[发明专利]一种抄核收风险预测及业务联动的实现方法和系统

说明书

本发明提供一种抄核收风险预测及业务联动的实现方法和系统，该方法包括如下步骤：将抄核收业务分解成多个环节，收集各个环节相关的业务数据并进行预处理；根据所述预处理后的业务数据获得业务数据的离散数列；基于灰色模型建立灰导数与灰微分方程，用所述离散数列训练并构建随机动态预测模型；采用训练好的预测模型预测出抄核收业务各环节的风险，并识别出问题工单；将问题工单通过计算机网络进行流转。通过本发明提供的方法可以实现自动发现抄核收存在的风险，有效降低人工服务成本、分流人工压力，减少客服人员的工作量，提升工作效率的同时节省大量人力成本。

技术领域

本发明涉及电力营销业务的风险预测及管理领域技术领域，尤其涉及一种抄核收风险预测及业务联动的实现方法和系统。

背景技术

在营销管理工作中，抄核收业务是整个电力营销业务系统中最为关键的部分之一。抄核收业务是否准确、正常开展影响着用户最终电费结果是否正确，影响用户电费能否及时回收。其工作成果的好坏与否，不仅会影响电网公司经济效益的增收，还会影响供电企业多年以来树立的良好社会形象，是电网公司工作的重中之重。随着公司精益化水平的不断提高，近年来电力局抄核收整体业务水平虽然有所提高，但目前抄核收各业务仍相对独立，缺乏全景分析预测工具，异常难以事前预警和及时采取有效措施。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种抄核收风险预测及业务联动的实现方法和系统，以解决现有技术难以事前预警和及时采取有效措施的缺陷。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种抄核收风险预测及业务联动的实现方法，包括如下步骤：

将抄核收业务进行分解成多个环节，收集各个环节相关的业务数据并进行预处理；

根据所述处理后的业务数据获得业务数据的离散数列；

基于灰色模型建立灰导数与灰微分方程，用所述离散数列训练并构建随机动态预测模型；

采用训练好的预测模型预测出抄核收业务各环节的风险，并识别出问题工单；将问题工单通过计算机网络进行流转。

其中，所述通过将抄核收业务进行分解成多个环节，收集各个环节相关的业务数据进行清洗具体包括：

至少将抄核收业务分解成抄表数据准备、抄表数据开放、电费计算、电费复核、电费发行；

收集所述抄核收各环节的业务数据进行清洗，并转换成适合机器学习的数据格式。

其中，所述根据所述处理后的业务数据获得业务数据的离散数列具体包括：

对所述预处理后的业务数据按照时间先后顺序进行排序；

将所述第一个时间对应的预处理后的业务数据赋值给所述第一个离散业务数据；

所述当前离散序列的业务数据值等于上一个离散序列的业务数据值与所述当前离散序列相对应的时间值对应的预处理后的业务数据的和。

其中，所述采用基于灰色模型建立灰导数与灰微分方程，用所述离散数列训练并构建随机动态预测模型具体为：

建立时间序列x⁽⁰⁾＝{x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),,x⁽⁰⁾(3)…,x⁽⁰⁾(N)}；其中元素x⁽⁰⁾(N)为对应的所述抄核收环节的相应时刻N业务数据；对所述时间序列进行累加操作得到用于训练并构建随机动态预测模型的离散数列：

x⁽¹⁾(1)＝x⁽⁰⁾(1)，

x⁽¹⁾(2)＝x⁽⁰⁾(1)+x⁽⁰⁾(2)，