CN113887926A - 电网审计***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种电网审计***及方法，***包括：数据采集模块，用于收集台区负载数据；数据预处理模块，用于对台区负载数据进行预处理；智能模型模块，用于从预处理后的台区负载数据中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据。方法包括：收集台区负载数据，并对台区负载数据进行预处理；从预处理后的负载数中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据。本发明可以采用模型进行数据筛选，并且可以自动筛选出多个不同条件下的异常数据，从而提高企业审计效率和质量、降低审计延迟，精准识别台区异常负载情况。
Description
技术领域
本发明涉及审计领域，尤其是涉及一种电网审计***及方法。
背景技术
数字化驱动下，企业集团经营管理节奏变快，经济活动产生数据变多，管控时效性变强，这要求内部审计覆盖面要广、效率性要强以及精准度要高。对此，审计工作如还以惯性思维和传统审计组织模式去实施，将会落后于企业集团的前进步伐；审计人员如还以传统审计方法和简单运用***数据去审计，不具备大数据审计思维，将会逐步丧失审计资格。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电网审计***及方法，可以采用模型进行数据筛选，并且可以筛选出多个不同条件下的异常数据，从而提高企业审计效率和质量、降低审计延迟，精准识别台区异常负载情况。
为了达到上述目的，本发明提供了一种电网审计***，包括：
数据采集模块，用于收集台区负载数据；
数据预处理模块，用于对所述台区负载数据进行预处理；
智能模型模块，用于从预处理后的所述台区负载数据中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据；以及
智慧审计模块，用于建立审计任务、管理审计任务和管理审计工具。
本发明还提供了一种电网审计方法，包括：
收集台区负载数据，并对所述台区负载数据进行预处理；以及
从预处理后的所述负载数中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据。
可选的，在所述的电网审计方法中，所述审计方法还包括，每次筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据之后，将筛选出的异常数据汇总在一个表格中，用于工作人员二次人工审核确认。
可选的，在所述的电网审计方法中，所述台区负载数据包括：省份、城市、设备编码、工程名称、所属地市、设备状态、投运日期、设备增加方式、配变类型和最大负载率。
可选的，在所述的电网审计方法中，所述数据预处理包括：剔除多余字段、拼接数据中间表、去掉空值、去掉重复值和格式化字段。
可选的，在所述的电网审计方法中，筛选出低负载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；
设备增加方式字段为“技术改造”或“基本建设”，或者，设备增加方式字段不为“技术改造”或“基本建设”且工程名称字段包含建改工程关键字参数；
最大负载率字段不高于低载阈值；以及
投运日期在当前时间对应的前年年初至当前时间之间。
可选的，在所述的电网审计方法中，筛选出台区已改建过载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；设备增加方式字段为“技术改造”或“基本建设”，或者，设备增加方式字段不为“技术改造”或“基本建设”且工程名称字段包含建改工程关键字参数；
最大负载率字段不低于过载阈值参数；以及
投运日期在当前时间对应的前年年初至当前时间之间。
可选的，在所述的电网审计方法中，台区未改建过载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；
最大负载率字段不低于过载阈值参数；以及
投运日期在当前时间对应的大前年年初至当前时间之间。
本发明还提供了一种电网审计方法，包括：
S11：建立分析任务
S12：修改分析任务；
S13：根据数据筛选条件选择数据，生成分析任务的数据源；
S14：根据数据源选择相对应的分析模型，***支持对算法参数进行调节；
S15：执行分析任务，分类预测发现台区异常数据；
S16：工作人员对审计异常疑点数据进行审核，确认是否为异常疑点数据，若是，则保存到审计疑点库，若不是，则回到步骤S12继续审核流程，循环步骤S13～步骤S16直到完成所有数据的筛选；以及
S17：完成数字化审计任务。
在本发明提供的电网审计***及方法中，可以采用模型进行数据筛选，并且可以自动筛选出多个不同条件下的异常数据，从而提高企业审计效率和质量、降低审计延迟，精准识别台区异常负载情况。
附图说明
图1是本发明实施例的电网审计方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
在下文中，术语“第一”“第二”等用于在类似要素之间进行区分，且未必是用于描述特定次序或时间顺序。要理解，在适当情况下，如此使用的这些术语可替换。类似的，如果本文所述的方法包括一系列步骤，且本文所呈现的这些步骤的顺序并非必须是可执行这些步骤的唯一顺序，且一些所述的步骤可被省略和/或一些本文未描述的其他步骤可被添加到该方法。
本发明提供了一种电网审计***，包括：
数据采集模块，用于收集台区负载数据；
数据预处理模块，用于对所述台区负载数据进行预处理；
智能模型模块，用于从预处理后的所述台区负载数据中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据；以及
智慧审计模块，用于建立审计任务、管理审计任务和管理审计工具。
其中：智能模型模块包括：light_load_detection、recent_overload_detection和delay_overload_detection三个模型，light_load_detection、recent_overload_detection和delay_overload_detection分别为三个模型的名称，每个模型完成不同的数据筛选，调用某一模型就可以完成一类数据的筛选，例如，light_load_detection的默认参数为低载阈值、修改工程关键字和居民工程关键字，可以筛选出低负载异常数据；recent_overload_detection模型可以筛选出台区已改建过载异常数据，默认参数为过载阈值和修改工程关键字；delay_overload_detection模型可以筛选出台区未改建过载异常数据，默认参数为过载阈值。使用这三个基于统计学的模型完成台区负载异常识别审计工作，从而减少审计工作的耗时，更加客观科学的完成审计工作。
建立审计任务支持数据筛选、支持算法默认参数修改，即默认参数低载阈值、修改工程关键字、居民工程关键字和过载阈值可以通过建立审计任务修改；管理审计任务支持新建、修改、删除、重新执行审计任务；管理审计工具支持将分析完毕的审计任务参数配置保存为审计工具，调用设计工具时只需更改数据源即可执行审计分析任务。
相应地，本发明实施例还提供了一种电网审计方法，包括：
收集台区负载数据，并对所述台区负载数据进行预处理；
从预处理后的所述负载数中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据。
其中：收集台区负载数据包括设定台区负载中间表，统一数据表字段数量及含义，对接数据源，包括关系型数据、Excel和CSV等文本文件，打通***信息壁垒，汇总数据，确定数据中间表结构和明确字段数量及含义。负载中间表是表1和表2的样子，在收集到台区负载数据后，将数据是属于哪一类整理好，然后按照负载中间表的格式统一数据表字段数量和含义，及那些数据是那些字段，并且字段和数据对应。因此，在获得数据之前需要建立确定好这种模板。接着，就可以采集审计业务所需数据，从待处理的数据源中对接以获得数据，而此时，待处理的数据源可能是关系型数据、Excel和CSV等文本文件的其中一个或多个，甚至有些数据在这个文件，有些数据在另一个文件，因此，还需要将这些文件整合到一起，做一个数据汇总。
进一步的，所述审计方法还包括，每次筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据之后，将筛选出的异常数据汇总在一个表格中，并增加反馈字段，用于工作人员二次人工审核确认。也就是说筛选出低负载异常数据，需要将筛选出的低负载异常数据汇总在一个表格中，并增加反馈字段，用于工作人员二次人工审核确认。筛选出台区已改建过载异常数据，需要将筛选出的台区已改建过载异常数据汇总在一个表格中，并增加反馈字段，用于工作人员二次人工审核确认。筛选出台区未改建过载异常数据后，需要将筛选出的台区未改建过载异常数据汇总在一个表格中，并增加反馈字段，用于工作人员二次人工审核确认。
进一步的，所述台区负载数据包括：省份、城市、设备编码、工程名称、所属地市、设备状态、投运日期、设备增加方式、配变类型和最大负载率。台区负载数据中包含数据的详细信息，根据本发明提供的智慧审计方法，将数据划分为两类：一类是配变低载数据，一类是配变过载数据。
进一步的，所述数据预处理包括：剔除多余字段、拼接数据中间表、去掉空值、去掉重复值和格式化字段。具体的步骤包括：将采集到的数据剔除多余字段，只保留省份、城市、设备编码和最大负载率字段，剔除多余字段，保留分析所需要的字段，可以减少数据量，便于后续拼接数据中间表。对台区负载数据处理，去掉空值，提高精确度。将台区负载数据与台账原始数据进行拼接，并删除数据中的重复值，提高精确度。对于拼接好的数据中间表，对字段格式进行格式化，统一字段数据格式，便于后续智慧审计模型处理。表格1为整理好的台区过载数据中间表字段表，表格2为台区低载数据中间表字段表。可以看出各个字段的信息以及数据来源，本发明实施例所需要的数据，例如省份、城市、设备编码、工程名称、所属地市、设备状态、投运日期、设备增加方式、配变类型和最大负载率都可以在表1和表2找到。
表1
表2
进一步的，筛选出低负载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；
设备增加方式字段为“技术改造”或“基本建设”，或者设备增加方式字段不为“技术改造”或“基本建设”，且工程名称字段包含建改工程关键字参数；
最大负载率字段不高于低载阈值；以及
投运日期在当前时间对应的前年年初至当前时间之间。
以上四个条件必须同时满足，才能筛选出低负载异常数据，并且在进行筛选之前，还需要获取用户在前端调整好的过载阈值和建改工程关键字参数，以调出四个条件的数据。在筛选之前，还需要获取用户在前端调整好的低载阈值、建改工程关键字和居民工程关键字的参数，低载阈值可以用来和最大负载率字段进行比较，建改工程关键字和居民工程关键字的参数可以判断“设备增加方式字段为“技术改造”或“基本建设”，或者设备增加方式字段不为“技术改造”或“基本建设”，且工程名称字段包含建改工程关键字参数”。而关于投运日期，若当前时间为2021年7月01日，对应的前年年初时间为2019年01月01日，则投运日期在2019年01月01日至2021年7月01日之间，则2019年08月04日的时间满足该条件，而2018年12月08日的时间则不满足该条件。
进一步的，筛选出台区已改建过载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；设备增加方式字段为“技术改造”或“基本建设”，或者设备增加方式字段不为“技术改造”或“基本建设”，且工程名称字段包含建改工程关键字参数；
最大负载率字段不低于过载阈值参数；
投运日期在当前时间对应的前年年初至当前时间的时间段之间。
以上三个条件必须同时满足，才能筛选出台区已改建过载异常数据，并且在进行筛选之前，还需要获取用户在前端调整好的过载阈值和建改工程关键字参数，以调出三个条件的数据。而关于投运日期，若当前时间为2021年7月01日，对应的前年年初时间为2019年01月01日，则投运日期在2019年01月01日至2021年7月01日之间，则2019年08月04日的时间满足该条件，而2018年12月08日的时间则不满足该条件。
进一步的，台区未改建过载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；
最大负载率字段不低于过载阈值参数；
投运日期在当前时间对应的大前年年初之前即可。
以上三个条件必须同时满足，才能筛选出台区未改建过载异常数据，并且在进行筛选之前，需要先获取用户在前端调整好的过载阈值关键字参数，以调出三个条件的数据。而关于投运日期，若当前时间为2021年7月01日，对应的大前年年初时间为2018年01月01日，则投运日期在2018年01月01日至2021年7月01日之间，则2017年08月04日的时间满足该条件，而2018年01月01日和2018年11月23日的时间则均不满足该条件。
请参照图1，本发明实施例还提供了一种电网审计方法，包括：
S11：建立分析任务
S12：修改分析任务；
S13：根据数据筛选条件选择数据，生成分析任务的数据源；
S14：根据数据源选择相对应的分析模型，***支持对算法参数进行调节；
S15：执行分析任务，分类预测发现台区异常数据；
S16：工作人员对审计异常疑点数据进行审核，确认是否为异常疑点数据，若是，则保存到审计疑点库，若不是，则回到步骤S12继续审核流程，循环步骤S13～步骤S16直到完成所有数据的筛选；以及
S17：完成数字化审计任务。
这是从操作员出发的电网审计方法。例如，步骤S12中根据筛选条件选择数据，就可以设置筛选出低负载异常数据的条件、筛选出台区已改建过载异常数据的条件和台区未改建过载异常数据的条件。步骤S13中，可以从light_load_detection、recent_overload_detection和delay_overload_detection选择相对应的模型。
综上，在本发明实施例提供的电网审计***及方法中，可以采用模型进行数据筛选，并且可以自动筛选出多个不同条件下的异常数据，从而提高企业审计效率和质量、降低审计延迟，精准识别台区异常负载情况。
上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种电网审计***，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于收集台区负载数据；
数据预处理模块，用于对所述台区负载数据进行预处理；
智能模型模块，用于从预处理后的所述台区负载数据中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据；以及
智慧审计模块，用于建立审计任务、管理审计任务和管理审计工具。
2.一种使用如权利要求1所述的电网审计***的电网审计方法，其特征在于，包括：
收集台区负载数据，并对所述台区负载数据进行预处理；以及
从预处理后的所述负载数中筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据。
3.如权利要求2所述的电网审计方法，其特征在于，所述审计方法还包括，每次筛选出低负载异常数据、台区已改建过载异常数据和台区未改建过载异常数据之后，将筛选出的异常数据汇总在一个表格中，用于工作人员二次人工审核确认。
4.如权利要求2所述的电网审计方法，其特征在于，所述台区负载数据包括：省份、城市、设备编码、工程名称、所属地市、设备状态、投运日期、设备增加方式、配变类型和最大负载率。
5.如权利要求2所述的电网审计方法，其特征在于，所述数据预处理包括：剔除多余字段、拼接数据中间表、去掉空值、去掉重复值和格式化字段。
6.如权利要求2所述的电网审计方法，其特征在于，筛选出低负载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；
设备增加方式字段为“技术改造”或“基本建设”，或者，设备增加方式字段不为“技术改造”或“基本建设”且工程名称字段包含建改工程关键字参数；
最大负载率字段不高于低载阈值；以及
投运日期在当前时间对应的前年年初至当前时间之间。
7.如权利要求2所述的电网审计方法，其特征在于，筛选出台区已改建过载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；设备增加方式字段为“技术改造”或“基本建设”，或者，设备增加方式字段不为“技术改造”或“基本建设”且工程名称字段包含建改工程关键字参数；
最大负载率字段不低于过载阈值参数；以及
投运日期在当前时间对应的前年年初至当前时间之间。
8.如权利要求2所述的电网审计方法，其特征在于，台区未改建过载异常数据的条件包括：
设备状态字段为“在运”；
最大负载率字段不低于过载阈值参数；以及
投运日期在当前时间对应的大前年年初至当前时间之间。
9.一种使用如权利要求1所述的电网审计***的电网审计方法，其特征在于，包括：
S11：建立分析任务
S12：修改分析任务；
S13：根据数据筛选条件选择数据，生成分析任务的数据源；
S14：根据数据源选择相对应的分析模型，***支持对算法参数进行调节；
S15：执行分析任务，分类预测发现台区异常数据；
S16：工作人员对审计异常疑点数据进行审核，确认是否为异常疑点数据，若是，则保存到审计疑点库，若不是，则回到步骤S12继续审核流程，循环步骤S13～步骤S16直到完成所有数据的筛选；以及
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