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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种计费参数执行异常自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113988925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111256610.4，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种计费参数执行异常自动识别方法是由范环宇;左强;吴宁;邹云峰;祝宇楠;蔡明明;朱峰;寇文心设计研发完成，并于2021-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计费参数执行异常自动识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种计费参数执行异常自动识别方法，包括：抽取计费参数执行异常用户的用户档案数据明细和用户用电数据；对数据进行集成与用户信息整合，得到用户详细信息；构建计费参数执行异常规则库；构成计费参数执行异常分析库；基于异常分析库，根据用户分类，针对执行异常规则库中各类计费参数执行异常设置标签，形成用户标签库；根据用户基础信息，匹配用户标签库，进行数据归类，并将同类用户执行的标准计费参数信息进行整合；根据标签库和整合的数据，构建用户整体画像并展示数据。本发明可以有效的识别各种维度用户执行的计费参数是否存在异常情况、大幅度减少人员检查判别的工作量，提升工作效率。

本发明授权一种计费参数执行异常自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种计费参数执行异常自动识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：根据计费单元抽取计费参数执行异常用户的用户档案数据明细和用户用电数据；所述用户档案数据明细包含用户分类，用能类别，行业分类，承压，服务位置标识，容量，定价策略类型，基本电费计算方式，需量核定值，功率因数考核方式，安装点标识，安装点用途类型，计量方式，线损计费标志，有功线损计算值，能源计算方式，定比定量值，定比扣减标志，参与功率因数计算方式；所述用户用电数据包含功率因数考核标准，价格码行业分类，执行分时标志，目录定价名称，价格码；步骤2：对步骤1数据进行集成与用户信息整合，得到用户详细信息，具体为：抽取的用户档案同用电协议，执行计费参数明细进行组装，整合为用户详细信息，所述用户详细信息包括档案数据：户号，户名，用户分类，用能类别，行业分类，承压，服务位置标识，容量，安装点标识，安装点用途类型，计量方式，线损计费标志，有功线损计算值，能源计算方式，定比定量值，定比扣减标志，参与功率因数计算方式；用电协议数据：定价策略类型，基本电费计算方式，需量核定值，功率因数考核方式；计费参数明细数据：用户执行计费参数、计费参数名称；步骤3：根据步骤2的用户详细信息，匹配供电公司计费参数执行标准，进行计费参数执行异常类型划分，构建计费参数执行异常规则库；步骤3中，根据步骤2的用户详细信息，匹配供电公司计费参数执行标准，进行计费参数执行异常类型划分，构建计费参数执行异常规则库；所述计费参数执行异常规则库包括各类计费参数执行异常及其对应的计费参数执行异常规则；所述计费参数执行异常类型包括两部制计费参数执行异常、功率因数标准执行错误、分时计费参数执行错误、阶梯计费参数执行错误、用能类别计费参数归类执行异常；步骤4：提取计费参数执行异常规则库中各类执行计费参数异常的用户数据并进行分析归类，构成计费参数执行异常分析库；步骤5：基于异常分析库，根据用户分类，针对执行异常规则库中各类计费参数执行异常设置标签，形成用户标签库，具体包括以下步骤：步骤5.1：数据预处理：从异常分析库中抽取用户基础信息，使用分词对数据进行分词、拼写检查更正、词干提取、词形还原、去停用词处理；步骤5.2：文本表示：将预处理后的用户基础信息表示成向量，将整个语料库表示成矩阵，并实现关键词提取，得到用户基础信息向量集合；步骤5.2中，使用TextRank算法，将整个语料库表示成矩阵，并实现关键词提取，得到用户基础信息向量集合；使用TextRank算法提取关键词和关键词组的具体步骤如下：1将给定的用户数据按照整句进行分割，即：T＝[S1，S2，...，Si，...，Sm]2对于第i个用户数据Si∈T，对其进行分词和词性标注，然后剔除停用词，只保留指定词性的词，包括名词、动词、形容词，即Si＝[ti，1，ti，2，...，ti，j，...，ti，n]，其中ti，j为第i个用户数据Si中保留下的第j个词；3构建词图G＝V，E，其中V为节点集合，由以上步骤生成的词组成，然后采用共现关系构造任意两个节点之间的边：两个节点之间存在边仅当它们对应的词在长度为K的窗口中共现，K表示窗口大小，即最多共现K个单词，K取2；4迭代计算各节点的权重，直至收敛；5对节点的权重进行倒序排序，从中得到最重要的t个单词，作为top-t关键词；6对于得到的top-t关键词，在原始文本中进行标记，若它们之间形成了相邻词组，则作为关键词组提取出来；7从给定文本中提取关键句时，将文本中的每个句子分别看作一个节点，如果两个句子有相似性，则认为这两个句子对应的节点之间存在一条无向有权边，衡量句子之间相似性的公式如下： Si、Sp为第i、p个用户数据，wk为句子中的词；相似性的公式中，分子部分是同时出现在两个句子中的同一个词的数量，分母是对句子中词的个数求对数后求和；步骤5.3：将用户基础信息向量集合中每个词的词向量进行矩阵拼接组合，构建词袋模型；步骤5.4：将步骤5.3所构建的词袋模型数据设置多个卷积层，通过不同大小的卷积核来提取不同词语之间共有的信息表征，并进行特征权重计算；特征权重计算步骤如下：1根据用户数据集成后的词袋模型数据设置卷积层：卷积神经网络的结构CNN由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即由输入层INPUT-卷积层CONV-激活函数RELU-池化层POOL-全连接层FC构成；2特征权重计算：抽取各类用户计费参数执行实例集，利用实例集进行计费参数合规性分析，对于给定用户计费参数执行实例集，即训练集，实例个数1000个以上，提取用户计费参数执行的正向特征与反向特征，形成计费参数执行异常用户标签体系权重，其中正向特征是指计费参数执行正确的特征，反向特征是指计费参数执行错误的特征；步骤5.5：采用max_pooling算法将步骤5.4生成的信息表征进行池化，进一步对卷积操作得到的特征映射结果进行处理，最后获得各类计费参数执行异常识别模型；步骤5.6：将各类计费参数执行异常识别模型归档，形成用户标签库；步骤6：根据用户基础信息，匹配用户标签库，进行数据归类，并将同类用户执行的标准计费参数信息进行整合，具体包括以下步骤：步骤6.1：通过TF*IDF进行数据归一化，使得用户基础数据与用户标签库进行匹配；步骤6.2：基于步骤6.1的归一化结果，对用户基础数据进行降维处理；步骤6.3：信息增益：优化用户基础数据的特征项，提高基础数据对用户标签库的识别度；步骤6.4：采用TextCNN算法对步骤6.3得到的数据进行分类，分类后数据归档，整合同类用户标准计费参数执行信息；步骤7：根据标签库和整合的数据，构建用户整体画像并展示数据。

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