审计工作数据来源的兼容性问题导致无法发现电价下装的相应问题，因此基于多列卷积神经网络算法，构建一种电价远程下装成功率及时效性的预警分析系统，取代之前针对电价下装的电费审计工作流程。经过测算，革新方案较传统方案在敏感性方面有1.86倍的提升，且可以直接得出电价下装相应问题的原因。故认为，基于多列卷积神经网络的电费审计方法，较传统电费审计方法，在发现电价下装问题方面有更高效能。
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