產(chǎn)品簡介

        運用大數(shù)據(jù)技術(shù)融合營銷、計量（用采）、 配網(wǎng)以及客戶服務等主題的海量數(shù)據(jù)，通過實時/準實時計算分析數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性、邏輯關(guān)系和數(shù)據(jù)表征，建立一套科學、精確的數(shù)學模型和分析方法，實現(xiàn)智能化的異常監(jiān)測 、跟蹤定位和分析診斷，最終為有效反竊電提供系統(tǒng)化、智能化、自動化手段。

應用場景

線損異常分析監(jiān)測
用電異常專變戶在線監(jiān)測
公變戶用電異常監(jiān)測

產(chǎn)品模塊

產(chǎn)品優(yōu)勢

1.人工智能+專家策略，雙模驅(qū)動異常綜合診斷
 融合表碼、負荷、線損、電壓、電流等海量業(yè)務數(shù)據(jù)，建立了一套基于科學的、精確的數(shù)學模型和專家策略規(guī)則模型的反竊電分析診斷方法，實現(xiàn)竊電、計量故障等用電異常的綜合診斷分析。
2.中低壓雙監(jiān)控池，助力異常精準定位
 依托專家策略規(guī)則模型和智能識別算法分析模型，開展用電異常量化分析，通過構(gòu)建中壓及低壓監(jiān)控池，實現(xiàn)科學化、精準化 在線監(jiān)測與異常自動篩選定位。

3.規(guī)范化閉環(huán)處置工作機制
 結(jié)合監(jiān)控池異常診斷結(jié)果，通過發(fā)起稽查工單，結(jié)合行為軌跡分析，支撐現(xiàn)場查證、整改反饋，以復核督促整改、以稽查規(guī)范電量退補，實現(xiàn)竊電查處的閉環(huán)處置。

4.智能化案例訓練，反向支撐模型迭代優(yōu)化
 通過構(gòu)建異常案例庫，結(jié)合機器學習算法，開展異常案例訓練與學習，反向支撐反竊電模型進一步迭代優(yōu)化。

典型客戶

• 廣東電網(wǎng)汕頭供電局

• 廣東電網(wǎng)佛山供電局