关键词：反窃电检查；电力营销；大数据；应用
引言
供电企业有着为用户提供持续稳定电力的重要使命，对于国民经济的发展有着重要的功能。而非法窃电对于电力供应持续稳定以及电力安全有着严重的影响，不仅会给供电企业带来难以弥补的利益损失，更可能会导致整条线路的损坏而影响附近区域供电的稳定性。供电企业必须深化落实严格的用电检查，针对当前用电检查中突出存在的问题，不断改进和优化检查措施，努力提升检查水平，运用科学全面的反窃电措施，坚决查处和打击窃电行为，保障供电的安全平稳和企业的经济效益。
1应用电力营销大数据开展反窃电检查的必要性
1.1符合电力营销体系建设要求
在电力营销体系的大环境下，需要做到各个业务环节的集约化，反窃电检查也不例外，应用营销大数据推动反窃电检查工作，有利于电力营销体系发展提升。通过大数据形势下的反窃电检查，逐步取代传统窃电检查工作，以满足电力企业的市场发展需求，建立起以客户为导向的营销模式。
1.2促进反窃电检查工作方式的转变
电力企业工作方式在大数据背景下向集约化发展，节约了大量的人力支出，电力工作者不必再随时随地的开展检查工作，也无须于用户有过多的接触引发矛盾，只需定期或不定期的进行线下走访，检查设备的运行情况，了解用户使用情况及诉求。大数据形势下，反窃电检查工作效率及质量得到极大提升，电力工作者也有更多的时间投入到提升用户体验工作中，为用户提供及时高效的用电支持，维护电力系统稳定性。电力公司业务由以电能为交易“货物”转变为提供给用户更好的服务和用电体验。
1.3电力抄表核算智能化解决了传统抄表业务的弊端
传统反窃电检查存在以下几点弊端：（1）需要大量的人力支出，增加电力公司运营成本；（2）检查工作过易出现疏漏且难以发现用户偷电行为；（3）反窃电检查，存在人员干预行为，难以控制和问责；（4）抄表人员的安全难以保障。应用大数据手段能够良好的解决现有问题，同时节省反窃电检查环节支出，提升检查效益，为企业发展保驾护航。
2反窃电检查中电力营销大数据的应用
2.1建立数据多维关联分析
大数据技术的战略意义不是在于对庞大的数据信息的掌握，而是在于如何对这些数据进行加工和处理，来实现数据的增值。将营销系统中汇集电能表相位数据、开盖记录、零火线电流、电压、功率、负荷、电量、台区线损等数据开展多维关联分析，分析负荷数据背离、线损突变、窃漏电特征因子，构建窃电判断模型，从周、月不同时间维度对每个疑似窃电用户的窃电天数进行跟踪，精准定位窃漏电高风险用户和时间，提升反窃电成效。
2.2设置先进防窃电装置
依照实际技术模型，有效提高防窃电管理水平，防窃电装置的设置是很重要的，供电企业要按照实际需求有效整合防窃电装置或者是失压计时仪器。电能表安装反窃电装置，就能建立远程监控体系，确保能有效记录各项电流、电压以及功率变化的各种参数，并能够对其进行分析，真正维护了反窃电管理需求。同时，供电企业还要针对用户行为进行分析，及时登记相关问题和数据信息，建立对比分析系统，保证防窃电装置能发挥实际价值。
2.3加强营销支持系统应用
充分利用营销支持系统、需求侧监测系统等技术平台开展查处窃电、违约用电活动。定期对客户用电信息进行监测、认真分析异常客户用电信息，组织人员对存在窃电嫌疑客户开展现场检查。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通过需求侧监测系统的应用，有力促进了反窃电、违约用电工作的开展，取得了显著成效。
3智能反窃电数据采集系统应用
（1）电流互感器可选择小型电流互感器，安装过程方便，而且具有较强的隐蔽性，接入电路后不容易被窃电用户发现。（2）专用计量集成电路集成电路与传统的模块化组织系统基本相同，但是它更能节省空间，而且提高了系统的稳定性和测量精度。（3）无线数据传送模块由于采用的是数据的动态监控和实时传输，因此系统中不需要保留大容量的信息储存空间。可以借助于移动基站，通过无线数据的形式来发送相关信息。对于那些信号较差的地区，可以安装高增益的外置天线，保证了电能数据信息的随时和高速传送。（4）智能电能表智能电表可以对长时间的电能数据进行计量和储存，并可对每一个用户的用电量进行统计，对费用进行监控。对于欠费的用户，可停止他们的电能使用。（5）分析用电数据分析人员可将近期用电信息与过往收集的用电量进行比对，模拟出近期用电走向，从而能够精准计算出该期间内用户用电量的平均值。此外还要计算概率，计算平均电量和标准之间的插值，通过正态分布表达负荷变化规律，计算平均值与标准差内的概率，最后应用评价函数对用电量变化进行判断，从中筛选出用电波动较大的用户，对其加强监管，分析该用户可能存在的窃电行为类型以及窃电动机，甚至可以有监管人员进入用户内部进行检查，同时收集相关证据。用电的监察也要发挥主观能动性，如炎热夏季企业用户的中央空调会增加耗电支出，如果在夏季企业用电仍保持较小波动，此时可怀疑其是否存在窃电行为。对于小微企业而言，因为办公场地较小，室内人员较少，在夏季强降雨情况下可能对冷气需求较小，此时用电量降低则不考虑盗窃电可能性之内。
4应用情景分析
某电网公司对长期线损率偏高的一条馈线进行大数据的采集与分析。这一线路拥有用户100个，对所有用户分别标记，首先根据用户用电量大小实施分类，其中有20户是高负荷用户，60户为重负荷，20户为低负荷。通过对其输入数据，运用评价函数值计算结果可知，用户的评价值越高，该用户存在窃电的嫌疑就越大，因此我们可以对此类用户进行详细的调查，对用电户习惯、电表计量问题、客观条件变化等情况进行排除。结合横向比较嫌疑用户，也就是对用电量环比数值进行分析，可进一步精确定位窃电嫌疑用户。例如某月份某用户或多个用户用电量多次环比数值大幅度降低，或某低电价的计量点用电量明显升高，结合数据输入及函数运算结果，便可以初步确定出现了重大嫌疑，通过排查目标之后对嫌疑用户积极锁定，并尽快安排电力工作人员到现场核查用电情况。窃电或违约用电案件一般有三个共同点：一是户名不能反映真实用电性质；二是所处线路线损率偏高；三是计量点为单位的用电量波动较大。由此可见，加强线损率异常分析与反窃电工作开展关系密切。加强数据采集及分析能力，完善线损管理，加大防窃电力度，是减少供电企业经营流失的重要手段。
结束语
综上，大数据的普及与应用为各行业发展提供动力，同时为公司客户提供更为个性化的定制服务。将营销大数据应用于反窃电监测环境，帮助电力企业充分了解用户用的用电信息，为窃电行为判断提供辅助。要充分做好数据准备及人才培养工作，加强工作创新，同时保证监管人员安全，以有效降低电力企业损失。
参考文献
[1]彭伟锋.电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].科技风,2019(20):81.
[2]韩全丰.电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].科技风,2018(35):90.
[3]朱挺秀,陈锦.电力营销反窃电技术分析及相关应用[J].通讯世界,2017(23):125-126.
[4]陈志吉.电力营销中的反窃电技术及其管理措施[J].中国新技术新产品,2017(18):124-125.
[5]冼心培.电力营销领域电能计量自动化系统的应用探讨[J].中国高新技术企业,2017(05):66-67.
论文作者:王振宇
论文发表刊物:《中国电业》2019年11期
论文发表时间:2019/12/2
标签：窃电论文; 数据论文; 用户论文; 电力论文; 用电量论文; 工作论文; 电能论文; 《中国电业》2019年11期论文;