基于用电稽核全排列数据的智能属性约简算法

针对数据异常的稽核规则,文章提出了一种基于用电稽核全排列数据的智能属性约简算法,旨在实现营销稽查事前强制拦截风险点、事中全过程实时管控、事后高风险点优先置前。实验及应用结果表明,所提出的算法提高了异常数据稽核效率和准确性,降低了营销业务风险。

自定义多规则筛查技术在电力稽查中的应用

电力营销工作直接关系电力企业的经营效益,是电网运营最重要的环节之一;且由于面向用电客户众多,其中也存在许多的管理风险。本着优化营商环境的总要求,电网企业需要朝着现代企业服务体系迈进,需要更为科学的客户服务模式,营销稽查工作在其中发挥了非常关键的作用。营销稽查工作的目的是加强电力营销的内部风险管控,堵塞经营漏洞,提高经营管理水平和经济效益。因此,营销稽查工作是提高电力企业自身经营管理水平的利器。但营销稽查业务的数据量大而广泛,涉及业扩、抄核收、电能计量、用电检查、客服、线损六大专业领域的业务与数据。如何在海量数据中快速定位问题所在、解决企业管理难题是稽查专业面临最迫切的问题。因此,探索更有效的稽查模式是完善稽查业务、提升稽查效率及效果的传统的有效途径。随着数据时代的来临,稽查方式也随着数字化工具的应用进行了跨越性的变革。

业扩监控及数据流处理技术在电力企业的应用研究

本文利用业扩监控及数据流处理技术,构建了电力企业一张图管控模式,为电网公司改善营商环境、精益化管理方提供了坚强支撑,不断提升了电力营销业务的流程化、规范化、自动化,提高了电力企业精益化管理水平。