设置具体的时间，具体为某一整点时刻；
11.设置供电单位，具体为选择一个供电单位模式或多个供电单位模式，若为多个供电模式则依次选入供电单位；
12.设置召测方式，具体为选择手动召测方式或自动召测方式；
13.设置终端清单，这里为选择现有终端清单或导入需召测的终端清单。
14.优选的，所述步骤s2具体如下：
15.s21：基于召测返回的现场终端档案信息与预先缓存档案进行差异比对计算，得到每个终端的差异程度；
16.s22：根据终端的差异程度，将终端分成m∈(1,2,3,...,m)类，具体根据实际业务场景确定,每一类的取值范围为(0,f1],(f1,f2],(f2,f3],...,(f
m-1
,100％]，其中0＜f1＜f2＜...＜f
m-1
＜100％，然后定义每个类的初始中心mm∈(m1,m2,...,mm)，其中0＜m1＜f1,f1＜m2＜f2,...,f
m-1
＜mm＜100％，将每个终端按差异程度样本逐个归类到与其最近的中心的类中，得到一个聚类结果，每个类在得到新终端后计算该类终端差异程度的均值，作为该类的新中心，重复循环直到收敛为止。
17.优选的，所述步骤s21所述的终端的差异程度的计算公式如下：
[0018][0019][0020]
其中cvz为第z个终端的差异程度系数，δz为归一化后的差异程度系数，q
z1
为第z个终端在主站系统档案中的测量点数量，q
z2
为第z个终端在现场终端档案中测量点数量。
[0021]
优选的，所述步骤s22具体如下：
[0022]
s221：对于给定中心值mm∈(m1,m2,...,mm)，求一个划分c，使得目标函数极小化：
[0023][0024]
其中g
l
为归类得到的集群，c(z)为集群当中的某个终端，m
l
为每个类的初始中心；m为分的类的总数；
[0025]
s222：在划分确定情况下，使样本和其所属类的中心之间距离总和最小，求解结果，对每个包含n
l
(n
l
为该类中当前的终端数量)个终端的类g
l
,更新差异程度均值m
l
：
[0026][0027]
s223：重复以上两个步骤，直到划分不再改变，得到聚类结果，即每一类按差异程度系数得到的终端数量。
[0028]
优选的，所述步骤s3具体如下：
[0029]
s31：基于步骤s2的输出结果，基于第一次分类结果中的每一类终端数量值，根据实际业务场景需求，按照影响业务的严重程度对不同类别的终端简单的组合，聚合出信息指标值；
[0030]
s32：基于聚合出的信息指标值，按照终端分类和所属的供电单位进行信息指标权
重计算；
[0031]
s33：将s31得到各个供电单位得信息指标权重后，按照下列公式计算得出各供电单位综合得分并进行排名，得分越高排名越高，说明该供电单位的终端档案冗余程度越高具体综合得分计算公式如下：
[0032][0033]
其中ri为第i个供电单位的综合得分，t
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的权重，k为指标个数，x
ij
为第i个供电单位第j个信息指标值，di为第i个供电单位的终端总数。
[0034]
优选的，所述步骤s31具体如下：
[0035]
s311：首先计算第i个供电单位第j个信息指标的标准化值：
[0036][0037]
其中y
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的标准化值，x
ij
为第i个供电单位第j个信息指标值(数量)，min(xi)为相应指标下的最小值，max(xi)为相应指标的最大值。
[0038]
s312：根据得到的第i个供电单位第j个信息指标的标准化值，计算第i个单位第j个终端信息指标的同度量化：
[0039][0040]
其中p
ij
为第i个供电单位第j个终端信息指标的同度量化，n为供电单位个数。
[0041]
s313：然后确定第i个供电单位第j个信息指标的信息熵：
[0042][0043]
其中，e
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的信息熵，n为供电单位个数。
[0044]
s314：最后计算第i个供电单位第j个信息指标的权重:
[0045][0046]
其中，t
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的权重，k为指标个数。
[0047]
一种终端现场档案异常核查分析方法的工具，包括显示模块、存储模块、计算处理模块和接口模块；
[0048]
所述显示模块、存储模块、计算处理模块和接口模块组合形成终端档案异常核查工具；
[0049]
所述计算处理模块与显示模块、存储模块、接口模块连接，并进行双向信息交换；
[0050]
所述接口模块与外部的用电电能量数据采集系统接口连接并实现双向交互。
[0051]
优选的，所述终端档案异常核查工具按供电地区或供电范围进行配置召测、采集任务，且对结果进行导出。
[0052]
本发明的有益效果为：
[0053]
本发明通过步骤s1:设置档案召测任务参数，启动终端档案异常核查工具，自动对档案进行预判比对并组装生成下发召测终端档案任务，接收召测返回的现场终端档案；s2：基于召测返回的现场终端档案，通过聚类算法，自动与预先缓存的档案信息进行比对，判别
现场终端中是否有冗余档案信息，若无冗余档案的终端则忽略，若有冗余档案的终端则进行分群分类，并生成冗余档案明细清单；s3：通过自定义的指标权重，利用熵权法将分群分类后的现场终端进行指标权重计算，计算出档案质量综合得分，对供电单位进行排名，省去了人工比对和判断的环节，提高了结果的准确性，且能实现自动精准识别供电单位终端异常档案清单及自动给出档案质量综合得分，也提升了工作效率，使得业务人员能够进行针对性的排查，为供电企业提供针对性加强基层单位工作质量管控的技术手段，提升终端现场采集电表表码数据的及时性、完整性，进而提升主站系统的数据采集质量和效率，进一步夯实自动抄表业务基础，实现供电企业客服满意度提升。
附图说明
[0054]
图1为终端档案异常核查工具与现场终端交互的示意图；
[0055]
图2为一种终端现场档案异常核查分析方法的流程图。
具体实施方式
[0056]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057]
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0058]
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0059]
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0060]
本发明提供的一种终端现场档案异常核查分析方法及工具，结合图1-图2来说明，具体如下：
[0061]
步骤s1，设置档案召测任务参数，启动终端档案异常核查工具，自动对档案进行预判比对并组装生成下发召测终端档案任务，将召测任务清单中对应的现场终端测量点号等档案信息召测回至核查工具。
[0062]
如图1所示，这里提到的终端档案异常核查工具由显示模块、存储模块、计算处理模块和接口模块组成，计算处理模块与显示模块、存储模块、接口模块连接，并进行双向信息交换，接口模块与外部的用电电能量数据采集系统接口连接双向交互。支持全量或增量批量、自动或手工、单终端或批量终端自动下发召测和采集任务，并自动避开系统主站采集任务防止业务冲突，能够按供电地区或供电范围进行配置召测、采集任务，能够对结果进行导出。
[0063]
这里的设置档案召测任务参数，具体为选择具体的时间、某个或多个供电单位、手动或自动的召测方式以及选择或导入需召测的终端清单，启动终端档案异常核查工具，自
动对档案进行预判比对并组装生成下发召测终端档案任务，将现场终端测量点档案信息召测回至核查工具。
[0064]
如图1所示，现场终端的档案召测任务通过接口模块将召测任务传递至用户电能量数据采集系统采集前置机，利用三大运营商(移动、联通、电信)的无线公网通道将召测任务下发至现场的终端；现场终端收到任务后根据需要召测的数据，将数据通过无线公网通道返回至终端档案异常核查工具存储模块，并将输出显示在显示模块上，后续由计算处理模块进行分析处理，具体的处理流程如图2所示。
[0065]
步骤s2，基于召测返回的现场终端档案，通过聚类算法，自动与前置机缓存的档案信息进行比对，判别现场终端中是否有冗余测量点号档案信息，若有冗余，则判定为冗余档案；并对冗余档案终端进行分群分类，生成冗余档案明细清单。
[0066]
步骤s21，基于召测返回的现场终端档案测量点信息与采集前置机缓存档案进行差异比对计算，得到每个终端的差异程度：
[0067][0068][0069]
其中cvz为第z个终端的差异程度系数，δz为归一化后的差异程度系数，q
z1
为第z个终端在主站系统档案中的测量点数量，q
z2
为第z个终端在现场终端档案中测量点数量。
[0070]
步骤s22，根据终端的差异程度，将终端分成m∈(1,2,3,...,m)类，具体根据实际业务场景确定,每一类的取值范围为(0,f1],(f1,f2],(f2,f3],...,(f
m-1
,100％]，其中0＜f1＜f2＜...＜f
m-1
＜100％。然后定义每个类的初始中心mm∈(m1,m2,...,mm)，其中0＜m1＜f1,f1＜m2＜f2,...,f
m-1
＜mm＜100％，将每个终端按差异程度样本逐个归类到与其最近的中心的类中，得到一个聚类结果；每个类在得到新终端后计算该类终端差异程度的均值，作为该类的新中心；重复循环直到收敛为止。具体过程如下：
[0071]
对于给定中心值mm∈(m1,m2,...,mm)，求一个划分c，使得目标函数极小化：
[0072][0073]
其中g
l
为归类得到的集群，c(z)为集群当中的某个终端，在类中心确定的情况下，将每个终端分到一个类中，使终端差异程度和其所属类的中心之间的距离总和最小，求解结果，将每个终端按差异程度归类到与其最近的中心m
l
的类g
l
,中。
[0074][0075]
在划分确定情况下，使样本和其所属类的中心之间距离总和最小，求解结果，对每个包含n
l
(n
l
为该类中当前的终端数量)个终端的类g
l
,更新差异程度均值m
l
:
[0076]
[0077]
重复以上两个步骤，直到划分不再改变，得到聚类结果，即每一类按差异程度系数得到的终端数量。
[0078]
例如我们在这里可将终端分为a、b、c三类，如表1所示，将差异系数分别处在(a,100％]、(c,a]、(0,c]三个范围内的终端分为a，b，c三类(其中a，c的取值范围为0《c《a《100％，可根据实际的情况动态调整)。
[0079]
表1终端的某种分类方式
[0080][0081]
然后定义a、b、c每个类的初始中心，这里我们取每个类所在区间的中间值为初始中心(可自定义为区间内的任意值)。
[0082]
步骤s3、通过自定义的指标权重，利用熵权法将分群分类后的现场终端按所在供电单位进行指标权重计算，并计算出档案质量综合得分，对供电单位进行排名。
[0083]
步骤s31，基于步骤s2的输出结果，基于第一次分类结果中的每一类终端数量值，根据实际业务场景需求，按照影响业务的严重程度对不同类别的终端简单的组合，聚合出信息指标值。
[0084]
例如，按照表1所示的分类方式，将终端分为a、b、c三类后，定义供电单位的信息指标，我们这里只定义4个信息指标，则第i个供电单位的4个信息指标分别可以是：x
i1
＝第i个供电单位a类终端数量，x
i2
＝第i个供电单位a类和b类的终端总数，x
i3
＝第i个供电单位c类的终端数量，x
i4
＝第i个供电单位a、b、c类的终端总数。
[0085]
步骤s32基于聚合出的信息指标值，按照终端分类和所属的供电单位进行信息指标权重计算。假设聚合出的信息指标的个数为j个，有i个供电单位，则i个供电单位第j个信息指标权重计算过程如下：
[0086]
首先计算第i个供电单位第j个信息指标的标准化值：
[0087][0088]
其中y
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的标准化值，x
ij
为第i个供电单位第j个信息指标值(数量)，min(xi)为相应指标下的最小值，max(xi)为相应指标的最大值。
[0089]
根据得到的第i个供电单位第j个信息指标的标准化值，计算第i个单位第j个终端信息指标的同度量化：
[0090][0091]
其中p
ij
为第i个供电单位第j个终端信息指标的同度量化，n为供电单位个数。
[0092]
然后确定第i个供电单位第j个信息指标的信息熵：
[0093][0094]
其中，e
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的信息熵，n为供电单位个数。
[0095]
最后计算第i个供电单位第j个信息指标的权重:
[0096][0097]
其中，t
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的权重，k为指标个数。
[0098]
步骤s33，将s31得到各个供电单位得信息指标权重后，按照下列公式计算得出各供电单位综合得分并进行排名，得分越高排名越高，说明该供电单位的终端档案冗余程度越高。具体综合得分计算公式如下：
[0099][0100]
其中ri为第i个供电单位的综合得分，t
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的权重，k为指标个数，x
ij
为第i个供电单位第j个信息指标值，di为第i个供电单位的终端总数。
[0101]
业务人员根据终端异常档案清单及自动给出档案质量综合得分进行针对性的排查，加强基层单位工作质量管控，提升终端现场采集电表表码数据的及时性、完整性。
[0102]
以下为整个方法的举例：
[0103]
假设现场终端与主站系统的档案情况如下表所示：
[0104][0105]
首先，将差异系数分别处在(15,100％]、(5％,15％]、(0,5％]的终端分为a、b、c三类，取a、b、c三个类的中心分别是57.5％，10％，2.5％。
[0106]
然后，通过聚类将终端归到a，b，c当中。定义出信息指标，这里我们只定义4个信息指标。第1个信息指标为供电单位a类终端数量，第2个信息指标为供电单位a类和b类的终端总数，第3个信息指标为供电单位c类的终端数量，第4个信息指标为供电单位a、b、c类的终端总数。
[0107]
最后利用上述方法计算得到n个单位的综合排名。
[0108]
供电单位综合得分(分)排名单位1080.221单位478.92单位776.523单位572.44单位1570.495单位660.756单位250.57单位1740.858单位2220.299单位2015.210
………………
[0109]
综上，本发明实施例一种终端现场档案异常核查分析方法及工具，该方法首先利用自行开发的终端档案异常核查工具将现场的终端档案召测回来，自动判别冗余档案的现场终端，并将这些终端分类分群，通过自定义的指标权重，利用熵权法将分群分类后的现场终端按所在供电单位进行指标权重计算，并给出综合得分。该方法操作简单、自动化程度较高并能够精准识别冗余档案并给出所在供电单位的冗余情况，给出综合得分。
[0110]
以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

技术特征：
1.一种终端现场档案异常核查分析方法，其特征在于，包括以下步骤：s1:设置档案召测任务参数，启动终端档案异常核查工具，自动对档案进行预判比对并组装生成下发召测终端档案任务，接收召测返回的现场终端档案；s2：基于召测返回的现场终端档案，通过聚类算法，自动与预先缓存的档案信息进行比对，判别现场终端中是否有冗余档案信息，若无冗余档案的终端则忽略，若有冗余档案的终端则进行分群分类，并生成冗余档案明细清单；s3：通过自定义的指标权重，利用熵权法将分群分类后的现场终端进行指标权重计算，计算出档案质量综合得分，对供电单位进行排名。2.根据权利要求1所述的一种终端现场档案异常核查分析方法，其特征在于，所述步骤s1所述的设置档案召测任务参数具体如下：设置具体的时间，具体为某一整点时刻；设置供电单位，具体为选择一个供电单位模式或多个供电单位模式，若为多个供电模式则依次选入供电单位；设置召测方式，具体为选择手动召测方式或自动召测方式；设置终端清单，具体为选择现有终端清单或导入需召测的终端清单。3.根据权利要求1所述的一种终端现场档案异常核查分析方法，其特征在于，所述步骤s2具体如下：s21：基于召测返回的现场终端档案信息与预先缓存档案进行差异比对计算，得到每个终端的差异程度；s22：根据终端的差异程度，将终端分成m∈(1,2,3,...,m)类，具体根据实际业务场景确定,每一类的取值范围为(0,f1],(f1,f2],(f2,f3],...,(f
m-1
,100％]，其中0＜f1＜f2＜...＜f
m-1
＜100％，然后定义每个类的初始中心m
m
∈(m1,m2,...,m
m
)，其中0＜m1＜f1,f1＜m2＜f2,...,f
m-1
＜m
m
＜100％，将每个终端按差异程度样本逐个归类到与其最近的中心的类中，得到一个聚类结果，每个类在得到新终端后计算该类终端差异程度的均值，作为该类的新中心，重复循环直到收敛为止。4.根据权利要求3所述的一种终端现场档案异常核查分析方法，其特征在于，所述步骤s21所述的终端的差异程度的计算公式如下：s21所述的终端的差异程度的计算公式如下：其中cv
z
为第z个终端的差异程度系数，δ
z
为归一化后的差异程度系数，q
z1
为第z个终端在主站系统档案中的测量点数量，q
z2
为第z个终端在现场终端档案中测量点数量。5.根据权利要求3所述的一种终端现场档案异常核查分析方法，其特征在于，所述步骤s22具体如下：s221：对于给定中心值m
m
∈(m1,m2,...,m
m
)，求一个划分c，使得目标函数极小化：
其中g
l
为归类得到的集群，c(z)为集群当中的某个终端，m
l
为每个类的初始中心；m为分的类的总数；s222：在划分确定情况下，使样本和其所属类的中心之间距离总和最小，求解结果，对每个包含n
l
(n
l
为该类中当前的终端数量)个终端的类g
l
,更新差异程度均值m
l
：s223：重复以上两个步骤，直到划分不再改变，得到聚类结果，即每一类按差异程度系数得到的终端数量。6.根据权利要求1所述的一种终端现场档案异常核查分析方法，其特征在于，所述步骤s3具体如下：s31：基于步骤s2的输出结果，基于第一次分类结果中的每一类终端数量值，根据实际业务场景需求，按照影响业务的严重程度对不同类别的终端简单的组合，聚合出信息指标值；s32：基于聚合出的信息指标值，按照终端分类和所属的供电单位进行信息指标权重计算；s33：将s31得到各个供电单位得信息指标权重后，按照下列公式计算得出各供电单位综合得分并进行排名，得分越高排名越高，说明该供电单位的终端档案冗余程度越高具体综合得分计算公式如下：其中r
i
为第i个供电单位的综合得分，t
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的权重，k为指标个数，x
ij
为第i个供电单位第j个信息指标值，d
i
为第i个供电单位的终端总数量。7.根据权利要求6所述的一种终端现场档案异常核查分析方法，其特征在于，所述步骤s31具体如下：s311：首先计算第i个供电单位第j个信息指标的标准化值：其中y
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的标准化值，x
ij
为第i个供电单位第j个信息指标值(数量)，min(x
i
)为相应指标下的最小值，max(x
i
)为相应指标的最大值。s312：根据得到的第i个供电单位第j个信息指标的标准化值，计算第i个单位第j个终端信息指标的同度量化：其中p
ij
为第i个供电单位第j个终端信息指标的同度量化，n为供电单位个数。s313：然后确定第i个供电单位第j个信息指标的信息熵：
其中，e
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的信息熵，n为供电单位个数。s314：最后计算第i个供电单位第j个信息指标的权重:其中，t
ij
为第i个供电单位第j个信息指标的权重，k为指标个数。8.根据权利要求1-7任一项所述的一种终端现场档案异常核查分析方法的工具，其特征在于，包括显示模块、存储模块、计算处理模块和接口模块；所述显示模块、存储模块、计算处理模块和接口模块组合形成终端档案异常核查工具；所述计算处理模块与显示模块、存储模块、接口模块连接，并进行双向信息交换；所述接口模块与外部的用电电能量数据采集系统接口连接并实现双向交互。9.根据权利要求8所述的一种终端现场档案异常核查分析方法的工具，其特征在于，所述终端档案异常核查工具按供电地区或供电范围进行配置召测、采集任务，且对结果进行导出。

技术总结
本发明公开了一种终端现场档案异常核查分析方法，包括以下步骤：S1:设置档案召测任务参数，启动终端档案异常核查工具，对档案进行预判比对并组装生成下发召测终端档案任务，接收召测返回的现场终端档案；S2：通过聚类算法，自动与预先缓存的档案信息进行比对，判别现场终端中是否有冗余档案信息，若无冗余档案的终端则忽略，若有则进行分群分类；S3：进行指标权重计算，计算出档案质量综合得分，对供电单位进行排名。该方法能实现自动精准识别供电单位终端异常档案清单及自动给出档案质量综合得分，使得业务人员能够进行针对性的排查，为供电企业提供针对性加强基层单位工作质量管控的技术手段，提升终端现场采集电表表码数据的及时性、完整性。完整性。完整性。


技术研发人员：陈俊 张智勇 杨舟 李捷 周政雷 蒋雯倩 唐利涛 徐植 潘俊涛 李刚 李金谨 卿柏元 唐志涛
受保护的技术使用者：广西电网有限责任公司
技术研发日：2023.02.14
技术公布日：2023/9/22